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1.序篇-先说结论
大数据羊说
用数据提升美好事物发生的概率~
本文主要记录博主在生产环境中踩的 flink 针对 java enum serde 时的坑。
结论：在 flink 程序中，如果状态中有存储 java enum，那么添加或者删除 enum 中的一个枚举值时，就有可能导致状态恢复异常，这里的异常可能不是在恢复过程中会实际抛出一个异常，而是有可能是 enum A 的值恢复给 enum B。
我从以下几个章节说明、解决这个问题，希望能抛砖引玉，带给大家一些启发。
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踩坑场景篇-这个坑是啥样的
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问题排查篇-坑的排查过程
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问题原理解析篇-导致问题的机制是什么
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避坑篇-如何避免这种问题
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总结篇
2.踩坑场景篇-这个坑是啥样的
对任务做一个简单的过滤条件修改，任务重新上线之后，从 flink web ui 确认是从 savepoint 重启成功了，但是实际最终产出的数据上来看却像是没有从 savepoint 重启。
逻辑就是计算分维度的当天累计 pv。代码很简单，在后面会贴出来。
如下图：
2
在 00:04 分重启时出现了当天累计 pv 出现了从零累计的情况。
但是预期正常的曲线应该张下面这样。
1
任务是使用 DataStream 编写（基于 flink 1.13.1）。
public class SenerioTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
env.setParallelism(1);
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
env.addSource(new SourceFunction<SourceModel>() {
private volatile boolean isCancel = false;
@Override
public void run(SourceContext<SourceModel> ctx) throws Exception {
// 数据源
}
@Override
public void cancel() {
this.isCancel = true;
}
})
.keyBy(new KeySelector<SourceModel, Long>() {
@Override
public Long getKey(SourceModel value) throws Exception {
return value.getUserId() % 1000;
}
})
.timeWindow(Time.minutes(1))
.aggregate(
new AggregateFunction<SourceModel, Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long>, Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long>>() {
@Override
public Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long> createAccumulator() {
return new HashMap<>();
}
@Override
public Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long> add(SourceModel value,
Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long> accumulator) {
Lists.newArrayList(Tuple2.of(DimNameEnum.province, value.getProvince())
, Tuple2.of(DimNameEnum.age, value.getAge())
, Tuple2.of(DimNameEnum.sex, value.getSex()))
.forEach(t -> {
Long l = accumulator.get(t);
if (null == l) {
accumulator.put(t, 1L);
} else {
accumulator.put(t, l + 1);
}
});
return accumulator;
}
@Override
public Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long> getResult(
Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long> accumulator) {
return accumulator;
}
@Override
public Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long> merge(
Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long> a,
Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long> b) {
return null;
}
},
new ProcessWindowFunction<Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long>, SinkModel, Long, TimeWindow>() {
private transient ValueState<Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long>> todayPv;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
this.todayPv = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long>>(
"todayPv", TypeInformation.of(
new TypeHint<Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long>>() {
})));
}
@Override
public void process(Long aLong, Context context,
Iterable<Map<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long>> elements, Collector<SinkModel> out)
throws Exception {
// 将 elements 数据 merge 到 todayPv 中
// 每天零点将 state 清空重新累计
// 然后 out#collect 出去即可
}
});
env.execute();
}
@Data
@Builder
private static class SourceModel {
private long userId;
private String province;
private String age;
private String sex;
private long timestamp;
}
@Data
@Builder
private static class SinkModel {
private String dimName;
private String dimValue;
private long timestamp;
}
enum DimNameEnum {
province,
age,
sex,
;
}
}
3.问题排查篇-坑的排查过程
3.1.愚蠢的怀疑引擎
首先怀疑是状态没有正常恢复。
但是查看 flink web ui 以及 tm 日志，都显示是从 savepoint 正常恢复了。
还怀疑是不是出现了 flink web ui 展示的内容和实际的执行不一致的情况。
但是发现任务的 ck 大小是正常的，复合预期的。
3.2.老老实实打 log 吧
既然能从 savepoint 正常恢复，那么就把状态值用 log 打出来看看到底发生了什么事情呗。
如下列代码，在 ProcessWindowFunction 中加上 log 日志。
this.todayPv.value()
.forEach(new BiConsumer<Tuple2<DimNameEnum, String>, Long>() {
@Override
public void accept(Tuple2<DimNameEnum, String> k,
Long v) {
log.info("key 值：{}，value 值：{}", k.toString(), v);
}
});
发现结果如下：
...
key 值：(uv_type,男)，value 值：1000
...
发现状态中存储的 DimNameEnum.province，DimNameEnum.age 的数据都是正确的，但是缺缺少了 DimNameEnum.sex，多了 (uv_type,男) 这样的数据，于是查看代码，发现之前多加了一种枚举类型 DimNameEnum.uv_type。代码如下：
enum DimNameEnum {
province,
age,
uv_type,
sex,
;
}
于是怀疑 flink 针对枚举值的 serde 不是按照枚举值名称来进行匹配的，而是按照枚举值下标来进行匹配的。因此就出现了 DimNameEnum.uv_type 将 DimNameEnum.sex 的位置占了的情况。
4.问题原理解析篇-导致问题的机制是什么
来看看源码吧。
测试代码如下：
public class EnumsStateTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
env.setParallelism(1);
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
TypeInformation<StateTestEnums> t = TypeInformation.of(StateTestEnums.class);
EnumSerializer<StateTestEnums> e = (EnumSerializer<StateTestEnums>) t.createSerializer(env.getConfig());
DataOutputSerializer d = new DataOutputSerializer(10000);
e.serialize(StateTestEnums.A, d);
env.execute();
}
enum StateTestEnums {
A,
B,
C
;
}
}
debug 结果如下：
首先看看对应的 TypeInformation 和 TypeSerializer。
3
发现 enum 类型的序列化器是 EnumSerializer， 看看 EnumSerializer 的 serde 实现，如图所示：
4
最关键的两个变量：
-
序列化时用
valueToOrdinal -
反序列化时用
values
从而印证了上面的说法。flink enum 序列化时使用的是枚举值下标进行 serde，因此一旦枚举值顺序发生改变，或者添加、删除一个枚举值，就会导致其他枚举值的下标出现错位的情况。从而导致数据错误。
5.避坑篇-如何避免这种问题
5.1.枚举解决
在上述场景中，如果又想要把新枚举值加进去，又需要状态能够正常恢复，正常产出数据。
那么可以把新的枚举值在尾部添加，比如下面这样。
enum DimNameEnum {
province,
age,
sex,
uv_type, // 添加在尾部
;
}
5.2.非枚举解决
还有一种方法如标题，就是别用枚举值，直接用 string 就 vans 了。
6.总结篇
本文主要介绍了 flink 枚举值 serde 中的坑，当在 enum 中添加删除枚举值时，就有可能导致状态岔劈。随后给出了原因是由于 enum serde 器的实现导致的这种情况，最后给出了解决方案。
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