PHP分布式系统的实现方法是怎样的？具体步骤是怎样的？底层原理是什么？
PHP 分布式系统是指多台服务器协同工作，共同完成一个大型应用程序或任务。具体步骤可以分为以下几个阶段：分析应用场景：首先需要分析应用场景，确定哪些部分可以并行处理，哪些需要共享数据，哪些需要进行负载均衡等。设计系统架构：根据应用场景的分析结果，设计分布式系统的架构，确定各个节点的角色和功能，并考虑通信协议、数据格式、安全性等问题。实现节点间通信：节点间通信是分布式系统的核心问题之一，需要选择合适的通信方式和协议。常用的通信方式包括 RPC、RESTful API、消息队列等，具体选择取决于应用场景的需求和实际情况。实现负载均衡：负载均衡是保证分布式系统性能和可用性的重要手段之一，可以通过硬件负载均衡器、软件负载均衡器或 DNS 负载均衡等方式来实现。实现数据共享：在分布式系统中，不同节点之间需要共享数据，需要选择合适的数据存储方式和共享方式。常用的数据存储方式包括关系型数据库、NoSQL 数据库、缓存等，共享方式包括数据同步、数据复制等。实现分布式任务调度：分布式任务调度是分布式系统的关键技术之一，可以通过任务分片、任务调度器、任务队列等方式来实现。底层原理方面，PHP 分布式系统的实现主要涉及到分布式计算、分布式存储、分布式通信、负载均衡、数据共享等技术。其中，分布式计算涉及到任务分片、任务调度等技术；分布式存储涉及到数据同步、数据复制等技术；分布式通信涉及到 RPC、RESTful API、消息队列等技术；负载均衡涉及到硬件负载均衡器、软件负载均衡器或 DNS 负载均衡等技术；数据共享涉及到关系型数据库、NoSQL 数据库、缓存等技术。分布式系统需要结合各种技术，实现分布式任务的协调和管理，保证整个系统的高性能和高可用性。
PHP的分布式系统的设计原理是什么？底层原理是什么？
PHP并不是一个本质上面向分布式系统设计的语言，但是可以通过一些技术手段和架构方式来实现分布式系统。以下是一些设计原理和底层原理：服务化：将不同的业务模块或功能拆分为独立的服务，通过远程调用的方式进行通信，实现分布式部署和水平扩展。消息队列：通过消息队列来实现异步通信和解耦，提高系统的可靠性和性能。负载均衡：通过负载均衡技术来均衡分布式系统中各个节点的负载，提高系统的可扩展性和容错能力。数据分片：通过将数据分散到多个节点上进行存储，实现数据的水平扩展和高可用性。服务发现与注册：通过服务注册中心或者其他方式，让各个服务节点能够互相发现和通信。底层原理方面，PHP分布式系统的实现涉及到许多底层技术，包括RPC通信、异步IO、多线程、网络协议栈等。PHP中的分布式系统通常基于HTTP协议进行通信，使用一些常见的协议和框架，如RESTful API、SOAP、gRPC、Apache Thrift等。此外，还需要考虑分布式系统中的容错、一致性和安全等问题。为了解决这些问题，PHP分布式系统通常会使用一些常见的技术和方案，如服务降级、容错机制、数据复制、事务处理等。
Yii2.0里面一共有多少种队列的实现方式？底层原理是什么？
Yii2.0 框架中提供了三种队列的实现方式：基于 DB 的队列：使用关系型数据库（例如 MySQL、PostgreSQL）作为队列存储的后端，可以实现持久化存储和多进程共享队列。基于 Redis 的队列：使用 Redis 作为队列存储的后端，可以实现高性能的队列操作和分布式队列处理。基于 AMQP 的队列：使用 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）作为队列协议，可以实现高可靠性、高可用性的队列操作和消息传递。不同的队列实现方式底层原理有所不同，下面简要介绍每种实现方式的底层原理：基于 DB 的队列：基于 DB 的队列实现使用一个专门的表来存储队列的任务信息。每个任务信息包括任务 ID、任务数据、任务状态等字段。当需要添加一个任务到队列时，将任务信息插入到任务表中；当需要执行一个任务时，将任务信息更新为“执行中”状态，并执行任务；任务执行完成后，将任务信息更新为“已完成”状态。基于 DB 的队列实现支持多进程共享队列，多个进程可以共同访问同一个任务表，从而实现并发处理队列任务。