这期内容当中小编将会给大家带来有关Flink Exactly-Once 投递的实现浅析是怎样的，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。进程状态需要持续化到可靠的分布式存储，以防止节点丢失带来状态的丢失。由于发送消息是一个两阶段的操作（即发送消息和收到对方的确认），重启之后的进程没有办法判断崩溃前是否已经使用当前序列号发送过消息，因此可能会导致重复使用序列号的问题。被认为崩溃的进程有可能并没有退出，随后再次连上来变为 zombie 进程继续发送数据。beginTransaction: 初始化一个事务。在有新数据到达并且当前事务为空时调用。preCommit: 预提交数据，即不再写入当前事务并准好提交当前事务。在 sink 算子进行快照的时候调用。commit: 正式提交数据，将准备好的事务提交。在作业的 checkpoint 完成时调用。abort: 放弃事务。在作业 checkpoint 失败的时候调用。在 sink 端缓存未 commit 数据，等 checkpoint 完成以后将缓存的数据 flush 到下游。这种方式可以提供 read-committed 的事务隔离级别，但同时由于未 commit 的数据不会发往下游（与 checkpoint 同步），sink 端缓存会带来一定的延迟，相当于退化为与 checkpoint 同 香港云主机步的 micro-batching 模式。在下游系统缓存未 commit 数据，等 checkpoint 完成后通知下游 commit。这样的好处是数据是流式发往下游的，不会在每次 checkpoint 完成后出现网络 IO 的高峰，并且事务隔离级别可以由下游设置，下游可以选择低延迟弱一致性的 read-uncommitted 或高延迟强一致性的 read-committed。上述就是小编为大家分享的Flink Exactly-Once 投递的实现浅析是怎样的了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注开发云行业资讯频道。
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