最近公司要把Storm集群给下线啦，所以我们都得把Storm的任务都改成Flink。
于是最近入门了一把Flink，现在来分享一下Flink入门的相关知识。
（写上面这一段话的时候，到发文章这个时候已经过了一个季度了，不好意思，我这篇文章拖了一个季度）
不得不说，Flink这两年是真的火这篇文章主要讲讲Flink入门时一些可能看不太懂的点又或是看官方介绍看不太懂的点（API我就不细说了，多用用应该都能看懂）。
什么是Flink？
在Flink的官网上，可以把官方文档语言设置为中文，于是我们可以看到官方是这样介绍的：
上面的图我们每个字都能看得懂，但连起来就看不懂了。
不管怎么样，我们可以了解到：Flink是一个分布式的计算处理引擎
分布式：「它的存储或者计算交由多台服务器上完成，最后汇总起来达到最终的效果」。
实时：处理速度是毫秒级或者秒级的
计算：可以简单理解为对数据进行处理，比如清洗数据（对数据进行规整，取出有用的数据）
基于官网的一句话介绍，我们就可以联想出很多东西。
这篇文章可以带你简单认识一下Flink的一些基础概念，等你真正用到的时候就可以依据这篇文章来对Flink进行入门，现在Storm都被很多人给抛弃掉了，那么Flink优于Storm的地方有哪些呢？接下来我们一起来看看Flink吧。
什么是有边界和无边界？
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在_无边界和有边界_数据流上进行有状态的计算。
官方其实也有介绍，但对初学者来说不太好理解，我来幼儿园化一下。
大家学到Flink了，消息队列肯定有用过吧？那你们是怎么用消息队列的呢？Producer生产数据，发给Broker，Consumer消费，完事。
在消费的时候，我们需要管什么Producer什么时候发消息吗？不需要吧。反正来一条，我就处理一条，没毛病吧。
这种没有做任何处理的消息，默认就是无边界的。
那有边界就很好理解了：无边界的基础上加上条件，那就是有边界的。加什么条件呢？比如我要加个时间：我要消费从8月8号到8月9号的数据，那就是有边界的。
什么时候用无边界，什么时候用有边界？那也很好理解。我做数据清洗：来一条，我处理一条，这种无边界的就好了。我要做数据统计：每个小时的pv(page view)是多少，那我就设置1小时的边界，攒着一小时的数据来处理一次。
在Flink上，设置“边界”这种操作叫做开窗口(Windows)，窗口可简单分为两种类型：
时间窗口(
TimeWindows)：按照时间窗口进行聚合，比如上面所讲得攥着一个小时的数据处理一次。计数窗口(
CountWindows)：按照指定的条数来进行聚合，比如每来了10条数据处理一次。
看着就非常人性化（妈妈再也不用担心我需要聚合了）...
不仅如此，在Flink使用窗口聚合的时候，还考虑到了数据的准确性问题。比如说：现在我在11:06分产生了5条数据，在11:07分 产生了4条数据，我现在是按每分钟的维度来进行聚合计算。
理论上来讲：Flink应该是在06分聚合了5条数据，在07分聚合了4条数据。但是，可能由于网络的延迟性等原因，导致06分的3条数据在07分时Flink才接收到。如果不做任何处理，那07分有可能处理了7条条数据。
某些需要准确结果的场景来说，这就不太合理了。所以Flink可以给我们指定”时间语义“，不指定默认是「数据到Flink的时间」Processing Time来进行聚合处理，可以给我们指定聚合的时间以「事件发生的时间」Event Time来进行处理。
事件发生的时间指的就是：日志真正记录的时间
2020-11-22 00:00:02.552 INFO [http-nio-7001-exec-28] c.m.t.rye.admin.web.aop.LogAspect
虽然指定了聚合的时间为「事件发生的时间」Event Time，但还是没解决数据乱序的问题（06分产生了5条数据，实际上06分只收到了3条，而剩下的两条在07分才收到，那此时怎么办呢？在06分时该不该聚合，07分收到的两条06分数据怎么办？）
Flink又可以给我们设置水位线(waterMarks)，Flink意思就是：存在网络延迟等情况导致数据接收不是有序，这种情况我都能理解。你这样吧，根据自身的情况，你可以设置一个「延迟时间」，等延迟的时间到了，我再聚合统一聚合。
比如说：现在我知道数据有可能会延迟一分钟，那我将水位线waterMarks设置延迟一分钟。
解读：因为设置了「事件发生的时间」Event Time，所以Flink可以检测到每一条记录发生的时间，而设置了水位线waterMarks设置延迟一分钟，等到Flink发现07分:59秒的数据来到了Flink，那就确信06分的数据都来了（因为设置了1分钟延迟），此时才聚合06分的窗口数据。
什么叫做有状态？
