1. 学习 flink 的原因
早在 18 年时，我便听说了
Flink这个流式计算引擎，当时阿里选择它作为新一代大数据计算框架，这一消息给我留下了深刻印象。
由于我平时主要从事业务开发，尚未系统学习
Flink，但今年随着数据量的快速增长，我们的架构师提出了通过数据加工和分析，获取更多指标性结果，为用户提供更有价值的业务。
因此，我们规划了如下的系统架构：
可以看出，业务数据库与数据分析系统已被分离，这样可以避免对核心业务的影响。数据分析的结果存储在线下备份库中，这样即使查询大量分析结果，也不会影响到核心业务。
在数据处理方面，我们选择了
Flink作为分布式处理引擎。经过深入调研和学习，从它的描述、性能、接口编程和容错恢复等方面来看，它非常适合我们的场景。接下来，我将分享我的调研结果。
官网虽然有中文版的文档，但翻译并不完全，经常需要跳转到英文博文。这里推荐一个国内网站 https://www./link/7da66e82dc1f8024527341be2df86b9f。
基础语义
基础语义非常重要，高层语法都是基于基础语义构建的，所以需要对它们有所了解。我推荐
ververica中的介绍：
从上图可以看出，数据流分为有界（bounded）和无界（unbounded）两种。有界数据流大小固定，计算最终会完成并结束；无界数据流的数据会随着时间推移持续增加，计算会持续进行且没有结束的状态。
数据流还具有实时和历史记录的属性。实时处理是数据一生成就立即处理；如果时效性要求不高，可以在凌晨统计前一天的完整数据，将数据流持久化到存储系统中，然后进行批处理。
状态是计算过程中保存的数据信息，在容错恢复和
Checkpoint中起到重要作用。流计算本质上是增量处理，因此需要不断查询和维护状态。为了保证
Exactly-once语义，还需要将数据写入到状态中，以确保在故障发生时，通过保存在状态中的数据进行恢复，保证一致性。持久化存储则可以在整个分布式系统运行失败或崩溃的情况下，实现
Exactly-once语义，这是状态的另一个重要价值。
Flink时间分为事件时间（Event Time）、摄入时间（Ingestion Time）和处理时间（Processing Time）。对于无界数据流，时间是判断业务状态是否滞后的重要依据。
事件时间：指事件被处理的时间，由机器的系统时间决定。
处理时间：指事件发生的时间，通常由数据源携带的字段指明。
摄入时间：指数据进入
Flink的时间，在数据源处以操作时间作为时间戳。
三个时间的具体位置如上图所示，后续会详细讲解。
从上到下分为三层：
SQL/Table API、
DataStream API和
ProcessFunction。
API的表达能力和业务抽象能力都很强，但越接近
SQL层，表达能力会逐步减弱，抽象能力会增强（由于这是基础了解，所以没有深入学习
SQL API层，感兴趣的同学可以进一步探索）。
反之，
ProcessFunction层的
API表达能力非常强，可以进行多种灵活操作，但抽象能力相对较低。
通常，我们最常用的是中间层的
DataStream API，后续的学习也将围绕它展开。
架构介绍来源于 https://www./link/45402d4ff8981a182dcfc4813600961f
1. 有界和无界数据流
Flink具备统一处理有界和无界数据流的能力（流处理是无界的，批处理是有界的，给无界的流处理加上窗口
Window相当于有界的批处理，由于
API一致，算子可以复用）。
Flink底层支持多种资源调度器，包括
Yarn、
Kubernetes等。
Flink自带的
Standalone调度器在部署上也非常灵活（
Standalone也是本地开发常用的模式）。
对于分布式系统来说，可伸缩性非常重要。资源不足时可以动态添加节点，分担压力；资源充足时可以撤下服务器，减少资源浪费。阿里巴巴双 11 大屏使用
Flink处理海量数据，测得峰值可达 17 亿/秒。
Flink相较于
Storm的最大特点是将状态语义完全抽象到框架中，支持本地状态读取，避免了大量网络
IO，大大提升了状态存储的性能。
以上是对
Flink的定义和架构介绍，下面是更具体的信息。官网从【架构】、【应用】和【运维】三个方面进行了介绍。
这里不会深入分析，主要简单介绍它的特性和优点，提供一个大致的了解，逐步深入，在后续文章中进一步学习。
处理流程
Flink程序的基本构建块是流和转换。（请注意，
Flink的
DataSet API中使用的
DataSet也是内部流）从概念上讲，流是数据记录流（可能永无止境），而转换是将一个或多个流作为一个操作的操作。一个输入可以产生一个（例如
map）或多个输出流（例如
flatMap）。
上图是数据处理流程，可以看到几个核心组件：
自带的
API中，可以读取以下数据：集合数据（fromCollection）、文件数据（readFile）、网络套接字（socket）以及更多扩展来源（addSource）。更多扩展中可以通过自定义
RichSourceFunction实现读取更多来源的数据。
图中获取的数据源是
Kafka，与其他中间件整合中，也封装了许多方便的方法，调用它们可以更方便地获取数据源的数据。
进行数据的转化，对应于文档中的算子
Operator。常见的数据操作有以下：
map、
flatMap、