基于 Redis 的队列：基于 Redis 的队列实现使用 Redis 的 List 数据结构来存储队列任务信息。每个队列对应一个 Redis List，队列任务信息以 JSON 格式存储在 List 的元素中。当需要添加一个任务到队列时，将任务信息以 JSON 格式序列化，并通过 Redis 的 LPUSH 命令添加到 List 的左侧；当需要执行一个任务时，通过 Redis 的 BRPOP 命令从 List 的右侧取出一个任务信息，并反序列化为 PHP 对象，执行任务；任务执行完成后，将任务信息从 List 中删除。基于 Redis 的队列实现支持高性能的队列操作，因为 Redis 提供了非常高效的 List 操作命令。基于 AMQP 的队列：基于 AMQP 的队列实现使用 AMQP 协议来实现队列的消息传递。AMQP 是一种网络协议，它定义了一套消息传递的标准。AMQP 协议中包括 Exchange 和 Queue 两种对象，Exchange 用于接收发送者的消息，将消息路由到一个或多个 Queue 中，Queue 用于存储消息，并将消息发送给消费者。基于 AMQP 的队列实现需要使用 AMQP 的客户端库来连接到 AMQP 服务器，并定义 Exchange 和 Queue 对象来实现队列的消息传递。基于 AMQP 的队列实现支持高可靠性、高可用性的队列操作，因为 AMQP 协议提供了多种机制来保证消息的传递可靠性和顺序性。AMQP协议的基本结构是Exchange、Queue、Message三者之间的关系。Exchange是消息的分发中心，它接收消息并将它们路由到一个或多个Queue中。Queue是消息的缓存和存储中心，它保存着消息，等待消费者来消费。Message是AMQP协议中的基本单位，消息由消息头和消息体组成。在基于AMQP的队列实现中，需要使用AMQP客户端库来连接到AMQP服务器，并定义Exchange和Queue对象。Exchange对象有四种类型：direct、topic、headers、fanout，每种类型的Exchange都有不同的路由策略，用于将消息路由到不同的Queue。Queue对象可以绑定到一个或多个Exchange上，以便接收Exchange路由过来的消息。在AMQP中，每个消息都有一个路由键（routing key），Exchange会根据路由键来将消息路由到指定的Queue。在基于AMQP的队列实现中，通常会有一个或多个消费者来消费队列中的消息。消费者需要连接到AMQP服务器，并从指定的Queue中获取消息。获取消息的方式有两种：推送和拉取。在推送模式下，消费者将注册一个回调函数，AMQP服务器会将消息推送给消费者，消费者只需要在回调函数中处理消息即可。在拉取模式下，消费者需要主动从队列中获取消息，并处理消息。在处理完消息后，消费者需要向AMQP服务器发送确认消息（ACK），以便告知服务器消息已经被成功处理。如果消费者未发送ACK消息，AMQP服务器会认为该消息未被处理，并将其重新加入到队列中。基于AMQP的队列实现支持高可靠性、高可用性的队列操作，因为AMQP协议提供了多种机制来保证消息的传递可靠性和顺序性。例如，AMQP协议提供了消息确认机制、持久化消息机制、事务机制、消息 TTL（Time-To-Live）机制等，这些机制可以确保消息能够在网络传输中不丢失，能够按照正确的顺序被处理，以及在发生错误时能够进行回滚等操作。
PHP为什么要使用scoket？使用场景是什么？底层原理是什么？
PHP使用Socket主要是为了实现网络通信，它提供了一种可以与其他计算机进行通信的方式。使用Socket，PHP程序可以创建一个Socket连接来连接远程服务器或与其他程序进行通信，从而实现数据传输。使用Socket的主要场景包括：实现客户端/服务器模型：可以使用Socket在PHP客户端和服务器之间进行数据传输。实现网络通信：可以使用Socket在不同计算机之间进行数据传输，比如通过TCP/IP协议传输数据。实现消息队列：可以使用Socket实现不同进程之间的通信和消息传递。底层原理是，Socket是一种网络通信协议，它提供了一种可以在不同计算机之间进行通信的方式。