从Flink的Kafka消费者看算子联合列表状态的使用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了从Flink的Kafka消费者看算子联合列表状态的使用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景

算子的联合列表状态是平时使用的比较少的一种状态,本文通过kafka的消费者实现来看一下怎么使用算子列表联合状态

算子联合列表状态

首先我们看一下算子联合列表状态的在进行故障恢复或者从某个保存点进行扩缩容启动应用时状态的恢复情况
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算子联合列表状态主要由这两个方法处理:
1初始化方法

public final void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception {

        OperatorStateStore stateStore = context.getOperatorStateStore();
		// 在初始化方法中获取联合列表状态
        this.unionOffsetStates =
                stateStore.getUnionListState(
                        new ListStateDescriptor<>(
                                OFFSETS_STATE_NAME,
                                createStateSerializer(getRuntimeContext().getExecutionConfig())));

        if (context.isRestored()) {
            restoredState = new TreeMap<>(new KafkaTopicPartition.Comparator());
// 把联合列表状态的数据都恢复成类的本地变量中
            // populate actual holder for restored state
            for (Tuple2<KafkaTopicPartition, Long> kafkaOffset : unionOffsetStates.get()) {
                restoredState.put(kafkaOffset.f0, kafkaOffset.f1);
            }

            LOG.info(
                    "Consumer subtask {} restored state: {}.",
                    getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask(),
                    restoredState);
        } else {
            LOG.info(
                    "Consumer subtask {} has no restore state.",
                    getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask());
        }
    }

2.开始通知检查点开始的方法:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-718737.html

public final void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
        if (!running) {
            LOG.debug("snapshotState() called on closed source");
        } else {
            unionOffsetStates.clear();

            final AbstractFetcher<?, ?> fetcher = this.kafkaFetcher;
            if (fetcher == null) {
                // the fetcher has not yet been initialized, which means we need to return the
                // originally restored offsets or the assigned partitions
                for (Map.Entry<KafkaTopicPartition, Long> subscribedPartition :
                        subscribedPartitionsToStartOffsets.entrySet()) {
                        // 进行checkpoint时,把数据保存到联合列表状态中进行保存
                    unionOffsetStates.add(
                            Tuple2.of(
                                    subscribedPartition.getKey(), subscribedPartition.getValue()));
                }

                if (offsetCommitMode == OffsetCommitMode.ON_CHECKPOINTS) {
                    // the map cannot be asynchronously updated, because only one checkpoint call
                    // can happen
                    // on this function at a time: either snapshotState() or
                    // notifyCheckpointComplete()
                    pendingOffsetsToCommit.put(context.getCheckpointId(), restoredState);
                }
            } else {
                HashMap<KafkaTopicPartition, Long> currentOffsets = fetcher.snapshotCurrentState();

                if (offsetCommitMode == OffsetCommitMode.ON_CHECKPOINTS) {
                    // the map cannot be asynchronously updated, because only one checkpoint call
                    // can happen
                    // on this function at a time: either snapshotState() or
                    // notifyCheckpointComplete()
                    pendingOffsetsToCommit.put(context.getCheckpointId(), currentOffsets);
                }

                for (Map.Entry<KafkaTopicPartition, Long> kafkaTopicPartitionLongEntry :
                        currentOffsets.entrySet()) {
                    unionOffsetStates.add(
                            Tuple2.of(
                                    kafkaTopicPartitionLongEntry.getKey(),
                                    kafkaTopicPartitionLongEntry.getValue()));
                }
            }

            if (offsetCommitMode == OffsetCommitMode.ON_CHECKPOINTS) {
                // truncate the map of pending offsets to commit, to prevent infinite growth
                while (pendingOffsetsToCommit.size() > MAX_NUM_PENDING_CHECKPOINTS) {
                    pendingOffsetsToCommit.remove(0);
                }
            }
        }
    }

到了这里,关于从Flink的Kafka消费者看算子联合列表状态的使用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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