PyFlink 教程(三):PyFlink DataStream API - state & timer

PyFlink 教程(三):PyFlink DataStream API - state & timer
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Flink 1.13 已于近期正式发布,超过 200 名贡献者参与了 Flink 1.13 的开发,提交了超过 1000 个 commits,完成了若干重要功能。其中,PyFlink 模块在该版本中也新增了若干重要功能,比如支持了 state、自定义 window、row-based operation 等。随着这些功能的引入,PyFlink 功能已经日趋完善,用户可以使用 Python 语言完成绝大多数类型Flink作业的开发。接下来,我们详细介绍如何在 Python DataStream API 中使用 state & timer 功能。
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PyFlink 教程(三):PyFlink DataStream API - state & timer

付典

付典Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家

Flink 1.13 已于近期正式发布,超过 200 名贡献者参与了 Flink 1.13 的开发,提交了超过 1000 个 commits,完成了若干重要功能。其中,PyFlink 模块在该版本中也新增了若干重要功能,比如支持了 state、自定义 window、row-based operation 等。随着这些功能的引入,PyFlink 功能已经日趋完善,用户可以使用 Python 语言完成绝大多数类型Flink作业的开发。接下来,我们详细介绍如何在 Python DataStream API 中使用 state & timer 功能。

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背景

Flink 1.13 已于近期正式发布,超过 200 名贡献者参与了 Flink 1.13 的开发,提交了超过 1000 个 commits,完成了若干重要功能。其中,PyFlink 模块在该版本中也新增了若干重要功能,比如支持了 state、自定义 window、row-based operation 等。随着这些功能的引入,PyFlink 功能已经日趋完善,用户可以使用 Python 语言完成绝大多数类型Flink作业的开发。接下来,我们详细介绍如何在 Python DataStream API 中使用 state & timer 功能。

state 功能介绍

作为流计算引擎,state 是 Flink 中最核心的功能之一。

  • 在 1.12 中,Python DataStream API 尚不支持 state,用户使用 Python DataStream API 只能实现一些简单的、不需要使用 state 的应用;
  • 而在 1.13 中,Python DataStream API 支持了此项重要功能。

state 使用示例

如下是一个简单的示例,说明如何在 Python DataStream API 作业中使用 state:

from pyflink.common import WatermarkStrategy, Row
from pyflink.common.typeinfo import Types
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.datastream.connectors import NumberSequenceSource
from pyflink.datastream.functions import RuntimeContext, MapFunction
from pyflink.datastream.state import ValueStateDescriptor


class MyMapFunction(MapFunction):

    def open(self, runtime_context: RuntimeContext):
        state_desc = ValueStateDescriptor('cnt', Types.LONG())
        # 定义value state
        self.cnt_state = runtime_context.get_state(state_desc)

    def map(self, value):
        cnt = self.cnt_state.value()
        if cnt is None:
            cnt = 0

        new_cnt = cnt + 1
        self.cnt_state.update(new_cnt)
        return value[0], new_cnt


def state_access_demo():
    # 1. 创建 StreamExecutionEnvironment
    env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()

    # 2. 创建数据源
    seq_num_source = NumberSequenceSource(1, 100)
    ds = env.from_source(
        source=seq_num_source,
        watermark_strategy=WatermarkStrategy.for_monotonous_timestamps(),
        source_name='seq_num_source',
        type_info=Types.LONG())

    # 3. 定义执行逻辑
    ds = ds.map(lambda a: Row(a % 4, 1), output_type=Types.ROW([Types.LONG(), Types.LONG()])) \
           .key_by(lambda a: a[0]) \
           .map(MyMapFunction(), output_type=Types.TUPLE([Types.LONG(), Types.LONG()]))

    # 4. 将打印结果数据
    ds.print()

    # 5. 执行作业
    env.execute()


if __name__ == '__main__':
    state_access_demo()

在上面的例子中,我们定义了一个 MapFunction,该 MapFunction 中定义了一个名字为 “cnt_state” 的 ValueState,用于记录每一个 key 出现的次数。

说明:

  • 除了 ValueState 之外,Python DataStream API 还支持 ListState、MapState、ReducingState,以及 AggregatingState;

  • 定义 state 的 StateDescriptor 时,需要声明 state 中所存储的数据的类型(TypeInformation)。另外需要注意的是,当前 TypeInformation 字段并未被使用,默认使用 pickle 进行序列化,因此建议将 TypeInformation 字段定义为 Types.PICKLED_BYTE_ARRAY() 类型,与实际所使用的序列化器相匹配。这样的话,当后续版本支持使用 TypeInformation 之后,可以保持后向兼容性;

  • state 除了可以在 KeyedStream 的 map 操作中使用,还可以在其它操作中使用;除此之外,还可以在连接流中使用 state,比如:

ds1 = ...  # type DataStream
ds2 = ...  # type DataStream
ds1.connect(ds2) \
    .key_by(key_selector1=lambda a: a[0], key_selector2=lambda a: a[0]) \
    .map(MyCoMapFunction())  # 可以在MyCoMapFunction中使用state