Socket协议基于TCP/IP协议实现，使用Socket需要创建一个Socket连接来连接目标计算机，然后通过Socket连接发送和接收数据。具体实现时，PHP使用Socket扩展来创建Socket连接。PHP程序可以使用Socket扩展中的函数来创建Socket连接、发送数据、接收数据等操作。当PHP程序需要与其他程序进行通信时，可以使用Socket创建一个连接，并向该连接写入数据。接收数据时，程序从连接中读取数据并进行处理。需要注意的是，使用Socket进行网络通信需要考虑安全性和可靠性等问题，例如对传输的数据进行加密和解密、对连接进行认证和授权等。同时，需要考虑网络延迟、数据传输丢失和重传等问题，以确保数据传输的可靠性。
Flink 流批一体方案在数禾的实践
摘要：本文整理自上海数?信息科技有限公司?数据架构师杨涵冰，在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。本篇内容主要分为六个部分：序传统方案与流批?体数据的流批一体方案逻辑的流批一体方案数据一致性方案流、批、调用一体方案点击查看直播回放和演讲 PPT一、序1.1. 一些问题我们在整个实时流模型开发的过程中，经常会遇到一些问题：在对现有模型策略精耕细作之前，还有没有什么数据没有被使?？离线特征逻辑是否已经?够完整，为什么实时特征逻辑需要重新梳理与补充逻辑？不确定使?场景，?法区分点查和跑批，能不能同时覆盖？流式处理逻辑难以理解，为什么要流 Join，不能直接“取数”吗？实时模型策略空跑测试需要很?时间，能不能缩短？模型策略开发训练很快，上线时开发所需的实时特征却需要很久，能不能加速？特别是当我们要进行一些深度学习模型开发的时候，我们需要的实时数据会很多，且结构复杂，这个时候就更加难以使用传统实时特征的方式来进行解决。那么我们要如何将它上线呢？1.2. 一些方案针对以上的问题，我们提出了一些方案：数据上，存储所有状态变化数据，还原任意时刻的数据切片状态。逻辑上，使用 Flink 流批一体，以流为主，逻辑一致，无需验证口径。执行上，使用流、批、调用一体化方案，自适应不同的场景。开发上，使用“取数”而不是流合并，封装实时流特有概念，降低实时开发门槛。测试上，支持任意时间段回溯测试，增加实时开发测试速度。上线上，自助式的流批一体模型开发上线，减少沟通环节，增加上线效率。二、传统方案与流批一体有两个很经典的传统方案分别是 Lambda 架构和 Kappa 架构。Lambda 架构拥有实时链路和离线链路两个不同的数据链路。其中，实时链路是一个实时作业，它会将数据实时写入 Serving DB。离线链路则是一个离线作业，它会通过批处理的方式将数据写入 Serving DB。最后线上应用通过 Serving DB 进行访问。Kappa 架构的实时链路和离线链路都使用了相同的流式处理系统，最后线上应用也是通过 Serving DB 进行访问。那么 Lambda 和 Kappa 有什么优缺点呢？Lambda 架构的优点包括架构简单；很好的结合了离线批处理和实时流处理的优点；稳定且实时计算成本可控；离线数据易于订正。缺点包括实时、离线数据难以保持一致结果，需要维护两套系统。Kappa 架构的优点包括只需要维护实时处理模块；可以通过消息重放进行数据回溯；无需离线和实时数据合并。缺点包括强依赖于消息中间件缓存能力；实时数据处理时存在丢失数据可能。Kappa 在抛弃了离线数据处理模块的时候，同时也抛弃了离线计算更稳定可靠的特点。Lambda 虽然保证了离线计算的稳定性，但双系统的维护成本高且两套代码的运维很困难。在数据源来自于 Kafka 的场景下，Kappa 看上去没有什么太多问题。但在互联网金融场景下，我们主要的数据源都来自事务性数据，比如说 MySQL，它的实时流数据可以通过 Binlog 进行同步，但最终数据还是要以 MySQL 内存储的数据为准。如果使用 Kappa，整个链路就会变成一个纯增量链路，累积的误差将难以进行修正。此时我们需要 Lambda 架构的离线修正能力。我们提出的方案是 Lambda+Kappa，左边是 Lambda，右边是 Kappa。