Flink kafka 定制技巧

ndlli

　　动态路由:
方案1: 定制一个特殊的KafkaDynamicSink，内嵌多个原生的FlinkKafkaProducer，每个对应一个下游的KAFKA队列
在OPEN方法中读取所有KAFKA渠道配置并构建FlinkKafkaProducer并构建一个Map: kafka channelId -> FlinkKafkaProducer

重载INVOKE方法
根据路由规则找到当前流数据对应所有的ChannelId (允许多个)，再从MAP中获取对 FlinkKafkaProducer 并调用其INVOKE方法

核心代码:
public class DynamicKafkaSink extends RichSinkFunction {
    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        List allChannels = channelRepository.getAll();
        for(ChannelModel nextChannel: allChannels) {
            FlinkKafkaProducer010 nextProducer = (FlinkKafkaProducer010)channelFactory.createChannelProducer(nextChannel,
            FlinkKafkaProducer010.class, Collections.emptyMap());
            nextProducer.setRuntimeContext(this.getRuntimeContext());
            nextProducer.open(parameters);
            producers.put(nextChannel.getChannelId(), nextProducer);
        }
    }
   
    @Override
    public void invoke(IN value) throws Exception {
        List channelIds = channelRouteStrategy.route(value);
        for (String nextChannelId: channelIds) {
            FlinkKafkaProducer010 nextProducer = producers.get(nextChannelId);
            nextProducer.invoke(converted);
        }
    }

}



注意:
Map不能在构造函数中初始化，而要在OPEN方法中初始化，FLINK分布式特性决定了构造函数和OPEN不在同一个JVM里执行
类级别的变量需要可序列化，否则需要声明为TRANSIENT

每个新构建的FlinkKafkaProducer需要先调用
setRuntimeContext(this.getRuntimeContext())
再调用open 方法才能被使用


优点：
可以路由到不同的BROKER上的TOPIC，在不同的BROKER上隔离性更好

缺陷：
所有的FlinkKafkaProducer只在OPEN的时候创建一次，后面如果添加了新的KAFKA队列无法被动态感知并路由
更改了FlinkKafkaProducer创建和初始化的过程，从MAIN函数中转到了KafkaDynamicSink的OPEN方法里，未经过全面测试，可能存在问题


方案2：方案1的升级版，利用FLINK SPLIT STREAM的特性，根据路由规则将原生数据流分成多个，每个子数据流对应一个下游KAFKA队列
在FLINK Main 函数中读取所有KAFKA渠道配置并构建FlinkKafkaProducer并构建一个Map: kafka channelId -> FlinkKafkaProducer
在输入流上构建一个SplitStream, OutputSelector 中根据路由逻辑返回一组ChannelId
遍历Map,对于Map中的每个Key (ChannelID) 调用 SplitStream 的 select方法获取对应的分支流数据，然后路由到对应的 FlinkKafkaProducer

核心代码：
public static void main(String[] args) {
    List allChannels = channelRepository.getAll();
    for(ChannelModel nextChannel: allChannels) {
        FlinkKafkaProducer010 nextProducer = (FlinkKafkaProducer010)channelFactory.createChannelProducer(nextChannel,
        FlinkKafkaProducer010.class, Collections.emptyMap());
        nextProducer.setRuntimeContext(this.getRuntimeContext());
        nextProducer.open(parameters);
        producers.put(nextChannel.getChannelId(), nextProducer);
    }
   
    DataStreamSource source = ....
    SplitStream splitStream = source.split(new OutputSelector() {

        @Override
        public Iterable select(String value) {
            List channelIds = channelRouteStrategy.route(value);
            return channeIds;
        }
    });
   
    for(String nextChannel: producers.keySet()) {
        FlinkKafkaProducer010 target = producers.get(nextChannel);
        splitStream.select(nextChannel).addSink(target);
    }
}


优点：
可以路由到不同的BROKER上的TOPIC，在不同的BROKER上隔离性更好
完全利用FLINK原生的特性，更加简洁优雅，解决了方案1的第二点不足

缺陷：
所有的FlinkKafkaProducer只在MAIN函数中创建一次，后面如果添加了新的KAFKA队列无法被动态感知并路由


方案3： 利用FLINK的 KeyedSerializationSchema中的getTargetTopic函数，KeyedSerializationSchema 除了将对象转化Kafka ProducerRecord
的键值对之外还可以动态指定Topic
在FLINK Main 函数中将输入流通过flatMap 转化为 Tuple2, 其中key 是目标所属的Topic, value 是原生数据
实现一个KeyedSerializationSchema作为构造函数传给FlinkKafkaProducer，重载getTargetTopic方法: 返回 tuple2.f0

