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title: "数据源"
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  - /zh/dev/stream/sources.html
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# 数据源

当前页面所描述的是 Flink 的 Data Source API 及其背后的概念和架构。
**如果您对 Flink 中的 Data Source 如何工作感兴趣，或者您想实现一个新的数据 source，请阅读本文。**

如果您正在寻找预定义的 source 连接器，请查看[连接器文档]({{< ref "docs/connectors/datastream/overview" >}}).

<a name="data-source-concepts"></a>

## Data Source 原理

**核心组件**

一个数据 source 包括三个核心组件：*分片（Splits）*、*分片枚举器（SplitEnumerator）* 以及 *源阅读器（SourceReader）*。

  - **分片（Split）** 是对一部分 source 数据的包装，如一个文件或者日志分区。分片是 source 进行任务分配和数据并行读取的基本粒度。

  - **源阅读器（SourceReader）** 会请求*分片*并进行处理，例如读取*分片*所表示的文件或日志分区。*SourceReader* 在 TaskManagers 上的 `SourceOperators` 并行运行，并产生并行的事件流/记录流。

  - **分片枚举器（SplitEnumerator）** 会生成*分片*并将它们分配给 *SourceReader*。该组件在 JobManager 上以单并行度运行，负责对未分配的*分片*进行维护，并以均衡的方式将其分配给 reader。

{{< gh_link file="flink-core/src/main/java/org/apache/flink/api/connector/source/Source.java" name="Source" >}} 类作为API入口，将上述三个组件结合在了一起。

{{< img src="/fig/source_components.svg" alt="Illustration of SplitEnumerator and SourceReader interacting" width="70%" >}}

**流处理和批处理的统一**

Data Source API 以统一的方式对无界流数据和有界批数据进行处理。

事实上，这两种情况之间的区别是非常小的：在有界/批处理情况中，枚举器生成固定数量的分片，而且每个分片都必须是有限的。但在无界流的情况下，则无需遵从限制，也就是分片大小可以不是有限的，或者枚举器将不断生成新的分片。


**作业恢复时Split重新分配**

在通常情况下，一旦 *SplitEnumerator* 将*分片*分配给 *SourceReader*，这些*分片*不会再重新分配给其他 *SourceReader* 。当作业从故障中恢复时，来自状态的*分片*会立即添加回 *SourceReader*。

当 source 实现了 {{< gh_link file="flink-core/src/main/java/org/apache/flink/api/connector/source/SupportsSplitReassignmentOnRecovery.java" name="SupportsSplitReassignmentOnRecovery" >}} 接口时，恢复过程的行为会有所不同。 发生故障时，不会立即将*分片*重新分配给原来的 *SourceReader*，而是将所有*分片*收集并添加回 *SplitEnumerator*。 然后 *SplitEnumerator* 负责在 *SourceReader* 之间重新分配这些*分片*，以实现平衡的分配。 这种机制通过让中心化的 *SplitEnumerator* 对*分片*分配做出正确的决策，从而实现更灵活和高效的恢复。

<a name="examples"></a>
#### 示例

以下是一些简化的概念示例，以说明在流和批处理情况下 data source 组件如何交互。

*请注意，以下内容并没有准确地描述出 Kafka 和 File source 的工作方式，因为出于说明的目的，部分内容被简化处理。*

**有界 File Source**

Source 将包含待读取目录的 URI/路径（Path），以及一个定义了如何对文件进行解析的 *格式（Format）*。在该情况下：

  - *分片*是一个文件，或者是文件的一个区域（如果该文件格式支持对文件进行拆分）。
  - *SplitEnumerator* 将会列举给定目录路径下的所有文件，并在收到来自 reader 的请求时对分片进行分配。一旦所有的分片都被分配完毕，则会使用 *NoMoreSplits* 来响应请求。
  - *SourceReader* 则会请求分片，读取所分配的分片（文件或者文件区域），并使用给定的格式进行解析。如果当前请求没有获得下一个分片，而是 *NoMoreSplits*，则会终止任务。