左边的 Lambda 部分，我们以 MySQL 为例，MySQL 的 Binlog 会被同步到 Kafka，然后我们将 Kafka 的消息变化数据存入 HBase。同时它的全量数据会通过 Sqoop 抽取进入 EMR，通过 Spark 任务进行数据对比修正，然后将修正数据和切片数据存入 HBase。右边的 Kappa 部分，也是我们交给用户书写 Flink 的部分。需要注意一下，Flink 流处理和 Flink 批处理的代码是一样的。在实时流处理的过程中，Flink 它会直接消费 Kafka 的实时流数据，可以得到最低延迟。在离线批处理的过程中，它的数据则来自于 HBase 的重放。上图是流批一体方案的数据流。可以看到 MySQL 的 Binlog 进 Kafka，然后它的实时数据会通过数据同步进入事件中心，离线修正及切片也会每日同步进入事件中心。Flink 作业在实时触发过程中，通过 Kafka 来获取相关数据。在离线过程中，则通过事件中心获取相关数据，同时它也可以通过事件中心获取一些其他事件流的历史数据。最后由元数据中心进行统一的元数据服务。三、数据的流批一体方案实时运行时，我们可以获取当前时刻各数据源的流水数据及切片状态数据。在离线分析和回溯时，我们可以通过获取回溯时刻各数据源流水的数据以及切片状态数据。此时实时和离线获取的数据结构及数据内容是完全保持一致的。我们通过标准化的时序数据接入与获取，这样可以天然杜绝穿越问题。我们用事件中心承载了整个数据存储方案。首先使用 Lambda 架构存储所有变化数据，实时写入，离线修正。由于我们存储的是所有变化数据，它的存储量会比较大，所以我们使用冷热混存与重加热机制来追求最佳性价比。然后我们仿造 Flink 的水印机制，在事件中心实现了一个特有的水印机制，确保当前值同步完成，从而可以以“取数”代替流 Join。除此之外，我们还提供了消息转发机制。通过异步转同步支持触发消息接收及触发轮询式调用，并赋予该接口回溯能力。这样无论通过消息还是调用，我们就都可以支持，且使用模型的开发人员也无需再关心系统对接细节。MySQL 的 Binlog 会同步进 Kafka；Kafka 的数据就会被直接使用；RabbitMQ 消息通过转发作业转发进 Kafka；消息转发服务的 API 请求也会转发成 Kafka。接着由一个 Flink 作业去消费这些 Kafka 数据，并将其存到 HBase 热存。此时 MySQL 会有一个额外的离线链路，通过 Sqoop 抽取到 EMR，进行快照与修正，然后将数据存进 HBase 热存。HBase 热存通过 replica 机制将数据同步到 HBase 冷存。当访问到冷存数据时，会有一个重新加热的机制，把 HBase 冷存数据重新加热回热层。从上图可以看到，HBase 热存里有四张表，其中第一张是主数据，下面三张是索引表，它用一个持续的结构进行存储。我们在 HBase 热存中仅存储 32 天内的数据，超过这个时间的数据需要通过冷存获取。索引表里的第二张索引表（标记了 watermark 字样）就是我们的用于实现索引机制的表。当一个 Flink 作业在实时触发的时候，它实际上是直接使用的 Kafka 流数据，只是我们通过元数据中心把相关的逻辑统一封装了。Flink 的使用者无需关心数据是来自 Kafka 还是 HBase，因为对他来说是一样的。在回溯的时候会自动使用 HBase 热存，如果读到冷存数据，它也会自动触发一个重新加热的机制。除此之外，当你需要直接取其他数据流数据的时候，也可以直接在 HBase 中取数。我们在实时流开发中经常比较头疼的就是多流 Join。这里我们以双流 Join 举个例子，多流 Join 是一样的，以此类推。假设我们要对两个流进行 Join，也可以简单理解为两张表，通过某外键进行行关联。当任何一张表发生变更时，我们都需要至少触发一次最终完整 Join 后的记录。我们将两个流分别记录为 A 和 B，并且假设 A 流先到。那么在打开事件中心水印机制的情况下，A 流触发时，A 流的当前事件已经被记录在事件中心中。此时分为两种情况：在时间中心中可以取到 B 流的相关数据，那么说明 A 流当前事件记录进事件中心，到运行至读取 B 流相关数据的时间段内，B 流已经完成了事件中心的记录，此时的数据已经完整。