大数据全系列 教程
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什么是事件驱动型应用?
事件驱动型应用是一类具有状态的应用,它从一个或多个事件流提取数据,并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。
事件驱动型应用是在计算存储分离的传统应用基础上进化而来。在传统架构中,应用需要读写远程事务型数据库。
相反,事件驱动型应用是基于状态化流处理来完成。在该设计中,数据和计算不会分离,应用只需访问本地(内存或磁盘)即可获取数据。系统容错性的实现依赖于定期向远程持久化存储写入 checkpoint。下图描述了传统应用和事件驱动型应用架构的区别。
事件驱动型应用的优势?
事件驱动型应用无须查询远程数据库,本地数据访问使得它具有更高的吞吐和更低的延迟。而由于定期向远程持久化存储的 checkpoint 工作可以异步、增量式完成,因此对于正常事件处理的影响甚微。事件驱动型应用的优势不仅限于本地数据访问。传统分层架构下,通常多个应用会共享同一个数据库,因而任何对数据库自身的更改(例如:由应用更新或服务扩容导致数据布局发生改变)都需要谨慎协调。反观事件驱动型应用,由于只需考虑自身数据,因此在更改数据表示或服务扩容时所需的协调工作将大大减少。
Flink 如何支持事件驱动型应用?
事件驱动型应用会受制于底层流处理系统对时间和状态的把控能力,Flink 诸多优秀特质都是围绕这些方面来设计的。它提供了一系列丰富的状态操作原语,允许以精确一次的一致性语义合并海量规模(TB 级别)的状态数据。此外,Flink 还支持事件时间和自由度极高的定制化窗口逻辑,而且它内置的 ProcessFunction
支持细粒度时间控制,方便实现一些高级业务逻辑。同时,Flink 还拥有一个复杂事件处理(CEP)类库,可以用来检测数据流中的模式。
Flink 中针对事件驱动应用的明星特性当属Savepoint
。Savepoint
是一个一致性的状态映像,它可以用来初始化任意状态兼容的应用。在完成一次Savepoint
后,即可放心对应用升级或扩容,还可以启动多个版本的应用来完成 A/B 测试。
典型的事件驱动型应用实例
实时效果反馈
1. 以下选项中不是Flink典型的事件驱动型应用实例?
A 反欺诈
B 电信网络质量监控
C 异常检查
D 基于规则的报警
答案:
1=>B