1.1 流处理技术的演变

在开源世界里，Apache Storm 项目是流处理的先锋。Storm 最早由 Nathan Marz
和创业公司 BackType 的一个团队开发，后来才被 Apache 基金会接纳。Storm 提供
了低延迟的流处理，但是它为实时性付出了一些代价：很难实现高吞吐，并且其正
确性没能达到通常所需的水平，换句话说，它并不能保证 exactly-once，即便是它能
够保证的正确性级别，其开销也相当大。
在低延迟和高吞吐的流处理系统中维持良好的容错性是非常困难的，但是为了
得到有保障的准确状态，人们想到了一种替代方法：将连续时间中的流数据分割成 一系列微小的批量作业。如果分割得足够小（即所谓的微批处理作业），计算就几
乎可以实现真正的流处理。因为存在延迟，所以不可能做到完全实时，但是每个简
单的应用程序都可以实现仅有几秒甚至几亚秒的延迟。这就是在 Spark 批处理引擎
上运行的 Spark Streaming 所使用的方法。
更重要的是，使用微批处理方法，可以实现 exactly-once 语义，从而保障状态
的一致性。如果一个微批处理失败了，它可以重新运行，这比连续的流处理方法更
容易。Storm Trident 是对 Storm 的延伸，它的底层流处理引擎就是基于微批处理方 法来进行计算的，从而实现了 exactly-once 语义，但是在延迟性方面付出了很大的 代价。
对于 Storm Trident 以及 Spark Streaming 等微批处理策略，只能根据批量作业时
间的倍数进行分割，无法根据实际情况分割事件数据，并且，对于一些对延迟比较
敏感的作业，往往需要开发者在写业务代码时花费大量精力来提升性能。这些灵活
性和表现力方面的缺陷，使得这些微批处理策略开发速度变慢，运维成本变高。
于是，Flink 出现了，这一技术框架可以避免上述弊端，并且拥有所需的诸多功
能，还能按照连续事件高效地处理数据，Flink 的部分特性如下图所示：

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1.2 初识 Flink

Flink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林
的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的
代 码被 复制 并捐赠 给了 Apache 软件基 金会， 参加 这个 孵化项 目的 初始 成员 是
Stratosphere 系统的核心开发人员，2014 年 12 月，Flink 一跃成为 Apache 软件基金
会的顶级项目。
在德语中，Flink 一词表示快速和灵巧，项目采用一只松鼠的彩色图案作为 logo，
这不仅是因为松鼠具有快速和灵巧的特点，还因为柏林的松鼠有一种迷人的红棕色，
而 Flink 的松鼠 logo 拥有可爱的尾巴，尾巴的颜色与 Apache 软件基金会的 logo 颜
色相呼应，也就是说，这是一只 Apache 风格的松鼠。

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Flink 主页在其顶部展示了该项目的理念：“Apache Flink 是为分布式、高性能、 随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架”。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有
状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模
来执行计算。

1.3 Flink 核心计算框架

Flink 的核心计算架构是下图中的 Flink Runtime 执行引擎，它是一个分布式系统，能够
接受数据流程序并在一台或多台机器上以容错方式执行。
Flink Runtime 执行引擎可以作为 YARN（Yet Another Resource Negotiator）的应用程序
在集群上运行，也可以在 Mesos 集群上运行，还可以在单机上运行（这对于调试 Flink 应用
程序来说非常有用）。

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上图为 Flink 技术栈的核心组成部分，值得一提的是，Flink 分别提供了面向流 式处理的接口（DataStream API）和面向批处理的接口（DataSet API）。因此，Flink
既可以完成流处理，也可以完成批处理。 Flink 支持的拓展库涉及机器学习
（FlinkML）、复杂事件处理（CEP）、以及图计算（Gelly），还有分别针对流处
理和批处理的 Table API。
能被 Flink Runtime 执行引擎接受的程序很强大，但是这样的程序有着冗长的代
码，编写起来也很费力，基于这个原因，Flink 提供了封装在 Runtime 执行引擎之上
的 API， 以 帮 助 用 户 方 便 地 生 成 流 式 计 算 程 序 。Flink 提 供 了 用 于 流 处 理 的 DataStream API 和用于批处理的 DataSet API。值得注意的是，尽管 Flink Runtime
执行引擎是基于流处理的，但是 DataSet API 先于 DataStream API 被开发出来，这是
因为工业界对无限流处理的需求在 Flink 诞生之初并不大。
DataStream API 可以流畅地分析无限数据流，并且可以用 Java 或者 Scala 来实
现。开发人员需要基于一个叫 DataStream 的数据结构来开发，这个数据结构用于表
示永不停止的分布式数据流。
Flink 的分布式特点体现在它能够在成百上千台机器上运行，它将大型的计算 任务分成许多小的部分，每个机器执行一部分。Flink 能够自动地确保发生机器故障
或者其他错误时计算能够持续进行，或者在修复 bug 或进行版本升级后有计划地再
执行一次。这种能力使得开发人员不需要担心运行失败。Flink 本质上使用容错性数
据流，这使得开发人员可以分析持续生成且永远不结束的数据（即流处理）。