**无界 Streaming File Source**

这个 source 的工作方式与上面描述的基本相同，除了 *SplitEnumerator* 从不会使用 *NoMoreSplits* 来响应 *SourceReader* 的请求，并且还会定期列出给定 URI/路径下的文件来检查是否有新文件。一旦发现新文件，则生成对应的新分片，并将它们分配给空闲的 SourceReader。

**无界 Streaming Kafka Source**

Source 将具有 Kafka Topic（亦或者一系列 Topics 或者通过正则表达式匹配的 Topic）以及一个 *解析器（Deserializer）* 来解析记录（record）。

  - *分片*是一个 Kafka Topic Partition。
  - *SplitEnumerator* 会连接到 broker 从而列举出已订阅的 Topics 中的所有 Topic Partitions。枚举器可以重复此操作以检查是否有新的 Topics/Partitions。
  - *SourceReader* 使用 KafkaConsumer 读取所分配的分片（Topic Partition），并使用提供的 *解析器* 反序列化记录。由于流处理中分片（Topic Partition）大小是无限的，因此 reader 永远无法读取到数据的尾部。

**有界 Kafka Source**

这种情况下，除了每个分片（Topic Partition）都会有一个预定义的结束偏移量，其他与上述相同。一旦 *SourceReader* 读取到分片的结束偏移量，整个分片的读取就会结束。而一旦所有所分配的分片读取结束，SourceReader 也就终止任务了。

<a name="the-data-source-api"></a>

## Data Source API

本节所描述的是 FLIP—27 中引入的新 Source API 的主要接口，并为开发人员提供有关 Source 开发的相关技巧。

### Source

{{< gh_link file="flink-core/src/main/java/org/apache/flink/api/connector/source/Source.java" name="Source" >}} API 是一个工厂模式的接口，用于创建以下组件。

  - *Split Enumerator*
  - *Source Reader*
  - *Split Serializer*
  - *Enumerator Checkpoint Serializer*

除此之外，Source 还提供了 {{< gh_link file="flink-core/src/main/java/org/apache/flink/api/connector/source/Boundedness.java" name="Boundedness" >}} 的特性，从而使得 Flink 可以选择合适的模式来运行 Flink 任务。

Source 实现应该是可序列化的，因为 Source 实例会在运行时被序列化并上传到 Flink 集群。

<a name="SplitEnumerator"></a>

### SplitEnumerator
SplitEnumerator 被认为是整个 Source 的“大脑”。SplitEnumerator 的典型实现如下：

  - `SourceReader` 的注册处理
  - `SourceReader` 的失败处理
    - `SourceReader` 失败时会调用 `addSplitsBack()` 方法。SplitEnumerator应当收回已经被分配，但尚未被该 `SourceReader` 确认（acknowledged）的分片。
  - `SourceEvent` 的处理
    - `SourceEvents` 是 `SplitEnumerator` 和 `SourceReader` 之间来回传递的自定义事件。可以利用此机制来执行复杂的协调任务。
  - 分片的发现以及分配
    - `SplitEnumerator` 可以将分片分配到 `SourceReader` 从而响应各种事件，包括发现新的分片，新 `SourceReader` 的注册，`SourceReader` 的失败处理等

`SplitEnumerator` 可以在 {{< gh_link file="flink-core/src/main/java/org/apache/flink/api/connector/source/SplitEnumeratorContext.java" name="SplitEnumeratorContext" >}} 的帮助下完成所有上述工作，其会在 `SplitEnumerator` 的创建或者恢复的时候提供给 `Source`。
`SplitEnumeratorContext` 允许 `SplitEnumerator` 检索到 reader 的必要信息并执行协调操作。
而在 `Source` 的实现中会将 `SplitEnumeratorContext` 传递给 `SplitEnumerator` 实例。

`SplitEnumerator` 的实现可以仅采用被动工作方式，即仅在其方法被调用时采取协调操作，但是一些 `SplitEnumerator` 的实现会采取主动性的工作方式。例如，`SplitEnumerator` 定期寻找分片并分配给 `SourceReader`。
这类问题使用 `SplitEnumeratorContext` 类中的 `callAsync()` 方法比较方便。下面的代码片段展示了如何在 `SplitEnumerator` 不需要自己维护线程的条件下实现这一点。

