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Flink消费Kafka如何保证相同标识消息的有序性

Flink消费Kafka如何保证相同标识消息的有序性

作者: LZhan | 来源:发表于2019-11-12 10:17 被阅读0次
    1.需求

    在某些情况下,我们需要保证flink在消费kafka时,对于某些具有相同标识的消息,要保证其顺序性。
    比如说具有相同uuid的用户行为消息,要保证其消息的顺序性,这样才能有效分析其用户行为。
    问题:
    kafka只能保证同一个partition内的消息是顺序性的,但是整个topic下并不能保证是顺序的,那么该如何解决呢?

    2.解决方案

    <1> 在生产消息时,就将具有相同uuid的消息分配到同一个分区中。
    扩展:kafka topic消息分配partition规则
    源码:

    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
             List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
             int numPartitions = partitions.size();
             if (keyBytes == null) {
                 int nextValue = counter.getAndIncrement();
                 List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
                 if (availablePartitions.size() > 0) {
                     int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();
                      return availablePartitions.get(part).partition();
                 } else {
                     // no partitions are available, give a non-available partition
                     return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;
                 }
             } else {
                 // hash the keyBytes to choose a partition
                 return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
            }
         }
    

    通过源码,分区器就会根据消息里面的分区参数key值将消息分到对应的partition。
    1)如果没有指定key值并且可用分区个数大于0时,在就可用分区中做轮询决定改消息分配到哪个partition
    2)如果没有指定key值并且没有可用分区时,在所有分区中轮询决定改消息分配到哪个partition
    3)如果指定key值,对key做hash分配到指定的partition

    相关实现方案链接:https://blog.csdn.net/justclimbing/article/details/79613900
    实现方案1:自定义在flume拦截器中使用 kafka producer
    实现方案2:使用kafka-sink

    <2> 如果只是某一窗口内的统计,可以针对窗口进行时间戳排序
    继承抽象类ProcessWindowFunction,
    ProcessWindowFunction<IN, OUT, KEY, W extends Window>

    该类一次性迭代整个窗口里的所有元素,比较重要的一个对象是Context,可以获取到事件和状态信息,这样我们就可以实现更加灵活的控制,这实际上是process的主要特点吧。该算子会浪费很多性能吧,主要原因是不增量计算,要缓存整个窗口然后再去处理,所以要设计好内存。

    WindowedStream调用process方法,传入ProcessWindowFunction参数。

    public class EventSessionProcessFunction extends ProcessWindowFunction<EventBase, EventBase, String, TimeWindow> {
    
        @Override
        public void process(String key, Context context, Iterable<EventBase> elements, Collector<EventBase> out) throws Exception {
            List<EventBase> sortedEvents = Ordering.from((Comparator<EventBase>) (x, y) -> {
                if (x.getTimestamp() - y.getTimestamp() > 0) {
                    return 1;
                } else if (x.getTimestamp() - y.getTimestamp() < 0) {
                    return -1;
                } else {
                    return 0;
                }
            }).sortedCopy(elements);
    
            for (EventBase event : sortedEvents) {
                out.collect(event);
            }
        }
    }
    

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