可以使用 state 的 API 列表如下:

操作 自定义函数
KeyedStream map MapFunction
flat_map FlatMapFunction
reduce ReduceFunction
filter FilterFunction
process KeyedProcessFunction
ConnectedStreams map CoMapFunction
flat_map CoFlatMapFunction
process KeyedCoProcessFunction
WindowedStream apply WindowFunction
process ProcessWindowFunction

state 工作原理

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上图是 PyFlink 中,state 工作原理的架构图。从图中我们可以看出,Python 自定义函数运行在 Python worker 进程中,而 state backend 运行在 JVM 进程中(由 Java 算子来管理)。当 Python 自定义函数需要访问 state 时,会通过远程调用的方式,访问 state backend。

我们知道,远程调用的开销是非常大的,为了提升 state 读写的性能,PyFlink 针对 state 读写做了以下几个方面的优化工作:

  • Lazy Read:

    对于包含多个 entry 的 state,比如 MapState,当遍历 state 时,state 数据并不会一次性全部读取到 Python worker 中,只有当真正需要访问时,才从 state backend 读取。

  • Async Write:

    当更新 state 时,更新后的 state,会先存储在 LRU cache 中,并不会同步地更新到远端的 state backend,这样做可以避免每次 state 更新操作都访问远端的 state backend;同时,针对同一个 key 的多次更新操作,可以合并执行,尽量避免无效的 state 更新。

  • LRU cache:

    在 Python worker 进程中维护了 state 读写的 cache。当读取某个 key 时,会先查看其是否已经被加载到读 cache 中;当更新某个 key 时,会先将其存放到写 cache 中。针对频繁读写的 key,LRU cache 可以避免每次读写操作,都访问远端的 state backend,对于有热点 key 的场景,可以极大提升 state 读写性能。

  • Flush on Checkpoint:

    为了保证 checkpoint 语义的正确性,当 Java 算子需要执行 checkpoint时,会将 Python worker中的写 cache 都 flush 回 state backend。

其中 LRU cache 可以细分为二级,如下图所示:

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说明:

  • 二级 cache 为 global cache,二级 cache 中的读 cache 中存储着当前 Python worker 进程中所有缓存的原始 state 数据(未反序列化);二级 cache 中的写 cache 中存储着当前 Python worker 进程中所有创建的 state 对象。
  • 一级 cache 位于每一个 state 对象内,在 state 对象中缓存着该 state 对象已经从远端的 state backend 读取的 state 数据以及待更新回远端的 state backend 的 state 数据。

工作流程:

  • 当在 Python UDF 中,创建一个 state 对象时,首先会查看当前 key 所对应的 state 对象是否已经存在(在二级 cache 中的 “Global Write Cache” 中查找),如果存在,则返回对应的 state 对象;如果不存在,则创建新的 state 对象,并存入 “Global Write Cache”;

  • state 读取:当在 Python UDF 中,读取 state 对象时,如果待读取的 state 数据已经存在(一级 cache),比如对于 MapState,待读取的 map key/map value 已经存在,则直接返回对应的 map key/map value;否则,访问二级 cache,如果二级 cache 中也不存在待读取的 state 数据,则从远端的 state backend 读取;

  • state 写入:当在 Python UDF 中,更新 state 对象时,先写到 state 对象内部的写 cache 中(一级 cache);当 state 对象中待写回 state backend 的 state 数据的大小超过指定阈值或者当遇到 checkpoint 时,将待写回的 state 数据写回远端的 state backend。

state 性能调优

通过前一节的介绍,我们知道 PyFlink 使用了多种优化手段,用于提升 state 读写的性能,这些优化行为可以通过以下参数配置:

配置 说明
python.state.cache-size Python worker 中读 cache 以及写 cache 的大小。(二级 cache)需要注意的是:读 cache、写 cache是独立的,当前不支持分别配置读 cache 以及写 cache 的大小。
python.map-state.iterate-response-batch-size 当遍历 MapState 时,每次从 state backend 读取并返回给 Python worker 的 entry 的最大个数。
python.map-state.read-cache-size 一个 MapState 的读 cache 中最大允许的 entry 个数(一级 cache)。当一个 MapState 中,读 cache 中的 entry 个数超过该阈值时,会通过 LRU 策略从读 cache 中删除最近最少访问过的 entry。
python.map-state.write-cache-size 一个 MapState 的写 cache 中最大允许的待更新 entry 的个数(一级 cache)。当一个 MapState 中,写 cache 中待更新的 entry 的个数超过该阈值时,会将该 MapState 下所有待更新 state 数据写回远端的 state backend。

需要注意的是,state 读写的性能不仅取决于以上参数,还受其它因素的影响,比如:

  • 输入数据中 key 的分布:

    输入数据的 key 越分散,读 cache 命中的概率越低,则性能越差。

  • Python UDF 中 state 读写次数:

    state 读写可能涉及到读写远端的 state backend,应该尽量优化 Python UDF 的实现,减少不必要的 state 读写。

  • checkpoint interval:

