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Flink 原理与实现:Window 机制

Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理。而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制,这是我认为的 Flink 最大的亮点之一(其他的亮点包括消息乱序处理,和 checkpoint 机制)。本文我们将介绍流式处理中的窗口概念,介绍 Flink 内建的一些窗口和 Window API,最后讨论下窗口在底层是如何实现的。

什么是 Window

在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算。

窗口可以是时间驱动的(Time Window,例如:每30秒钟),也可以是数据驱动的(Count Window,例如:每一百个元素)。一种经典的窗口分类可以分成:翻滚窗口(Tumbling Window,无重叠),滚动窗口(Sliding Window,有重叠),和会话窗口(Session Window,活动间隙)。

我们举个具体的场景来形象地理解不同窗口的概念。假设,淘宝网会记录每个用户每次购买的商品个数,我们要做的是统计不同窗口中用户购买商品的总数。下图给出了几种经典的窗口切分概述图:

Flink 原理与实现:Window 机制

上图中,raw data stream 代表用户的购买行为流,圈中的数字代表该用户本次购买的商品个数,事件是按时间分布的,所以可以看出事件之间是有time gap的。Flink 提供了上图中所有的窗口类型,下面我们会逐一进行介绍。

Time Window

就如名字所说的,Time Window 是根据时间对数据流进行分组的。这里我们涉及到了流处理中的时间问题,时间问题和消息乱序问题是紧密关联的,这是流处理中现存的难题之一,我们将在后续的EventTime 和消息乱序处理中对这部分问题进行深入探讨。这里我们只需要知道 Flink 提出了三种时间的概念,分别是event time(事件时间:事件发生时的时间),ingestion time(摄取时间:事件进入流处理系统的时间),processing time(处理时间:消息被计算处理的时间)。Flink 中窗口机制和时间类型是完全解耦的,也就是说当需要改变时间类型时不需要更改窗口逻辑相关的代码。

  • Tumbling Time Window
    如上图,我们需要统计每一分钟中用户购买的商品的总数,需要将用户的行为事件按每一分钟进行切分,这种切分被成为翻滚时间窗口(Tumbling Time Window)。翻滚窗口能将数据流切分成不重叠的窗口,每一个事件只能属于一个窗口。通过使用 DataStream API,我们可以这样实现:

    // Stream of (userId, buyCnt)
    val buyCnts: DataStream[(Int, Int)] = ...

    val tumblingCnts: DataStream[(Int, Int)] = buyCnts
    // key stream by userId
    .keyBy(0)
    // tumbling time window of 1 minute length
    .timeWindow(Time.minutes(1))
    // compute sum over buyCnt
    .sum(1)

  • Sliding Time Window
    但是对于某些应用,它们需要的窗口是不间断的,需要平滑地进行窗口聚合。比如,我们可以每30秒计算一次最近一分钟用户购买的商品总数。这种窗口我们称为滑动时间窗口(Sliding Time Window)。在滑窗中,一个元素可以对应多个窗口。通过使用 DataStream API,我们可以这样实现:

    val slidingCnts: DataStream[(Int, Int)] = buyCnts
    .keyBy(0)
    // sliding time window of 1 minute length and 30 secs trigger interval
    .timeWindow(Time.minutes(1), Time.seconds(30))
    .sum(1)

Count Window

Count Window 是根据元素个数对数据流进行分组的。

  • Tumbling Count Window
    当我们想要每100个用户购买行为事件统计购买总数,那么每当窗口中填满100个元素了,就会对窗口进行计算,这种窗口我们称之为翻滚计数窗口(Tumbling Count Window),上图所示窗口大小为3个。通过使用 DataStream API,我们可以这样实现:

    // Stream of (userId, buyCnts)
    val buyCnts: DataStream[(Int, Int)] = ...

    val tumblingCnts: DataStream[(Int, Int)] = buyCnts
    // key stream by sensorId
    .keyBy(0)
    // tumbling count window of 100 elements size
    .countWindow(100)
    // compute the buyCnt sum
    .sum(1)

