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确定性（Determinism）是计算机科学中十分重要的特性，确定性的算法保证对于给定相同的输入总是产生相同的输出。在分布式实时计算领域，确定性是业界一直难以解决的课题，由此导致用离线计算修正实时计算结果的 Lambda 架构成为大数据领域过去近十年的主流架构。而在最近几年随着 Google The Dataflow Model 的提出，实时计算和离线计算的关系逐渐清晰，在实时计算中提供与离线计算一致的确定性成为可能。本文将基于流行实时计算引擎 Apache Flink，梳理构建一个确定性的实时应用要满足什么条件。

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作为 Flink 最基础也是最关键的容错机制，Checkpoint 快照机制很好地保证了 Flink 应用从异常状态恢复后的数据准确性。同时 Checkpoint 相关的 metrics 也是诊断 Flink 应用健康状态最为重要的指标，成功且耗时较短的 Checkpoint 表明作业运行状况良好，没有异常或反压。然而，由于 Checkpoint 与反压的耦合，反压反过来也会作用于 Checkpoint，导致 Checkpoint 的种种问题。针对于此，Flink 在 1.11 引入 Unaligned Checkpint 来解耦 Checkpoint 机制与反压机制，优化高反压情况下的 Checkpoint 表现。

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自 Google Dataflow 模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。作为 Dataflow 模型的最早采用者之一，Apache Flink 在流批一体特性的完成度上在开源项目中是十分领先的。本文将基于社区资料和笔者的经验，介绍 Flink 目前（1.10）流批一体的现状以及未来的发展规划。

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作为计算引擎 Flink 应用的计算结果总要以某种方式输出，比如调试阶段的打印到控制台或者生产阶段的写到数据库。而对于本来就需要在 Flink 内存保存中间及最终计算结果的应用来说，比如进行聚合统计的应用，输出结果便是将内存中的结果同步到外部。就 Flink Table/SQL API 而言，这里的同步会有三种模式，分别是 Append、Upsert 和 Retract。实际上这些输出计算结果的模式并不限于某个计算框架，比如 Storm、Spark 或者 Flink DataStream 都可以应用这些模式，不过 Flink Table/SQL 已有完整的概念和内置实现，更方便讨论。

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对于大多数 Flink 应用开发者而言，无论使用高级的 Table API 或者是底层的 DataStream/DataSet API，Source 都是首先接触到且使用最多的 Operator 之一。然而其实从 2018 年 10 月开始，Flink 社区就开始计划重构这个稳定了多年的 Source 接口[1]，以满足更大规模数据以及对接更丰富的 connector 的要求，另外还有更重要的一个目的: 统一流批两种计算模式。重构后的 Source 接口在概念和使用方式上都会有较大不同，无论对 Flink 应用开发者还是 Flink 社区贡献者来说都是十分值得关注的，所以本文将从”为什么要这样设计”的角度来谈谈 Source 接口重构的前因后果。这会涉及到较多的底层架构内容，要求读者有一定的基础或者有探索的兴趣。

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上篇博客提到 Flink SQL 如何 Join 两个数据流，有读者反馈说如果不打算用 SQL 或者想自己实现底层操作，那么如何基于 DataStream API 来关联维表呢？实际上由于 Flink DataStream API 的灵活性，实现这个需求的方式是非常多样的，但是大部分用户很难在设计架构时就考虑得很全面，可能会走不少弯路。针对于此，笔者根据工作经验以及社区资源整理了用 DataStream 实现 Join 维表的常见方式，并给每种的方式优劣和适用场景给出一点可作为参考的个人观点。

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无论在 OLAP 还是 OLTP 领域，Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句。对于离线计算而言，经过数据库领域多年的积累 Join 的语义以及实现已经十分成熟，然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态。其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集，而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流，内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题。下文将结合 SQL 的发展解析 Flink SQL 是如何解决这些问题并实现两个数据流的 Join。

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反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。

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相信不少读者在开发 Flink 应用时或多或少会遇到在内存调优方面的问题，比如在我们生产环境中遇到最多的 TaskManager 在容器化环境下占用超出容器限制的内存而被 YARN/Mesos kill 掉[1]，再比如使用 heap-based StateBackend 情况下 State 过大导致 GC 频繁影响吞吐。这些问题对于不熟悉 Flink 内存管理的用户来说十分难以排查，而且 Flink 晦涩难懂的内存配置参数更是让用户望而却步，结果是往往将内存调大至一个比较浪费的阈值以尽量避免内存问题。

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