[源码解析] Flink UDAF 背后做了什么

0x00 摘要

本文涉及到Flink SQL UDAF，Window 状态管理等部分，希望能起到抛砖引玉的作用，让大家可以借此深入了解这个领域。

0x01 概念

1.1 概念

大家知道，Flink的自定义聚合函数（UDAF）可以将多条记录聚合成1条记录，这功能是通过accumulate方法来完成的，官方参考指出：

在系统运行过程中，底层runtime代码会把历史状态accumulator，和您指定的上游数据（支持任意数量，任意类型的数据）作为参数，一起发送给accumulate计算。

但是实时计算还有一些特殊的场景，在此场景下，还需要提供merge方法才能完成。

在实时计算中一些场景需要merge，例如session window。由于实时计算具有out of order的特性，后输入的数据有可能位于2个原本分开的session中间，这样就把2个session合为1个session。此时，需要使用merge方法把多个accumulator合为1个accumulator。

1.2 疑问

之前因为没亲身操作，所以一直忽略merge的特殊性。最近无意中看到了一个UDAF的实现，突然觉得有一个地方很奇怪，即 accumulate 和 merge 这两个函数不应该定义在一个类中。因为这是两个完全不同的处理方法。应该定义在两个不同的类中。

比如用UDAF做word count，则：

accumulate 是在一个task中累积数字，其实就相当于 map；
merge 是把很多task的结果再次累积起来，就相当于 reduce；

然后又想出了一个问题：Flink是如何管理 UDAF的accumulator？其状态存在哪里？

看起来应该是Flink在背后做了一些黑魔法，把这两个函数从一个类中拆分了。为了验证我们的推测，让我们从源码入手来看看这些问题：

Flink SQL转换/执行计划生成阶段，如何处理在 "同一个类中" 的不同类型功能函数 accumulate 和 merge？
Flink runtime 如何处理 merge？
Flink runtime 如何处理 UDAF的accumulator的历史状态？

1.3 UDAF示例代码

示例代码摘要如下：

public class CountUdaf extends AggregateFunction<Long,CountUdaf.CountAccum> {
    //定义存放count UDAF状态的accumulator的数据的结构。
    public static class CountAccum {
        public long total;
    }
  
    //初始化count UDAF的accumulator。
    public CountAccum createAccumulator() {
        CountAccum acc = new CountAccum();
        acc.total = 0;
        return acc;
    }
  
    //accumulate提供了，如何根据输入的数据，更新count UDAF存放状态的accumulator。
    public void accumulate(CountAccum accumulator,Object iValue) {
        accumulator.total++;
    }

    public void merge(CountAccum accumulator,Iterable<CountAccum> its) {
        for (CountAccum other : its) {
            accumulator.total += other.total;
        }
    }
}

0x02 批处理

批处理相对简单，因为数据是有边界的，其逻辑比较清晰。

2.1 代码

首先给出测试代码

val input = env.fromElements(WC("hello",1),WC("hello",WC("ciao",1))

// register the DataSet as a view "WordCount"
tEnv.createTemporaryView("WordCount",input,'word,'frequency)
tEnv.registerFunction("countUdaf",new CountUdaf())

// run a SQL query on the Table and retrieve the result as a new Table
val table = tEnv.sqlQuery("SELECT word,countUdaf(frequency),SUM(frequency) FROM WordCount GROUP BY word")

case class WC(word: String,frequency: Long)

2.2 计划生成

在 DataSetAggregate.translateToPlan 中生成了执行计划。原来Flink把 SQL 语句分割成两个阶段：

combineGroup
reduceGroup

于是我们推断，这很有可能就是 combineGroup 调用accumulate，reduceGroup 调用 merge。

关于combineGroup，如果有兴趣，可以看看我之前文章 [源码解析] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么以及源码解析] GroupReduce，GroupCombine 和 Flink SQL group by

override def translateToPlan(tableEnv: BatchTableEnvImpl,queryConfig: BatchQueryConfig): DataSet[Row] = {
    if (grouping.length > 0) {
      // grouped aggregation

      if (preAgg.isDefined) {
        // 执行到这里
        inputDS
          // pre-aggregation
          .groupBy(grouping: _*)
          .combineGroup(preAgg.get) // 第一阶段
          .returns(preAggType.get)
          .name(aggOpName)
          