  • Sliding Count Window
    当然Count Window 也支持 Sliding Window,虽在上图中未描述出来,但和Sliding Time Window含义是类似的,例如计算每10个元素计算一次最近100个元素的总和,代码示例如下。

    val slidingCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts
    .keyBy(0)
    // sliding count window of 100 elements size and 10 elements trigger interval
    .countWindow(100, 10)
    .sum(1)

Session Window

在这种用户交互事件流中,我们首先想到的是将事件聚合到会话窗口中(一段用户持续活跃的周期),由非活跃的间隙分隔开。如上图所示,就是需要计算每个用户在活跃期间总共购买的商品数量,如果用户30秒没有活动则视为会话断开(假设raw data stream是单个用户的购买行为流)。Session Window 的示例代码如下:

// Stream of (userId, buyCnts)
val buyCnts: DataStream[(Int, Int)] = ...

val sessionCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts
.keyBy(0)
// session window based on a 30 seconds session gap interval
.window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(30)))
.sum(1)

一般而言,window 是在无限的流上定义了一个有限的元素集合。这个集合可以是基于时间的,元素个数的,时间和个数结合的,会话间隙的,或者是自定义的。Flink 的 DataStream API 提供了简洁的算子来满足常用的窗口操作,同时提供了通用的窗口机制来允许用户自己定义窗口分配逻辑。下面我们会对 Flink 窗口相关的 API 进行剖析。

剖析 Window API

得益于 Flink Window API 松耦合设计,我们可以非常灵活地定义符合特定业务的窗口。Flink 中定义一个窗口主要需要以下三个组件。

  • Window Assigner:用来决定某个元素被分配到哪个/哪些窗口中去。

    如下类图展示了目前内置实现的 Window Assigners:
    Flink 原理与实现:Window 机制

  • Trigger:触发器。决定了一个窗口何时能够被计算或清除,每个窗口都会拥有一个自己的Trigger。

    如下类图展示了目前内置实现的 Triggers:
    Flink 原理与实现:Window 机制

  • Evictor:可以译为“驱逐者”。在Trigger触发之后,在窗口被处理之前,Evictor(如果有Evictor的话)会用来剔除窗口中不需要的元素,相当于一个filter。

    如下类图展示了目前内置实现的 Evictors:
    Flink 原理与实现:Window 机制

上述三个组件的不同实现的不同组合,可以定义出非常复杂的窗口。Flink 中内置的窗口也都是基于这三个组件构成的,当然内置窗口有时候无法解决用户特殊的需求,所以 Flink 也暴露了这些窗口机制的内部接口供用户实现自定义的窗口。下面我们将基于这三者探讨窗口的实现机制。

Window 的实现

下图描述了 Flink 的窗口机制以及各组件之间是如何相互工作的。

Flink 原理与实现:Window 机制

首先上图中的组件都位于一个算子(window operator)中,数据流源源不断地进入算子,每一个到达的元素都会被交给 WindowAssigner。WindowAssigner 会决定元素被放到哪个或哪些窗口(window),可能会创建新窗口。因为一个元素可以被放入多个窗口中,所以同时存在多个窗口是可能的。注意, Window 本身只是一个ID标识符,其内部可能存储了一些元数据,如 TimeWindow 中有开始和结束时间,但是并不会存储窗口中的元素。窗口中的元素实际存储在 Key/Value State 中,key为 Window ,value为元素集合(或聚合值)。为了保证窗口的容错性,该实现依赖了 Flink 的 State 机制(参见 state 文档 )。

每一个窗口都拥有一个属于自己的 Trigger,Trigger上会有定时器,用来决定一个窗口何时能够被计算或清除。每当有元素加入到该窗口,或者之前注册的定时器超时了,那么Trigger都会被调用。Trigger的返回结果可以是 continue(不做任何操作),fire(处理窗口数据),purge(移除窗口和窗口中的数据),或者 fire + purge。一个Trigger的调用结果只是fire的话,那么会计算窗口并保留窗口原样,也就是说窗口中的数据仍然保留不变,等待下次Trigger fire的时候再次执行计算。一个窗口可以被重复计算多次知道它被 purge 了。在purge之前,窗口会一直占用着内存。