{{< tabs "066b6695-5bc3-4d7a-9032-ff6b1d15c3b1" >}}
{{< tab "Java" >}}
```java
class MySplitEnumerator implements SplitEnumerator<MySplit, MyCheckpoint> {
    private final long DISCOVER_INTERVAL = 60_000L;

    /**
     * 一种发现分片的方法
     */
    private List<MySplit> discoverSplits() {...}
    
    @Override
    public void start() {
        ...
        enumContext.callAsync(this::discoverSplits, splits -> {
            Map<Integer, List<MySplit>> assignments = new HashMap<>();
            int parallelism = enumContext.currentParallelism();
            for (MySplit split : splits) {
                int owner = split.splitId().hashCode() % parallelism;
                assignments.computeIfAbsent(owner, new ArrayList<>()).add(split);
            }
            enumContext.assignSplits(new SplitsAssignment<>(assignments));
        }, 0L, DISCOVER_INTERVAL);
        ...
    }
    ...
}
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Python" >}}
```python
Python API 中尚不支持该特性。
```
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}

<a name="SourceReader"></a>

### SourceReader

{{< gh_link file="flink-core/src/main/java/org/apache/flink/api/connector/source/SourceReader.java" name="SourceReader" >}} 是一个运行在Task Manager上的组件，用于处理来自分片的记录。

`SourceReader` 提供了一个拉动式（pull-based）处理接口。Flink 任务会在循环中不断调用 `pollNext(ReaderOutput)` 轮询来自 `SourceReader` 的记录。`pollNext(ReaderOutput)` 方法的返回值指示 SourceReader 的状态。

  - `MORE_AVAILABLE` - SourceReader 有可用的记录。
  - `NOTHING_AVAILABLE` - SourceReader 现在没有可用的记录，但是将来可能会有记录可用。
  - `END_OF_INPUT` - SourceReader 已经处理完所有记录，到达数据的尾部。这意味着 SourceReader 可以终止任务了。

`pollNext(ReaderOutput)` 会使用 `ReaderOutput` 作为参数，为了提高性能且在必要情况下，`SourceReader` 可以在一次 pollNext() 调用中返回多条记录。例如，有时外部系统的工作粒度为块。而一个块可以包含多个记录，但是 source 只能在块的边界处设置 Checkpoint。在这种情况下，`SourceReader` 可以一次将一个块中的所有记录通过 `ReaderOutput` 发送至下游。

**然而，除非有必要，`SourceReader` 的实现应该避免在一次 `pollNext(ReaderOutput)` 的调用中发送多个记录。** 这是因为对 `SourceReader` 轮询的任务线程工作在一个事件循环（event-loop）中，且不能阻塞。 

在创建 `SourceReader` 时，相应的 `SourceReaderContext` 会提供给 `Source`，而 `Source` 则会将相应的上下文传递给 `SourceReader` 实例。`SourceReader` 可以通过 `SourceReaderContext` 将 `SourceEvent` 传递给相应的 `SplitEnumerator` 。`Source` 的一个典型设计模式是让 `SourceReader` 发送它们的本地信息给 `SplitEnumerator`，后者则会全局性地做出决定。

`SourceReader` API 是一个底层（low-level) API，允许用户自行处理分片，并使用自己的线程模型来获取和移交记录。为了帮助实现 `SourceReader`，Flink 提供了 {{< gh_link file="flink-connectors/flink-connector-base/src/main/java/org/apache/flink/connector/base/source/reader/SourceReaderBase.java" name="SourceReaderBase" >}} 类，可以显著减少编写 `SourceReader` 所需要的工作量。

**强烈建议连接器开发人员充分利用 `SourceReaderBase` 而不是从头开始编写 `SourceReader`**。更多详细信息，请阅读 [SplitReader API](#the-split-reader-api) 部分。

<a name="use-the-source"></a>

### Source 使用方法
为了通过 `Source` 创建 `DataStream`，需要将 `Source` 传递给 `StreamExecutionEnvironment`。例如，

{{< tabs "bde5ff60-4e61-4633-a6dc-50413cfd7b45" >}}
{{< tab "Java" >}}
```java
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