          // final aggregation
          .groupBy(grouping.indices: _*)
          .reduceGroup(finalAgg.right.get) // 第二阶段
          .returns(rowTypeInfo)
          .name(aggOpName)
      }
    }
}

SQL语句对应的执行计划大致为：

2.3 执行

在执行看，确实对应了两个阶段。

阶段 1 确实是 GroupReduceCombineDriver 调用到了 accumulate。

//堆栈如下
accumulate:25,CountUdaf (mytest)
accumulate:-1,DataSetAggregatePrepareMapHelper$5
combine:71,DataSetPreAggFunction (org.apache.flink.table.runtime.aggregate)
sortAndCombine:213,GroupReduceCombineDriver (org.apache.flink.runtime.operators)
run:188,GroupReduceCombineDriver (org.apache.flink.runtime.operators)
  
//SQL UDAF生成的代码如下  
function = {DataSetAggregatePrepareMapHelper$5@10085} 
 function_mytest$CountUdaf$5ae272a09e5f36214da5c4e5436c4c48 = {CountUdaf@10079} "CountUdaf"
 function_org$apache$flink$table$functions$aggfunctions$LongSumAggFunction$a5214701531789b3139223681d = {LongSumAggFunction@10087} "LongSumAggFunction"

阶段 2 中 GroupReduceDriver 调用到了 merge

//堆栈如下
merge:29,CountUdaf (mytest)
mergeAccumulatorsPair:-1,DataSetAggregateFinalHelper$6
reduce:71,DataSetFinalAggFunction (org.apache.flink.table.runtime.aggregate)
run:131,GroupReduceDriver (org.apache.flink.runtime.operators)
  
//SQL UDAF生成的代码如下   
function = {DataSetAggregateFinalHelper$6@10245} 
 function_mytest$CountUdaf$5ae272a09e5f36214da5c4e5436c4c48 = {CountUdaf@10238} "CountUdaf"
 function_org$apache$flink$table$functions$aggfunctions$LongSumAggFunction$a5214701531789b3139223681d = {LongSumAggFunction@10247} "LongSumAggFunction"

Flink对用户定义的UDAF代码分别生成了两个不同的功能类：

DataSetAggregatePrepareMapHelper ：用于Combine阶段，调用了accumulate
DataSetAggregateFinalHelper ：用于Reduce阶段，调用了merge

2.4 状态管理

UDAF有一个accumulator，这个会在程序运行过程中始终存在，Flink是如何管理这个accumulator呢？

GroupReduceCombineDriver类有一个成员变量 combiner，

public class GroupReduceCombineDriver<IN,OUT> implements Driver<GroupCombineFunction<IN,OUT>,OUT> {
  	private GroupCombineFunction<IN,OUT> combiner;
}

而 combiner 被赋予了 DataSetPreAggFunction 类的一个实例。

class DataSetPreAggFunction(genAggregations: GeneratedAggregationsFunction)
  extends AbstractRichFunction{
  private var accumulators: Row = _ //这里存储历史状态
  private var function: GeneratedAggregations = _
}

Flink就是把 UDAF的accumulator 存储在 combiner.accumulators 中，我们可以看到，无论用户定义了什么类型作为 accumulator，Flink都用万能类型 Row 搞定。

combiner = {DataSetPreAggFunction@10063} 
 genAggregations = {GeneratedAggregationsFunction@10070} 
 accumulators = {Row@10117} "mytest.CountUdaf$CountAccum@1e343db7,(0,false)"
 function = {DataSetAggregatePrepareMapHelper$5@10066}  // function是包含用户代码的功能类。
  function_mytest$CountUdaf$5ae272a09e5f36214da5c4e5436c4c48 = {CountUdaf@10076} "CountUdaf"