当Trigger fire了,窗口中的元素集合就会交给 Evictor (如果指定了的话)。Evictor 主要用来遍历窗口中的元素列表,并决定最先进入窗口的多少个元素需要被移除。剩余的元素会交给用户指定的函数进行窗口的计算。如果没有 Evictor 的话,窗口中的所有元素会一起交给函数进行计算。

计算函数收到了窗口的元素(可能经过了 Evictor 的过滤),并计算出窗口的结果值,并发送给下游。窗口的结果值可以是一个也可以是多个。DataStream API 上可以接收不同类型的计算函数,包括预定义的 sum() , min() , max() ,还有 ReduceFunctionFoldFunction ,还有 WindowFunction 。WindowFunction 是最通用的计算函数,其他的预定义的函数基本都是基于该函数实现的。

Flink 对于一些聚合类的窗口计算(如sum,min)做了优化,因为聚合类的计算不需要将窗口中的所有数据都保存下来,只需要保存一个result值就可以了。每个进入窗口的元素都会执行一次聚合函数并修改result值。这样可以大大降低内存的消耗并提升性能。但是如果用户定义了 Evictor,则不会启用对聚合窗口的优化,因为 Evictor 需要遍历窗口中的所有元素,必须要将窗口中所有元素都存下来。

源码分析

上述的三个组件构成了 Flink 的窗口机制。为了更清楚地描述窗口机制,以及解开一些疑惑(比如 purge 和 Evictor 的区别和用途),我们将一步步地解释 Flink 内置的一些窗口(Time Window,Count Window,Session Window)是如何实现的。

Count Window 实现

Count Window 是使用三组件的典范,我们可以在 KeyedStream 上创建 Count Window,其源码如下所示:

// tumbling count window
public WindowedStream<T, KEY, GlobalWindow> countWindow(long size) {
return window(GlobalWindows.create()) // create window stream using GlobalWindows
.trigger(PurgingTrigger.of(CountTrigger.of(size))); // trigger is window size
}
// sliding count window
public WindowedStream<T, KEY, GlobalWindow> countWindow(long size, long slide) {
return window(GlobalWindows.create())
.evictor(CountEvictor.of(size)) // evictor is window size
.trigger(CountTrigger.of(slide)); // trigger is slide size
}

第一个函数是申请翻滚计数窗口,参数为窗口大小。第二个函数是申请滑动计数窗口,参数分别为窗口大小和滑动大小。它们都是基于 GlobalWindows 这个 WindowAssigner 来创建的窗口,该assigner会将所有元素都分配到同一个global window中,所有 GlobalWindows 的返回值一直是 GlobalWindow 单例。基本上自定义的窗口都会基于该assigner实现。

翻滚计数窗口并不带evictor,只注册了一个trigger。该trigger是带purge功能的 CountTrigger。也就是说每当窗口中的元素数量达到了 window-size,trigger就会返回fire+purge,窗口就会执行计算并清空窗口中的所有元素,再接着储备新的元素。从而实现了tumbling的窗口之间无重叠。

滑动计数窗口的各窗口之间是有重叠的,但我们用的 GlobalWindows assinger 从始至终只有一个窗口,不像 sliding time assigner 可以同时存在多个窗口。所以trigger结果不能带purge,也就是说计算完窗口后窗口中的数据要保留下来(供下个滑窗使用)。另外,trigger的间隔是slide-size,evictor的保留的元素个数是window-size。也就是说,每个滑动间隔就触发一次窗口计算,并保留下最新进入窗口的window-size个元素,剔除旧元素。

假设有一个滑动计数窗口,每2个元素计算一次最近4个元素的总和,那么窗口工作示意图如下所示:

