29 | Dataflow（一）：正确性、容错和时间窗口

现代流式数据处理系统的关键概念和挑战 本文深入探讨了现代流式数据处理系统中的关键概念和挑战。文章首先强调了实现“正好一次”消息处理机制对数据结果准确性的重要性，并指出了Storm的容错能力相对薄弱的问题。随后，通过一个简单的流式数据处理系统示例，阐述了基于Kafka和Storm构建流式数据处理系统的流程和逻辑。在此过程中，文章详细分析了“正好一次”数据处理的困难性，Storm的容错机制存在的问题以及时间窗口对系统的重要性。此外，文章还探讨了解决重复发送消息的问题，引入BloomFilter进行去重的优化方案。另外，文章还讨论了计算节点迁移的容错问题，强调了状态的重要性以及状态持久化对系统容错和动态扩容的重要性。通过对这些问题的深入讨论，读者能够快速了解现代流式数据处理系统的核心概念和挑战，为进一步深入学习和实践提供了重要指导。 在文章中，还提到了现代流式数据处理系统需要满足三个目标：实现“正好一次”的数据处理机制、持久化计算节点需要使用的“状态”信息以实现真正的容错和在线扩容、内置流式数据处理的时间窗口和触发机制。文章指出，现有的流式处理系统在解决这些问题上存在不足，因此介绍了一些实践上的解决方案，并展望了MillWheel、Dataflow以及Flink等系统可能会做到的事情。 总的来说，本文对现代流式数据处理系统的关键概念和挑战进行了深入剖析，为读者提供了清晰的指导和思路。通过阐述现有系统的不足和未来的发展方向，读者能够更好地理解流式数据处理系统的技术特点和未来发展趋势。