在事件中心中无法取到 B 流的相关数据，那么由于事件中心水印机制，说明此时 B 流相关事件尚未触发。而由于 A 流当前事件已经被写入事件中心，那么当 B 流相关事件被触发时，一定能获得 A 流的当前事件数据，此时数据也是完整的。由此，通过事件中心水印机制，即可确保用“取数”取代流 Join 后至少会有一次拥有完整数据的计算。转发机制主要是为了对一些传统系统进行兼容，它分为两种。第一种是触发消息接收式，比如外部系统发起一个请求，我们的消息转发系统接收到请求后，会把请求转发成一个 Kafka 消息，并且将消息存到事件中心中。之后 Flink 作业接收到 Kafka 消息后会进行运算，并将结果发送到 RabbitMQ 等用户能够直接订阅的消息系统中，然后外部系统接收相关的消息结果进行后续的操作。第二种是触发轮询式，外部系统会发起请求并轮询结果。这里需要注意一点，当处理时间小于单次请求超时时间的时候，轮询的动作就会退化为单次同步请求。这里和之前的方案是一样的，区别是 Flink 作业会将数据写入到一个 Kafka，然后由事件中心获取 Kafka 数据并进行存储，最后提供相关的服务。通过这种方式我们还额外使我们的接口具备了数据回溯能力。四、逻辑的流批一体方案逻辑的流批一体是由 Flink 天生带来的，它可以使离线开发试运?与实时执?、离线回溯代码完全?致。另外，我们封装了实时流特有的概念，降低实时开发门槛。封装了复杂的触发逻辑和复杂的“取数”逻辑。除此之外，我们可以提供自助式的开发上线，减少沟通环节，增加上线效率。最后我们额外提供了热更新的参数，并支持独立的参数变更流程。使模型策略人员和运营人员有更好的交互。我们使用的 PyFlink，我们使用它是原因模型策略人员通常使用 Python 进行相关的逻辑开发。从上图我们可以看到，整个代码被分为三个部分：触发、主逻辑、输出。触发部分我们可以引用一些已经封装好的触发逻辑，主逻辑部分我们也可以引用一些已经封装好取数，或者其他函数逻辑，输出部分我们也可以引用一些已经封装好的输出逻辑，同时我们也支持多路输出。上图展示的是整体数据流，首先触发逻辑会触发到主逻辑，主逻辑可以引入一些取数逻辑，最后会有一个输出逻辑。模型策略人员主要开发的是主逻辑，对于触发逻辑、取数逻辑、输出逻辑一般直接选择就可以了。触发逻辑、取数逻辑、输出逻辑，它的底层封装会随着流批环境自动变化，同时确保输入和输出不变。逻辑本身在绝大多数情况下不需要考虑流批环境的变化，当然在某些特殊情况也是需要考虑的。而由模型策略人员开发的主逻辑部分则完全无需考虑流批环境变化，已经被完全封装好了。热更新参数操作流分为两个角色：模型人员、运营人员。模型人员需要定义一些参数，并对这些参数进行说明，最后在代码中使用这些参数。运营人员需要去阅读参数的定义及参数的说明，然后进行相关变更的提交，最后通过审核进行生效。我们按照分工和职能可以把整个系统分为三类人：第一类是平台管理人员，他可以规整化并接入数据源；封装触发事件和“取数”逻辑；封装输出链路；封装并标准化场景。第二类是模型人员，他可以选择触发事件、“取数”逻辑或直接使用标准化场景；选择一种或多种输出链路，输出运行结果。第三类是运营人员，他可以观测模型运行结果；热更新模型参数。站在模型策略人员的视角，典型的使用流程为如下操作：第一步，需要选择一个触发流。第二步，编写取数和预处理逻辑，也可以直接引入已经发布的取数或处理逻辑代码。第三步，设置回溯逻辑并试运行，它可以按照样本表或时间切片进行回溯。第四步，获取试运行结果，在分析平台中进一步分析与训练。第五步，训练完成后发布模型，在作业中选择训练完成的模型。如果有需要，可以设置热更新参数及初始化相关参数。第六步，发布作业，上线完成。整个过程自助化非常高，可以减少很多沟通环节，快速训练、测试、发布模型。五、数据一致性方案实时流处理是一种异步处理方式，如果没有特殊需求一致性级别一般均为最终一致，但也可以通过一些额外方案来实现更高的一致性要求。分为以下四种方案：最终一致：经过一段时间后能访问到更新的数据。整个流批一体方案默认保证最终一致。触发流强一致（可延迟）：它会保障触发流重的当前数据及早于当前的数据，在对触发流的取数过程中能取到。