Source mySource = new MySource(...);

DataStream<Integer> stream = env.fromSource(
        mySource,
        WatermarkStrategy.noWatermarks(),
        "MySourceName");
...
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Python" >}}
```python
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()

my_source = ...

env.from_source(
    my_source,
    WatermarkStrategy.no_watermarks(),
    "my_source_name")
```
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}

----

<a name="the-split-reader-api"></a>

## SplitReader API

核心的 SourceReader API 是完全异步的，
但实际上，大多数 Sources 都会使用阻塞的操作，例如客户端（如 `KafkaConsumer`）的 *poll()* 阻塞调用，或者分布式文件系统（HDFS, S3等）的阻塞I/O操作。为了使其与异步 Source API 兼容，这些阻塞（同步）操作需要在单独的线程中进行，并在之后将数据提交给 reader 的异步线程。

{{< gh_link file="flink-connectors/flink-connector-base/src/main/java/org/apache/flink/connector/base/source/reader/splitreader/SplitReader.java" name="SplitReader" >}} 是基于同步读取/轮询的 Source 的高级（high-level）API，例如 file source 和 Kafka source 的实现等。

核心是上面提到的 `SourceReaderBase` 类，其使用 `SplitReader` 并创建提取器（fetcher）线程来运行 SplitReader，该实现支持不同的线程处理模型。

<a name="SplitReader"></a>

### SplitReader

`SplitReader` API 只有以下三个方法：
  - 阻塞式的提取 `fetch()` 方法，返回值为 {{< gh_link file="flink-connectors/flink-connector-base/src/main/java/org/apache/flink/connector/base/source/reader/RecordsWithSplitIds.java" name="RecordsWithSplitIds" >}}。
  - 非阻塞式处理分片变动 `handleSplitsChanges()` 方法。
  - 非阻塞式的唤醒 `wakeUp()` 方法，用于唤醒阻塞中的提取操作。

`SplitReader` 仅需要关注从外部系统读取记录，因此比 `SourceReader` 简单得多。
请查看这个类的 Java 文档以获得更多细节。


### SourceReaderBase

常见的 `SourceReader` 实现方式如下：

  - 有一个线程池以阻塞的方式从外部系统提取分片。
  - 解决内部提取线程与其他方法调用（如 `pollNext(ReaderOutput)`）之间的同步。
  - 维护每个分片的水印（watermark）以保证水印对齐。
  - 维护每个分片的状态以进行 Checkpoint。
  - 限制数据下发的速率。

为了减少开发新的 `SourceReader` 所需的工作，Flink 提供了 {{< gh_link file="flink-connectors/flink-connector-base/src/main/java/org/apache/flink/connector/base/source/reader/SourceReaderBase.java" name="SourceReaderBase" >}} 类作为 `SourceReader` 的基本实现。
`SourceReaderBase` 已经实现了上述需求。要重新编写新的 `SourceReader`，只需要让 `SourceReader` 继承 `SourceReaderBase`，而后完善一些方法并实现 {{< gh_link file="flink-connectors/flink-connector-base/src/main/java/org/apache/flink/connector/base/source/reader/splitreader/SplitReader.java" name="SplitReader" >}}。

#### 数据限流
通过在`SourceReaderBase`的构造方法中传递 {{< javadoc name="RateLimiterStrategy" file="org/apache/flink/api/connector/source/util/ratelimit/RateLimiterStrategy.html">}}，可以限制数据下发的速率。
在默认情况下，`SourceReaderBase`不会进行数据限流。

<a name="SplitFetcherManager"></a>

### SplitFetcherManager

`SourceReaderBase` 支持几个开箱即用（out-of-the-box）的线程模型，取决于 {{< gh_link file="flink-connectors/flink-connector-base/src/main/java/org/apache/flink/connector/base/source/reader/fetcher/SplitFetcherManager.java" name="SplitFetcherManager" >}} 的行为模式。
`SplitFetcherManager` 创建和维护一个分片提取器（`SplitFetchers`）池，同时每个分片提取器使用一个 `SplitReader` 进行提取。它还决定如何分配分片给分片提取器。