    为了保证 checkpoint 语义的正确性,当遇到 checkpoint 时,Python worker 会将所有缓存的待更新 state 数据,写回 state backend。如果配置的 checkpoint interval 过小,则可能并不能有效减少 Python worker 写回 state backend 的数据量。

  • bundle size / bundle time:

    当前 Python 算子会将输入数据划分成多个批次,发送给 Python worker 执行。当一个批次的数据处理完之后,会强制将 Python worker 进程中的待更新 state 写回 state backend。与 checkpoint interval 类似,该行为也可能会影响 state 写性能。批次的大小可以通过 python.fn-execution.bundle.size 和 python.fn-execution.bundle.time 参数控制。

timer 功能介绍

timer 使用示例

除了 state 之外,用户还可以在 Python DataStream API 中使用定时器 timer。

import datetime

from pyflink.common import Row, WatermarkStrategy
from pyflink.common.typeinfo import Types
from pyflink.common.watermark_strategy import TimestampAssigner
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.datastream.functions import KeyedProcessFunction, RuntimeContext
from pyflink.datastream.state import ValueStateDescriptor
from pyflink.table import StreamTableEnvironment


class CountWithTimeoutFunction(KeyedProcessFunction):

    def __init__(self):
        self.state = None

    def open(self, runtime_context: RuntimeContext):
        self.state = runtime_context.get_state(ValueStateDescriptor(
            "my_state", Types.ROW([Types.STRING(), Types.LONG(), Types.LONG()])))

    def process_element(self, value, ctx: 'KeyedProcessFunction.Context'):
        # retrieve the current count
        current = self.state.value()
        if current is None:
            current = Row(value.f1, 0, 0)

        # update the state's count
        current[1] += 1

        # set the state's timestamp to the record's assigned event time timestamp
        current[2] = ctx.timestamp()

        # write the state back
        self.state.update(current)

        # schedule the next timer 60 seconds from the current event time
        ctx.timer_service().register_event_time_timer(current[2] + 60000)

    def on_timer(self, timestamp: int, ctx: 'KeyedProcessFunction.OnTimerContext'):
        # get the state for the key that scheduled the timer
        result = self.state.value()

        # check if this is an outdated timer or the latest timer
        if timestamp == result[2] + 60000:
            # emit the state on timeout
            yield result[0], result[1]


class MyTimestampAssigner(TimestampAssigner):

    def __init__(self):
        self.epoch = datetime.datetime.utcfromtimestamp(0)

    def extract_timestamp(self, value, record_timestamp) -> int:
        return int((value[0] - self.epoch).total_seconds() * 1000)


if __name__ == '__main__':
    env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
    t_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=env)

    t_env.execute_sql("""
            CREATE TABLE my_source (
              a TIMESTAMP(3),
              b VARCHAR,
              c VARCHAR
            ) WITH (
              'connector' = 'datagen',
              'rows-per-second' = '10'
            )
        """)

    stream = t_env.to_append_stream(
        t_env.from_path('my_source'),
        Types.ROW([Types.SQL_TIMESTAMP(), Types.STRING(), Types.STRING()]))
    watermarked_stream = stream.assign_timestamps_and_watermarks(
        WatermarkStrategy.for_monotonous_timestamps()
                         .with_timestamp_assigner(MyTimestampAssigner()))

    # apply the process function onto a keyed stream
    watermarked_stream.key_by(lambda value: value[1])\
        .process(CountWithTimeoutFunction()) \
        .print()

    env.execute()

在上述示例中,我们定义了一个 KeyedProcessFunction,该 KeyedProcessFunction 记录每一个 key 出现的次数,当一个 key 超过 60 秒没有更新时,会将该 key 以及其出现次数,发送到下游节点。

除了 event time timer 之外,用户还可以使用 processing time timer。

timer 工作原理

timer 的工作流程是这样的:

  • 与 state 访问使用单独的通信信道不同,当用户注册 timer 之后,注册消息通过数据通道发送到 Java 算子;

  • Java 算子收到 timer 注册消息之后,首先检查待注册 timer 的触发时间,如果已经超过当前时间,则直接触发;否则的话,将 timer 注册到 Java 算子的 timer service 中;

  • 当 timer 触发之后,触发消息通过数据通道发送到 Python worker,Python worker 回调用户 Python UDF 中的的 on_timer 方法。

需要注意的是:由于 timer 注册消息以及触发消息通过数据通道异步地在 Java 算子以及 Python worker 之间传输,这会造成在某些场景下,timer 的触发可能没有那么及时。比如当用户注册了一个 processing time timer,当 timer 触发之后,触发消息通过数据通道传输到 Python UDF 时,可能已经是几秒中之后了。

总结

在这篇文章中,我们主要介绍了如何在 Python DataStream API 作业中使用 state & timer,state & timer 的工作原理以及如何进行性能调优。接下来,我们会继续推出 PyFlink 系列文章,帮助 PyFlink 用户深入了解 PyFlink 中各种功能、应用场景以及最佳实践等。

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