filter、
keyBy、
reduce、
fold（在 1.9 中被标注为
deprecated）、
aggregate、
Window等常用操作。
从上图也可以看出，转换的操作可以不止一次，多个算子可以形成
chain链式调用，然后发挥作用。
进行数据的存储或发送，对应于文档中的
connector（既可以连接数据源，也能发送到某个地方存储起来）。
常用的存储
sink有
Kafka、
Apache Cassandra、
Elasticsearch、
RabbitMQ、
Hadoop等。与前面一样，可以通过扩展
RichSinkFunction进行自定义存储的逻辑。
性能比较
例如与
Hadoop、
Storm或
Spark进行比较，对比性能的高低。如果选择使用
Flink，必须比以前的开发更方便且性能更好。
由于之前没有使用过这些大数据框架，所以测评数据可以参考以下两篇文章：
Flink实时计算性能分析 https://www./link/9ce60c64ac4510df68537de96631261f Flink 与 Storm 的性能对比 https://www./link/87e942236933558e0ea7cd7dee76e9db：
上图的数据源是
Kafka Source，蓝色是
Storm，橙色是
Flink。在一个分区
partition情况下，
Flink的吞吐量约为
Storm的 3.2 倍；而在 8 个分区情况下，性能提高到 4.6 倍。
上图采用
outTime-eventTime作为延迟，可以看出，
Flink的延迟还是比
Storm的要低。
管理方式 JobManager、TaskWorker
上面是官方示意图，阐述了
Flink提交作业的流程，应用程序
Flink Program、
JobManager和
TaskManager之间的关系。
上面是我对它的理解，我个人认为
zhisheng大佬写的更加详细，可以参考这篇文章：https://www./link/c3a05fe072d3d4f009eccce97c41ca71
高可用 HA、状态恢复
High Availability是个老生常谈的话题了，服务难免会遇到无法预测的意外，如何在出现异常情况下快速恢复，继续处理之前的数据，保证一致性，这是个考量服务稳定性的标准。
Flink提供了丰富的状态访问（例如有
List、
map、
aggregate等数据类型），以及高效的容错机制，通过存储状态
State，然后通过存储了状态的
Checkpoint和
Savepoint来帮助应用进行快速恢复。
详细请参考这两篇：
Apache Flink 零基础入门（七）：状态管理及容错机制 https://www./link/a1280bb57e980da66d54eb0f20cbb95e Flink状态管理和容错机制介绍 https://www./link/c72741e550f08085fefee77a99d9ccb3
真的是非常敬仰发明优秀框架的团队，也非常敬佩每一个为技术做贡献的参与者，所以每次找到相关的资料都跟发现宝藏一样。
下面罗列一下目前找到的资料：
Flink官网：https://www./link/c323092e3dc96ec44049c28c7dd27089
国内牛人的分享：https://ververica.cnGithub 项目
可以关注一下提的问题和阿里分支Blink
：https://github.com/apache/flinkzhisheng
个人学习的流程是跟着他的文章走了一遍，然后遇到不懂的继续深入学习和了解：http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/wuchong
这位大佬是从 16 年就开始研究Flink
，写的文章很有深度，想要详细了解Flink
，一定要看他的文章！：http://wuchong.me/categories/Flink/从上面的资料可以看出，Flink` 的社区慢慢从小众走向大众，越来越多人参与。
基础知识点
运行环境如下：
上图是我在学习过程中整理的一些知识点，之后将会根据罗列的知识点慢慢进行梳理和记录。
从调研的结果中可以看出，无论从性能、接口编程和容错上，
Flink都是一个不错的计算引擎。
github上拥有 1 万多个
star，这么多人支持以及阿里巴巴的大力推广，还有在 2019.09 参加的云栖大会，演讲嘉宾对
Flink的展望：
Apache Fli
nk 已经是非常优秀和成熟的流计算引擎
Apache Flink 已经成为优秀的批处理引擎的挑战者
继续挖掘 Apache Flink 在 OLAP 数据分析领域的潜力，使其成为优秀的数据分析引擎
直觉相信，
Flink的发展前景不错，希望接下来与大家分享和更好的去学习它。
参考资料
Flink 从 0 到 1 学习 —— Apache Flink 介绍
Apache Flink 是什么？
Apache Flink 零基础入门（一&二）：基础概念解析
为什么说流处理即未来？
Apache Flink 零基础入门（七）：状态管理及容错机制
Apache Flink状态管理和容错机制介绍
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