Flink 原理与实现:Window 机制

图中所示的各个窗口逻辑上是不同的窗口,但在物理上是同一个窗口。该滑动计数窗口,trigger的触发条件是元素个数达到2个(每进入2个元素就会触发一次),evictor保留的元素个数是4个,每次计算完窗口总和后会保留剩余的元素。所以第一次触发trigger是当元素5进入,第三次触发trigger是当元素2进入,并驱逐5和2,计算剩余的4个元素的总和(22)并发送出去,保留下2,4,9,7元素供下个逻辑窗口使用。

Time Window 实现

同样的,我们也可以在 KeyedStream 上申请 Time Window,其源码如下所示:

// tumbling time window
public WindowedStream<T, KEY, TimeWindow> timeWindow(Time size) {
if (environment.getStreamTimeCharacteristic() == TimeCharacteristic.ProcessingTime) {
return window(TumblingProcessingTimeWindows.of(size));
} else {
return window(TumblingEventTimeWindows.of(size));
}
}
// sliding time window
public WindowedStream<T, KEY, TimeWindow> timeWindow(Time size, Time slide) {
if (environment.getStreamTimeCharacteristic() == TimeCharacteristic.ProcessingTime) {
return window(SlidingProcessingTimeWindows.of(size, slide));
} else {
return window(SlidingEventTimeWindows.of(size, slide));
}
}

在方法体内部会根据当前环境注册的时间类型,使用不同的WindowAssigner创建window。可以看到,EventTime和IngestTime都使用了 XXXEventTimeWindows 这个assigner,因为EventTime和IngestTime在底层的实现上只是在Source处为Record打时间戳的实现不同,在window operator中的处理逻辑是一样的。

这里我们主要分析sliding process time window,如下是相关源码:

public class SlidingProcessingTimeWindows extends WindowAssigner<Object, TimeWindow> {
private static final long serialVersionUID = 1L;

private final long size;

private final long slide;

private SlidingProcessingTimeWindows(long size, long slide) {
this.size = size;
this.slide = slide;
}

@Override
public Collection<TimeWindow> assignWindows(Object element, long timestamp) {
timestamp = System.currentTimeMillis();
List<TimeWindow> windows = new ArrayList<>((int) (size / slide));
// 对齐时间戳
long lastStart = timestamp - timestamp % slide;
for (long start = lastStart;
start > timestamp - size;
start -= slide) {
// 当前时间戳对应了多个window
windows.add(new TimeWindow(start, start + size));
}
return windows;
}
...
}
public class ProcessingTimeTrigger extends Trigger<Object, TimeWindow> {
@Override
// 每个元素进入窗口都会调用该方法
public TriggerResult onElement(Object element, long timestamp, TimeWindow window, TriggerContext ctx) {
// 注册定时器,当系统时间到达window end timestamp时会回调该trigger的onProcessingTime方法
ctx.registerProcessingTimeTimer(window.getEnd());
return TriggerResult.CONTINUE;
}

@Override
// 返回结果表示执行窗口计算并清空窗口
public TriggerResult onProcessingTime(long time, TimeWindow window, TriggerContext ctx) {
return TriggerResult.FIRE_AND_PURGE;
}
...
}

首先, SlidingProcessingTimeWindows 会对每个进入窗口的元素根据系统时间分配到 (size / slide) 个不同的窗口,并会在每个窗口上根据窗口结束时间注册一个定时器(相同窗口只会注册一份),当定时器超时时意味着该窗口完成了,这时会回调对应窗口的Trigger的 onProcessingTime 方法,返回FIRE_AND_PURGE,也就是会执行窗口计算并清空窗口。整个过程示意图如下:

Flink 原理与实现:Window 机制

如上图所示横轴代表时间戳(为简化问题,时间戳从0开始),第一条record会被分配到[-5,5)和[0,10)两个窗口中,当系统时间到5时,就会计算[-5,5)窗口中的数据,并将结果发送出去,最后清空窗口中的数据,释放该窗口资源。

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