2.5 总结

让我们总结一下，批处理被分成两个阶段：

combineGroup ：根据用户UDAF代码生成功能类 DataSetAggregatePrepareMapHelper，用于Combine阶段，调用了accumulate；
reduceGroup ：根据用户UDAF代码生成功能类 DataSetAggregateFinalHelper，用于Reduce阶段，调用了 merge；

Flink在GroupReduceCombineDriver类的成员变量 combiner 中存储 accumulator历史状态。

0x03 流处理

流处理则是和批处理完全不同的世界，下面我们看看流处理背后有什么奥秘。

在流计算场景中，数据没有边界源源不断的流入的，每条数据流入都可能会触发计算，比如在进行count或sum这些操作是如何计算的呢？

是选择每次触发计算将所有流入的历史数据重新计算一遍？
还是每次计算都基于上次计算结果进行增量计算呢？
如果选择增量计算，那么上一次的中间计算结果保存在哪里？内存？

3.1 示例代码

val query: Table = tableEnv.sqlQuery(
  """
    |SELECT
    |countUdaf(num)
    |FROM tb_num
    |GROUP BY TUMBLE(proctime,INTERVAL '10' SECOND)
   """.stripMargin)

3.2 计划生成

DataStreamGroupWindowAggregateBase.translateToPlan 函数中完成了计划生成。根据Stream的类型（是否有key），会走不同的逻辑业务。

WindowedStream代表了根据key分组，并且基于WindowAssigner切分窗口的数据流。所以WindowedStream都是从KeyedStream衍生而来的。在key分组的流上进行窗口切分是比较常用的场景，也能够很好地并行化（不同的key上的窗口聚合可以分配到不同的task去处理）。
当在普通流（没有key）上进行窗口操作时，就要用到 AllWindowedStream。AllWindowedStream是直接在DataStream上进行windowAll(...)操作。在普通流上进行窗口操作，就势必需要将所有分区的流都汇集到单个的Task中，而这个单个的Task很显然就会成为整个Job的瓶颈。

我们的示例代码是基于Key的，所以走 WindowedStream 分支，即一个 window 中即做accumulate，又做merge。

// grouped / keyed aggregation
if (grouping.length > 0) {
      // 有key，所以是 WindowedStream，我们示例走这里
      val windowFunction = AggregateUtil.createAggregationGroupWindowFunction(...)

      val keySelector = new CRowKeySelector(grouping,inputSchema.projectedTypeInfo(grouping))
      val keyedStream = timestampedInput.keyBy(keySelector)
      val windowedStream =
        createKeyedWindowedStream(queryConfig,window,keyedStream)
          .asInstanceOf[WindowedStream[CRow,Row,DataStreamWindow]]

      val (aggFunction,accumulatorRowType) =
        AggregateUtil.createDataStreamGroupWindowAggregateFunction(...)

      windowedStream
        .aggregate(aggFunction,windowFunction,accumulatorRowType,outRowType)
        .name(keyedAggOpName)
}
// global / non-keyed aggregation
else {
      // 没有key，所以是AllWindowedStream 
      val windowFunction = AggregateUtil.createAggregationAllWindowFunction(...)

      val windowedStream =
        createNonKeyedWindowedStream(queryConfig,timestampedInput)
          .asInstanceOf[AllWindowedStream[CRow,outRowType)
        .name(nonKeyedAggOpName)
}

SQL语句对应的执行计划大致如下，我们能看出来 accumulate & merge 都在 Window 中处理。

3.3 执行 & 状态管理

可以看到，流处理对UDAF的管理，就完全是进入了Window的地盘，而UDAF历史状态管理其实就是Flink Window状态管理的领域了。

我们以基于key的WindowedStream为例继续进行研究。

3.3.1 接受到一个新输入

当Window接受到一个输入item时候，item会被分配到一个key，由KeySelector完成。WindowOperator 类首先使用用户选择的 windowAssigner 将流入的数据分配到响应的window中，有可能是1个，0个甚至多个window。这里就会做accumulate。

