(转自我的微信公众号 KAMI说 )
Flink 是当前最流行的分布式计算框架，其提供的 Table API 和 SQL 特性，使得开发者可以通过成熟，直观、简洁、表达力强的标准 SQL 描述计算逻辑，大大减少其学习、开发和维护成本。
Flink SQL 支持面向无边界输入流的流处理。然而。聚合统计、窗口统计等计算是有状态的。在流处理中，若这些状态数据随时间不断堆积、不断膨胀，会导致因为OOM频繁发生导致的作业崩溃、重启。
从 Flink 1.6 版本开始，社区引入了状态 TTL（Time-To-Live） 特性。在通过Flink SQL 实现流处理时，开发者可以为作业 SQL 设置TTL，实现过期状态的自动清理，从而防止作业状态无限膨胀。
然而，目前Flink SQL 只支持粗粒度的TTL设置，即一段 SQL 只能设置一个TTL。在一些常见的应用场景中，这不足够。
一
下面是一段计算DAU指标的 SQL 代码
SELECT
t_date
, COUNT(DISTINCT user_id) AS cnt_login
, COUNT(DISTINCT CASE WHEN t_date = t_debut THEN user_id END) AS cnt_new
FROM
(
SELECT
t_date
, user_id
, MIN(t_date) OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY proctime
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS t_debut
FROM Login
) AS t
GROUP BY t_date
这段SQL的业务意义很直观，就是计算实时每日登陆用户和新增登陆用户。
- 第一层的窗口统计，计算每个用户有史以来最小的登陆日期，即其新增日期
- 第二层的聚合统计，按天进行聚合，计算每天的登陆用户数和新增用户数
然而，在TTL的设置上，我们面临两难状况：
- 不设置TTL。那么在第二层按天进行的聚合统计，COUNT DISTINCT计算带来的状态会随着天数近乎线性增长，状态会不断膨胀，带来OOM等一系列问题
- 设置TTL，例如 n 天未访问的状态自动清理。那么在第一层的窗口统计，n天不活跃的用户的登陆日期状态就可能被清除，导致其后续再次登录时被误判为新增
要解决这个矛盾，我们实际上需要 Flink SQL 提供 TTL 的细粒度配置，即为一段SQL设置多个 TTL ：
- 第一层的窗口统计不设置TTL，所有用户的登陆日期状态永久保留
- 第二层的聚合统计设置 n 天的 TTL，保证其状态不会无限增长
下面给大家介绍，如何实现Flink SQL的细粒度 TTL 配置。
二
大家都知道，在 Flink 中，通过 Table API 和 SQL 实现的流处理逻辑，最终会翻译为基于 DataStream API 实现的 DataStream 作业，返回这个作业输出的 DataStream (writeToSink 本质上也是先得到 DataStream 作业，再为其输出 DataStream 加上一个 DataStreamSink) 。
从一段 SQL 到 DataStream 作业，其过程简单描述如下：
- 在 TableEnvironment，即“表环境”，将数据源注册为动态表。例如，通过表环境的接口
registerDataStream, 作为源的DataStream，即数据流, 在表环境注册为动态表 - 通过表环境的接口
sqlQuery，将 SQL 构造为 Table 对象 - 通过toAppendStream/toRetractedStream接口，即翻译接口，将 Table 对象表达的作业逻辑，翻译为 DataStream 作业。
从SQL到 DataStream 作业
在调用翻译接口，将 Table 对象翻译为 DataStream 作业时，通过翻译接口传入的 TTL 配置，递归传递到各个计算节点的翻译、构造逻辑里，使得翻译出来的 DataStream 算子的内部状态按照该 TTL 配置及时清理。
如果我们将上述计算DAU的SQL拆分成两段，前者作为一个中间结果，提供给后者调用。
SQL1：
SELECT
t_date
, user_id
, MIN(t_date) OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY proctime
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS t_debut
FROM Login
SQL2:
SELECT
t_date
, COUNT(DISTINCT user_id) AS cnt_login
, COUNT(DISTINCT CASE WHEN t_date = t_debut THEN user_id END) AS cnt_new
FROM t_middle
GROUP BY t_date
从第一段 SQL 构建对应 Table 对象，再调用翻译接口，翻译成 DataStream 作业，其输出数据流为 s_middle。其可以使用 Row 作为流数据类型，各个字段的名称和类型可以通过 Table 对象的 Schema获得。显然，这个 DataStream 作业是原来完整DAU计算 DataStream 作业的一部分，其输出为一个中间结果。
然后，将这个中间结果数据流 s_middle 在表环境重新注册为动态表 t_middle ，各个字段的名称和类型可以通过 Table 对象的 Schema获得。这是第二段 SQL 需要调用的中间结果动态表。
最后，从第二段 SQL 构建对应 Table 对象，再调用翻译接口，加上 n 天的 TTL 配置，翻译成 DataStream 作业。显然，这个 DataStream 作业是原来完整DAU计算 DataStream 作业的另外一部分，其输出为完整的 DAU 计算结果。
显然，第一段 SQL 对应的计算节点，其状态 TTL 为永不过期。第二段 SQL 对应的计算节点，其状态 TTL 为 n 天后过期！TTL的细粒度配置实现！
三
归纳一下，如果要给 Flink SQL 设置细粒度TTL配置，我们只需要：
1. 将原来一段 SQL 代码，按照不同的TTL，改写为前后依赖的多个子 SQL。
2. 对于每个子 SQL，若不是最下游的，进行“翻译-重注册”：
a. 加上对应的 TTL 配置，翻译为 DataStream 作业，得到其输出数据流，其中，流数据类型使用 Row，各个字段的名称和类型可以通过 Table 对象的 Schema获得
b. 将中间结果数据流在表环境重新注册，表名为下游子SQL调用的表名，各个字段的名称和类型可以通过 Table 对象的 Schema获得
3. 最后一个子 SQL，加上对应的 TTL 配置，翻译成 DataStream 作业，其输出数据流即为完整计算的输出。
Flink SQL 细粒度TTL配置的实现
需要注意的是，处理时间（Process-Time）和事件时间(Event-Time)字段，对应的数据类型在Flink Table API & SQL 的包 flink-table 中是私有的，在外部访问会出错。
所以，在“翻译-重注册”过程中，需要特殊处理时间和事件时间字段:
- 通过 Table 对象的 Schema 找出时间特性字段，然后通过 Table.select 方法，剔除时间特性字段，再翻译成 DataStream 作业，得到中间结果数据流。
- 为中间结果数据流重新构造时间特性字段，在重注册为动态表时，按照原字段名重新声明。
总结一下，整个细粒度TTL配置的实现过程实施：
- 按 TTL 的不同，将 SQL 拆解为多个子 SQL
- 对每个子 SQL 进行“翻译-重注册”，包括时间特性字段的处理
- 最后一个子 SQL 完成翻译，得到的 DataStream 作业的输出便是完整计算逻辑的输出
四
细心的读者会发现，如果中间的计算过程包含聚合计算，翻译出的 DataStream 作业的输出数据流只能是带撤回标志位的数据流（简称撤回流）DataStream<Tuple<Boolean, Row>>，无法直接重注册到表环境中。上述的方法无法应用于有多层 TTL 配置不一样的聚合操作的 Flink SQL 中。
也就是说，要实现所有场景下的 Flink SQL 的细粒度 TTL 配置，我们必须实现撤回流注册为动态表这一特性。
本系列文的第二篇《Flink SQL 细粒度TTL配置的实现(二)》将给大家介绍具体的实现方法，需要对Flink Table API & SQL 的包 flink-table 的源码进行一点修改，尽情期待。
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