例如，如下所示，一个 `SplitFetcherManager` 可能有固定数量的线程，每个线程对分配给 `SourceReader` 的一些分片进行抓取。

{{< img width="70%" src="/fig/source_reader.svg" alt="One fetcher per split threading model." >}}

以下代码片段实现了此线程模型。

{{< tabs "bde5ff60-4e61-4644-a6dc-50524acb7b33" >}}
{{< tab "Java" >}}
```java
/**
 * 一个SplitFetcherManager，它具有固定数量的分片提取器，
 * 并根据分片ID的哈希值将分片分配给分片提取器。
 */
public class FixedSizeSplitFetcherManager<E, SplitT extends SourceSplit> 
        extends SplitFetcherManager<E, SplitT> {
    private final int numFetchers;

    public FixedSizeSplitFetcherManager(
            int numFetchers,
            Supplier<SplitReader<E, SplitT>> splitReaderSupplier,
            Configuration config) {
        super(splitReaderSupplier, config);
        this.numFetchers = numFetchers;
        // 创建 numFetchers 个分片提取器.
        for (int i = 0; i < numFetchers; i++) {
            startFetcher(createSplitFetcher());
        }
    }

    @Override
    public void addSplits(List<SplitT> splitsToAdd) {
        // 根据它们所属的提取器将分片聚集在一起。
        Map<Integer, List<SplitT>> splitsByFetcherIndex = new HashMap<>();
        splitsToAdd.forEach(split -> {
            int ownerFetcherIndex = split.hashCode() % numFetchers;
            splitsByFetcherIndex
                    .computeIfAbsent(ownerFetcherIndex, s -> new ArrayList<>())
                    .add(split);
        });
        // 将分片分配给它们所属的提取器。
        splitsByFetcherIndex.forEach((fetcherIndex, splitsForFetcher) -> {
            fetchers.get(fetcherIndex).addSplits(splitsForFetcher);
        });
    }
}
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Python" >}}
```python
Python API 中尚不支持该特性。
```
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}

使用这种线程模型的`SourceReader`可以像下面这样创建：

{{< tabs "bde5ff60-4e61-4614-a6dc-50524aca6c31" >}}
{{< tab "Java" >}}
```java
public class FixedFetcherSizeSourceReader<E, T, SplitT extends SourceSplit, SplitStateT>
        extends SourceReaderBase<E, T, SplitT, SplitStateT> {

    public FixedFetcherSizeSourceReader(
            Supplier<SplitReader<E, SplitT>> splitFetcherSupplier,
            RecordEmitter<E, T, SplitStateT> recordEmitter,
            Configuration config,
            SourceReaderContext context) {
        super(
                new FixedSizeSplitFetcherManager<>(
                        config.get(SourceConfig.NUM_FETCHERS),
                        splitFetcherSupplier,
                        config),
                recordEmitter,
                config,
                context);
    }

    @Override
    protected void onSplitFinished(Map<String, SplitStateT> finishedSplitIds) {
        // 在回调过程中对完成的分片进行处理。
    }

    @Override
    protected SplitStateT initializedState(SplitT split) {
        ...
    }

    @Override
    protected SplitT toSplitType(String splitId, SplitStateT splitState) {
        ...
    }
}
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Python" >}}
```python
Python API 中尚不支持该特性。
```
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}

`SourceReader` 的实现还可以在 `SplitFetcherManager` 和 `SourceReaderBase` 的基础上编写自己的线程模型。

<a name="event-time-and-watermarks"></a>

## 事件时间和水印

Source 的实现需要完成一部分*事件时间*分配和*水印生成*的工作。离开 SourceReader 的事件流需要具有事件时间戳，并且（在流执行期间）包含水印。有关事件时间和水印的介绍，请参见[及时流处理]({{< ref "docs/concepts/time" >}})。

#### API

在 DataStream API 创建期间， `WatermarkStrategy` 会被传递给 Source，并同时创建 {{< gh_link file="flink-core/src/main/java/org/apache/flink/api/common/eventtime/TimestampAssigner.java" name="TimestampAssigner" >}} 和 {{< gh_link file="flink-core/src/main/java/org/apache/flink/api/common/eventtime/WatermarkGenerator.java" name="WatermarkGenerator" >}}。