本例 windowAssigner = {TumblingProcessingTimeWindows} ，进入到processElement函数的 非 MergingWindow部分，具体流程如下：

遍历elementWindows，进行业务处理
- 1)判断该window是否已过期，isWindowLate(window)
- 2)获取该window的context，windowState.setCurrentNamespace(window); 这里是 HeapAggregatingState。
- 3)将数据加入，windowState.add(element.getValue());
  - 3.1)调用 stateTable.transform();处理输入
    - 3.1.1)StateMap<K,N,S> stateMap = getMapForKeyGroup(keyGroup); 这里获取到CopyOnWriteStateMap
    - 3.1.2)stateMap.transform(key,namespace,value,transformation);
      - 3.1.2.1)调用 AggregateTransformation.apply，其又调用 aggFunction.add(value,accumulator);
        
        3.1.2.1.1)调用 GroupingWindowAggregateHelper.accumulate(accumulatorRow,value.row)，其又调用用户定义的 accumulate；

可以看到，是 windowState 添加元素时候，调用到State的API，然后间接调用到了UDAF。

3.3.2 windowState & UDAF执行

windowState 以 window 为 namespace，以隔离不同的window的context。这里虽然叫做 windowState 。但是可以发现，该类存储的是不同window中的对应的原始数据（processWindowFunction情况）或结果（ReduceFunction/AggregateFunction情况）。我们此例中，存储的是执行结果。

本例用到的 window process 是 Incremental Aggregation Functions。即 ReduceFunction 与 AggregateFunction ，其特点是无需保存 window 中的所有数据，一旦新数据进入，便可与之前的中间结果进行计算，因此这种 window 中其状态仅需保存一个结果便可。

因此这里我们拿到的是 HeapReducingState， HeapAggregatingState，当执行到 windowState.add(element.getValue());语句时，便调用UDAF得出结果。

3.3.3 State & 结果存储

在flink中state用来存放计算过程的节点中间结果或元数据。在flink内部提供三种state存储实现

内存HeapStateBackend：存放数据量小，用于开发测试使用；生产不建议使用
HDFS的FsStateBackend ：分布式文件持久化，每次都会产生网络io，可用于大state，不支持增量；可用于生产
RocksDB的RocksDBStateBackend：本地文件 + 异步hdfs持久化，也可用于大state数据量，唯一支持增量，可用于生产；

我们这里拿到的是 HeapAggregatingState。

3.3.4 State 存储结构

以三元组的形式存储保存数据，即 key,value。

public abstract class StateTable<K,S>
	implements StateSnapshotRestore,Iterable<StateEntry<K,S>> {
   /**
   * Map for holding the actual state objects. The outer array represents the key-groups.
   * All array positions will be initialized with an empty state map.
   */
	protected final StateMap<K,S>[] keyGroupedStateMaps;
}

// 真实中变量摘录如下
keyGroupedStateMaps = {StateMap[1]@9266} 
 0 = {CopyOnWriteStateMap@9262} // 这里就是将要保存用户accumulator的地方
  stateSerializer = {RowSerializer@9254} 
  snapshotVersions = {TreeSet@9277}  size = 0
  primaryTable = {CopyOnWriteStateMap$StateMapEntry[128]@9278} 
  incrementalRehashTable = {CopyOnWriteStateMap$StateMapEntry[2]@9280} 
  lastNamespace = {TimeWindow@9239} "TimeWindow{start=1593934200000,end=1593934210000}"

在上面提及的 3.1.2)stateMap.transform(key,transformation); 中

@Override
public <T> void transform(
   K key,N namespace,T value,StateTransformationFunction<S,T> transformation) throws Exception {

   final StateMapEntry<K,S> entry = putEntry(key,namespace);

   // copy-on-write check for state
   entry.state = transformation.apply(
      (entry.stateVersion < highestRequiredSnapshotVersion) ?
         getStateSerializer().copy(entry.state) : entry.state,value); 
   // 当执行完用户代码之后，数据会存储在这里，这个就是CopyOnWriteStateMap的一个Entry
   entry.stateVersion = stateMapVersion;