使用水印方案，当水印不满足时进行延迟。取数强一致（可延迟）：它会保障取数时早于用户提出时间要求的数据均能取到。使用水印方案，水印不满足时进行延迟。取数强一致（无延迟）：它会保障取数时早于用户提出时间要求的数据均能取到。当水印不满足时，它会直接从数据源增量补足。这里需要注意，增量取数会对数据源带来压力，要谨慎。从上图我们可以看到，数据源触发了一个事件。由于它是一个异步系统，它会同时触发事件中心的存储作业和 Flink 消费的作业，所以当 Flink 消费的时候它有可能读不到事件中心当次事件的存储。事件中心没有完成写入就取不到数据，只有当事件中心完成写入的时候，才能取到最新的数据。整体的时序和最终一致时序一样，区别在于 Flink 作业会进行事件中心水印机制的判断。如果不满足，它会进行延迟，直至满足相关的水印机制，就能获得最新的数据了。取数强一致（可延迟）时序和最终一致时序也很类似，只是因为是取数流，所以它触发的 Kafka 和数据的 Kafka 是分开的。他的处理方案也是通过事件中心的水印机制，如果不满足就延迟直至满足，才能获取相关的数据。前半部分和最终一致时序一样，但它在水印机制不满足的时候，就不再等待和延迟了，它会直接从数据源增量获取数据。显然，这种情况会对数据源造成压力，因此这种情况要谨慎。在绝大多数场景，比如反欺诈、经营等对时效性并没有那么敏感的场景下，最终一致已经足够满足需要了，这也是我们实践中绝大多数情况使用的方式。触发流强制一致（可延迟）是在对触发流统计误差要求很高的场景下使用。一般除了状态初始化外，我们也可以直接使用 Flink 自带的 state 机制来解决。取数强一致（可延迟），它在对取数流统计误差要求很高的情况下使用。比如一些金融场景下，需要对全历史订单进行统计，那么就要求不能有误差，所以就需要用这种方式。取数强一致（无延迟），由于会对数据源造成外的压力，这个方案只会在极少情况下使用。一般对时效性要求有如此高的时候，我们会优先考虑直接在线上应用处理。只有在线上应用无法处理的大数据量情况下才会考虑使用，一般极少使用。六、流、批、调用一体方案在模型策略上线后，我们必然要通过某种方式才能为线上系统提供服务。对不同的调用方式进行封装，我们可以在模型策略代码不修改的前提下，自适应各类不同场景的调用需求。主要分为以下四种：第一种，特征存储服务方案。在 Flink 作业进行预运算以后，将运算结果写入特征存储服务平台，并通过该数据服务平台对外服务。第二种，接口触发--轮询方案。它调用并轮询事件中心的消息转发接口，直到 Flink 作业返回运算结果。第三种，接口触发--消息接收方案。它调用事件中心的消息转发接口来触发 Flink 作业运算，接收 Flink 作业返回的运算结果消息。第四种，直接消息接受方案。线上系统无需关心触发，直接使用 Flink 作业返回的运算结果消息进行相关的运算。从上图中在中间可以看到有三个 Flink，这三个 Flink 节点的代码是一样的，不需要修改，就是同一个作业。整个数据流竖着看我们分成三条线。第一条是实时，它就是 Kafka 的实时触发。触发 Flink 代码，然后运算结果会存 Kafka，最后存储到特征存储。第二条和第三条都是离线，分别是离线初始化和离线修正。它们都是通过事件中心 HBase 来批量触发 Flink 任务，然后将结果写入 EMR，EMR 将数据同步进特征存储。除此之外，如果对其他流提出一些需求，不管是实时还是离线，都可以从事件中心的 HBase 中进行取数。我们需要注意一下，特征存储服务方案因为是一个预运算的异步方案，所以它的时效性和一致性需求也是最终一致。从上图我们可以看到，Kafka 触发以后会进行运算，然后写入到特征存储。如果外部调用太早，Flink 作业还没完成运算以及写入特征存储，就无法获取更新的数据，只有等到 Flink 作业运行完毕，并写入了特征存储系统，才能得到更新的数据。这是通过一种异步转同步的方式将一个异步的 Flink 作业变成同步的请求。外部系统通过请求触发来调用我们的消息转发机制，消息转发机制会将消息转发到 Kafka 触发 Flink 的运算，Flink 运算完毕会将数据写进写进 Kafka，最后写进事件中心 HBase。