{{< tabs "bde5ff60-4e62-4643-a6dc-50524acb7b34" >}}
{{< tab "Java" >}}
```java
environment.fromSource(
    Source<OUT, ?, ?> source,
    WatermarkStrategy<OUT> timestampsAndWatermarks,
    String sourceName);
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Python" >}}
```python
environment.from_source(
    source: Source,
    watermark_strategy: WatermarkStrategy,
    source_name: str,
    type_info: TypeInformation = None) 
```
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}

`TimestampAssigner` 和 `WatermarkGenerator` 作为 `ReaderOutput`（或 `SourceOutput`）的一部分透明地运行，因此 Source 实现者不必实现任何时间戳提取和水印生成的代码。 

<a name="event-timestamps"></a>

#### 事件时间戳

事件时间戳的分配分为以下两步：

  1. SourceReader 通过调用 `SourceOutput.collect(event, timestamp)` 将 *Source 记录的时间戳*添加到事件中。
     该实现只能用于含有记录并且拥有时间戳特性的数据源，例如 Kafka、Kinesis、Pulsar 或 Pravega。
     因此，记录中不带有时间戳特性的数据源（如文件）也就无法实现这一步了。
     此步骤是 Source 连接器实现的一部分，不由使用 Source 的应用程序进行参数化设定。

  2. 由应用程序配置的 `TimestampAssigner` 分配最终的时间戳。
     `TimestampAssigner` 会查看原始的 *Source 记录的时间戳*和事件。分配器可以直接使用 *Source 记录的时间戳*或者访问事件的某个字段获得最终的事件时间戳。
    
这种分两步的方法使用户既可以引用 Source 系统中的时间戳，也可以引用事件数据中的时间戳作为事件时间戳。

*注意：* 当使用没有 *Source 记录的时间戳*的数据源（如文件）并选择 *Source 记录的时间戳*作为最终的事件时间戳时，默认的事件时间戳等于 `LONG_MIN` *(=-9,223,372,036,854,775,808)*。

<a name="watermark-generation"></a>

#### 水印生成

水印生成器仅在流执行期间会被激活。批处理执行则会停用水印生成器，则下文所述的所有相关操作实际上都变为无操作。

数据 Source API 支持*每个分片*单独运行水印生成器。这使得 Flink 可以分别观察每个分片的事件时间进度，这对于正确处理*事件时间偏差*和防止*空闲分区*阻碍整个应用程序的事件时间进度来说是很重要的。

{{< img width="80%" src="/fig/per_split_watermarks.svg" alt="Watermark Generation in a Source with two Splits." >}}

使用 *SplitReader API* 实现源连接器时，将自动进行处理。所有基于 SplitReader API 的实现都具有开箱即用（out-of-the-box）的分片水印。

为了保证更底层的 `SourceReader` API 可以使用每个分片的水印生成，必须将不同分片的事件输送到不同的输出（outputs）中：*局部分片（Split-local） SourceOutputs*。通过 `createOutputForSplit(splitId)` 和 `releaseOutputForSplit(splitId)` 方法，可以在总 {{< gh_link file="flink-core/src/main/java/org/apache/flink/api/connector/source/ReaderOutput.java" name="ReaderOutput" >}} 上创建并发布局部分片输出。有关详细信息，请参阅该类和方法的 Java 文档。

#### Split Level Watermark Alignment

Although source operator watermark alignment is handled by Flink runtime, the source needs to additionally implement `SourceReader#pauseOrResumeSplits` and `SplitReader#pauseOrResumeSplits` to achieve split level watermark alignment. Split level watermark alignment is useful for when
there are multiple splits assigned to a source reader. By default, these implementations will throw an `UnsupportedOperationException`, `pipeline.watermark-alignment.allow-unaligned-source-splits` is set to false, when there is more than one split assigned, and the split exceeds the watermark alignment threshold configured by the `WatermarkStrategy`. `SourceReaderBase`
contains an implementation for `SourceReader#pauseOrResumeSplits` so that inheriting sources only need to implement `SplitReader#pauseOrResumeSplits`. See the javadocs for more implementation hints.