核心代码：
class DynaRouteSerializationSchema implements KeyedSerializationSchema {
   
    String getTargetTopic(T element) {
        Tuple2 tuple = (Tuple2)element;
        return tuple.f0;
    }
}

public static void main(String[] args) {
    DataStreamSource source = ....
    DataStream converted = source
    .flatMap(new RichFlatMapFunction() {
        @Override
        public void flatMap(T value, Collector out)
        throws Exception {
            List channelIds = channelRouteStrategy.route(value);
            for(String nextChannel: channelIds) {
                out.collect(Tuple2.valueOf(nextChannel, value));
            }
        }
    });
   
   

}


优点：
完全利用FLINK原生的特性，代码量非常少
新增加的TOPIC也可以被路由到，不需要启停流处理

缺陷：
无法像前两个方案实现Broker级别的路由，只能做到Topic级别的路由


断流功能：
　　有时系统升级或者其他组件不可用,需要暂时停止KAFKA PRODUCER
FLINK 原生机制：
被动反压：
Kafka09Fetcher 包含了一根独立的 KafkaConsumerThread，从KAFKA中读取数据，再交给HANDOVER
HANDOVER可以理解为一个大小为1的队列， Kafka09Fetcher 再从队列中获取并处理数据，一旦当处理速度变慢，KafkaConsumerThread
无法将数据写入HANDOVER, 线程就会被阻塞

另外KeyedDeserializationSchema定义了一个isEndOfStream方法，如果返回true, Kafka09Fetcher就会停止循环并退出，导致整个流处理结束
　　

　　设计思路：

　　SignalService:  注册SignalListener, 利用Curator TreeCache 监听一个Zookeeper 路径获取起动/停止流处理的信号量
　　SignalListener: 接收ZOOKEEPER变更信息的回调接口
　　PausableKafkaFetcher: 继承Flink原生的KafkaFetcher, 监听到信号变化阻塞ConsumerThread的处理

　　PausableKafkaConsumer: 继承Flink原生的KafkaConsumer, 创建PausableKafkaFetcher

　　

　　核心代码：
　　public class PausableKafkaFetcher extends Kafka010Fetcher implements SignalListener {
　　    private final ReentrantLock pauseLock = new ReentrantLock(true);
　　    private final Condition pauseCond = pauseLock.newCondition();
　　    private volatile boolean paused = false;
　　   

　　   public void onSignal(String path, String value) {
　　       try {
　　            pauseLock.lockInterruptibly();

　　       } catch(InterruptedException e) {
　　       }
　　       try {
　　           if (SIGNAL_PAUSE.equals(value)) {
　　               paused = true;

　　           } else if (SIGNAL_START.equals(value)) {
　　               paused = false;

　　           }
　　           pauseCond.signal();  

　　       }

　　       finally {
　　           pauseLock.unlock();

　　       }  

　　   }
　　

　　   protected void emitRecord(T record, KafkaTopicPartitionState partition, long offset, ConsumerRecord consumerRecord) throws Exception {
　　      super.emitRecord(record, partition, offset, consumerRecord);
　　      pauseLock.lockInterruptibly();
　　      try {
　　         while (paused) {
　　            pauseCond.await();

　　         }

　　      } finally {
　　         pauseLock.unlock();

　　      }

　　  }

　　}
　　

　　public class PausableKafkaConsumer extends FlinkKafkaConsumer010 {
　　     public void open(Configuration configuration) {
　　        signalService = ZKSignalService.getInstance();

　　        signalService.initialize(zkConfig);

　　     }
　　

　　     public void cancel() {
　　         super.cancel();
　　         unregisterSignal();

　　     }   
　　

　　     public void close() {
　　        super.close();
　　        unregisterSignal();

　　     }
　　

　　     private void unregisterSignal() {
　　         if (signalService != null) {
　　            String fullPath = WATCH_PREFIX + "/" + watchPath;
　　            signalService.unregisterSignalListener(fullPath);

　　         }

　　     }   
　　

　　     protected AbstractFetcher createFetcher(...) throws  Exception {
　　        PausableKafkaFetcher fetcher = new PausableKafkaFetcher (...);
　　        if (signalService ！= null) {
　　            String fullPath = WATCH_PREFIX + "/" + watchPath;
　　            signalService.registerSignalListener(fullPath, fetcher);

　　        }
　　        return fetcher

　　     }

　　}