需要注意一下，如果整个过程没有超过单次请求的超时时间，那么此时触发轮询会退化为单次触发的同步调用，即变成一个简单的同步调用。如果超过了，就需要触发方进行轮询，通过事件查询查询事件中心的 HBase 是否有结果。从上图可以看到，外部调用会触发消息转发与查询服务，然后消息转发与查询服务会触发一个事件，Flink 会消费这个事件并进行相关计算，最后写进事件中心。同时消息转发与查询服务会不断尝试从事件中心获取运算结果，如果一直获取失败，第一次的调用就会超时，需要你第二次轮询，直到轮询到计算结果。这是一种异步转同步的方式。前面是一样的，消息转发转发到 Flink 作业，但 Flink 就不再写进 Kafka 了，会直接写到外部系统能够使用的消息系统中。然后外部系统进行相应的事件监听，获取运行结果。整个数据流就会变得比前面的时序简单很多，它就是一个非常传统的异步调用时序，只是中间会有一个消息转发服务会帮你把同步请求转发成消息来触发计算。这个就比较传统，外部系统无需关心触发流，触发流会由作业自行使用。Flink 作业接收触发并运算完毕后，将结果直接写到 RabbitMQ 等外部系统能够接收的消息队列，然后外部系统会直接消费消息并进行订阅接收，进行后续操作。这是一个非常典型的异步时序，全程异步，数据流从 Kafka 到 Flink 到 RabbitMQ 最后到外部订阅。流、批、调用一体化提供的服务方案：特征存储服务方案。通过特征存储服务提供持久化的特征存储，提供 API 点查及特征圈选服务。接口触发—轮询方案。通过事件中心的消息转发与消息查询服务，将同步调用转换成异步消息处理，最后对外封装的时候就是一个简单的同步请求。接口触发—消息接收方案。通过事件中心的消息转发服务，与接口触发—轮询方案的区别是最终提供的是消息，将消息发回相关的应用系统。直接消息接收方案。支持复杂的事件触发，提供事件消息服务。我们以 Flink 作为核心引擎，以事件中心作为中间层以及存储，使调用、实时流、离线跑批都可以用相同的方式来进行处理。这样模型、策略无论被如何使用，都无需修改即可执行。点击查看直播回放和演讲 PPT更多内容活动推荐阿里云基于 Apache Flink 构建的企业级产品-实时计算Flink版现开启活动：99 元试用 实时计算Flink版（包年包月、10CU）即有机会获得 Flink 独家定制卫衣；另包 3 个月及以上还有 85 折优惠！了解活动详情：https://www.aliyun.com/product/bigdata/sc
请问下, 有没有什么方法能够
限制 flink 消费 kafka 的速度?
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有没有哪位在flink sql中使用
过string转json_array的函数？
有没有哪位在flink sql中使用 过string转json_array的函数？我现在的场景是从kafka中接入数据写入数据库中，kafka中的数据结构为：{"uuid":"xxxx","body_data":"[{"fild1":123,"fild2":234}]"}，由于body_data是json字符串，shcema为ARRAY>>，现在需要将array拆开每个ROW为1行放入数据库中
是在kafka集群的server.prope配置还是在kafka消费者的配置信息里 加入这个配置？
大佬们，在看帖子有说 Kafka的 隔离级别默认是 isolation.level 是 read_uncommitted，想修改成read_committed，该怎么配置？ 是在kafka集群的server.properties配置文件里配置吗？还是在kafka消费者的配置信息里 加入这个配置就行？
请问一下。怎么从kafka获取一
批数据，然后批量写入es或数据库呢？
请问一下。怎么从kafka获取一 批数据，然后批量写入es或数据库呢。现在kafka消费都是一条一条的。怎么转化成批量呢。？
rocketmq的死信队列的消息不能
消费的吗？直接监听死信topic可以消费吗？
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