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在_无边界和有边界_数据流上进行有状态的计算。
什么是有状态，什么是无状态？
无状态我们可以简单认为：每次的执行都不依赖上一次或上N次的执行结果，每次的执行都是独立的。
有状态我们可以简单认为：执行需要依赖上一次或上N次的执行结果，某次的执行需要依赖前面事件的处理结果。
比如，我们现在要统计文章的阅读PV(page view)，现在只要有一个点击了文章，在Kafka就会有一条消息。现在我要在流式处理平台上进行统计，那此时是有状态的还是无状态的？
假设我们要在Storm做，那我们可能将每次的处理结果放到一个“外部存储”中，然后基于这个“外部存储”进行计算（这里我们不用Storm Trident），那此时Storm是无状态的。
比如说：我存储将每次得到的数据存储到 Redis中，来一条数据，我就先查一下Redis目前的值是多少，跟Redis的值和现在的值做一次累加就完事了。
假设要在Flink做，Flink本身就提供了这种功能给我们使用，我们可以依赖Flink的“存储”，将每次的处理结果交由Flink管理，执行计算的逻辑。
可以简单的认为：Flink本身就给我们提供了”存储“的功能，而我们每次执行是可以依赖Flink的”存储”的，所以它是有状态的。
那Flink是把这些有状态的数据存储在哪的呢？
主要有三个地方：
内存
文件系统（HDFS）
本地数据库
如果假设Flink挂了，可能内存的数据没了，磁盘可能存储了部分的数据，那再重启的时候（比如消息队列会重新拉取），就不怕会丢了或多了数据吗？
看到这里，你可能在会在别的地方看过Flink的另外一个比较出名的特性：精确一次性
（简单来说就是：Flink遇到意外事件挂了以后，有什么机制来尽可能保证处理数据不重复和不丢失的呢）
什么是精确一次性（exactly once）？
众所周知，流的语义性有三种：
精确一次性（exactly once）：有且只有一条，不多不少
至少一次（at least once）：最少会有一条，只多不少
最多一次（at most once）：最多只有一条，可能会没有
Flink实现了精确一次性，这个精确一次性是什么意思呢？
Flink的精确一次性指的是：状态只持久化一次到最终的存储介质中（本地数据库/HDFS...)
以上面的图为例：Source数据流有以下数字21,13,8,5,3,2,1,1，然后在Flink需要做累加操作（求和）
现在处理完2,1,1了，所以累加的值是4，现在Flink把累积后的状态4已经存储起来了（认为前面2,1,1这几个数字已经完全处理过了）。
程序一直往下走，处理了5,3，现在累加的值是12，但现在Flink还没来得及把12存储到最终的介质，此时系统挂掉了。
Flink重启后会重新把系统恢复到累加的值是4的状态，所以5,3得继续计算一遍，程序继续往下走。
看文章有的同学可能会认为：精确一次性指的不是某一段代码只会执行一次，不会执行多次或不执行。这5和3这两个数，你不是重复计算了吗？怎么就精确一次了？
显然，代码只执行一次肯定是不可能的嘛。我们无法控制系统在哪一行代码挂掉的，你要是在挂的时候，当前方法还没执行完，你还是得重新执行该方法的。
所以，状态只持久化一次到最终的存储介质中（本地数据库/HDFS)，在Flink下就叫做exactly once（计算的数据可能会重复（无法避免），但状态在存储介质上只会存储一次）。
那么Flink是在多长时间存储一次的呢？这个是我们自己手动配置的。
所谓的CheckPoint其实就是Flink会在指定的时间段上保存状态的信息，假设Flink挂了可以将上一次状态信息再捞出来，重放还没保存的数据来执行计算，最终实现exactly once。
那CheckPonit是怎么办到的呢？想想我们在Kafka在业务上实现「至少一次」是怎么做的？我们从Kafka把数据拉下来，处理完业务了以后，手动提交offset (告诉Kafka我已经处理完了)
我们是做完了业务规则才将offset进行commit的，checkponit其实也是一样的（等拉下来该条数据所有的流程走完，才进行真正的checkponit）。
问题又来了，那checkpoint是怎么知道拉下来的数据已经走完了呢？Flink在流处理过程中插入了barrier，每个环节处理到barrier都会上报，等到sink都上报了barrier就说明这次checkpoint已经走完了。
要注意的是，Flink实现的精确一次性只是保证内部的状态是精确一次的，如果想要端到端精确一次，需要端的支持
数据源需要可回放，发证故障可以重新读取未确认的数据
Flink需要把数据存到磁盘介质（不能用内存），发生故障可以恢复发送源需要支持事务（从读到写需要事务的支持保证中途不失败）
最后
这篇文章对Flink做了一次简单的介绍，希望对大家在入门的时候有所帮助。
