High-availability, recovery semantics, and guarantees - CS 591 K1: Data Stream Processing and Analytics Spring 2020

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: vasia.github.io

摘要

文档讨论了分布式流处理中的高可用性和容错机制，特别是恢复语义和保证。重点包括在故障恢复过程中如何确保正确的结果，如何实现最小的停机时间以及如何隐藏恢复对下游应用的副作用。文档还介绍了Apache Beam和Google Cloud Dataflow中Exactly-once处理的实现，以及流计算中状态管理的重要性。

AI总结

《High-availability, recovery semantics, and guarantees - CS 591 K1: Data Stream Processing and Analytics Spring 2020》讲座总结：

1. **高可用性和容错**
分布式流处理系统不可避免会发生故障，系统设计需确保在故障恢复后结果的正确性，同时尽可能减少停机时间并隐藏恢复过程对下游应用的影响。

2. **恢复语义**
- **精确恢复**：故障前执行结果（Of）与恢复后执行结果（O'）之和需与无故障情况下的结果（Oe）一致，确保输出无差异。
- **回滚恢复**：允许下游出现重复数据，分为三种类型：
- **完全重复（Repeating）**：重复数据与故障前完全相同。
- **收敛重复（Convergent）**：重复数据不同，但去重后结果与无故障情况一致。
- **散发重复（Divergent）**：重复数据不同且去重后结果不同。

3. **状态管理与恢复**
流计算中需要维护的状态包括：
- 滚动聚合
- 窗口内容
- 输入偏移量
- 机器学习模型
故障恢复时需确保状态的有效性，避免数据丢失、重复或错误。

4. **精确一次处理**
Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 支持精确一次处理，通过检查点和日志等机制确保每条数据仅处理一次，避免重复或丢失。

5. **案例与示例**
giảng师通过具体案例说明了流处理中的状态管理问题，例如窗口计算和聚合操作可能因故障导致的数据丢失或重复，以及如何通过恢复语义保证结果的正确性。