工业物联网，车联网和实时欺诈风控的需求正在飞速的发展。越来越多的企业新应用，需要的是快速响应客户需求，并同时学习和适应不断变化的行为模式。同时随着5G网络、容器云、高性能存储硬件水平的不断提高，让实时流处理正在拥有越来越广泛的市场前景。

流处理在短时间内就能够对连续生成的数据进行分析产生价值，而无需等待批处理中累积和处理，从摄取到结果的低延迟是流处理技术提供的最为关键的优势。例如对于车载系统的分析反馈，集群性能日志数据的分析告警，金融欺诈风控的精准定位、物联网煤气泄漏事件处理等应用而言，高并发下的10ms 级别的低延时意味着最关键的商业价值。

流式处理看似简单 : 只需在数据到达时以快速、持续和无限的方式对其进行处理和操作。但实际情况是，大多数企业并没有可以支持到PB至EB数据量级，并同时满足采集速率、故障恢复能力的实时存储/计算引擎。随着适合处理批、实时场景的各种定制化存储、计算引擎的出现，在业务不断扩展的过程中，也就无法避免地在企业级别的大数据系统之上堆积复杂性，造成了不小的资源浪费以及运维困难。

流式传输迫使系统设计人员重新思考基本的计算和存储原则。当前的大数据处理系统无论是何种架构都面临一个共同的问题，即：“计算是原生的流计算，而存储却不是原生的流存储” 。Pravega团队重新思考了这一基本的数据处理和存储规则，为这一场景重新设计了一种新的存储类型，即原生的流存储，命名为”Pravega”，取梵语中“Good Speed”之意。

在Pravega之前的流数据处理

在大数据繁荣的早期阶段，MapReduce兴起，我们可以使用数千台服务器的集群分布式处理大量（TB至PB级别）的数据集。在一个或多个大数据集上运行的这种类型的分布式计算通常被称为批处理作业。批处理作业使各种应用程序能够从原始数据中获得价值，这对于拥有庞大用户数据的企业的成长起到了重要的作用。

对于大型数据集的批处理作业通常具有几分钟到几小时的完成时间，如此长的延迟对于许多应用程序来说并不理想，例如推荐系统，使用最新数据至关重要，但与此同时，处理的精准性也需要保证，即使最小程度的推荐失败也可能最终导致用户离开。加之硬件水平的提升，很快我们开始有了更高的要求。我们希望能够跟上数据产生的步伐得到数据处理的结果，而不是等待数据积累然后才处理。低延迟流处理因此慢慢兴起。我们将其称为流处理，因为传入的数据基本上是事件、消息或样本的连续流。

许多对实时分析感兴趣的公司并不愿意放弃MapReduce模型。为了解决延迟限制，一些应用程序开始使用微批(micro-batch)处理方法：在较短时间内累积的较小块上运行作业。以Apache Spark Streaming为代表的微批处理会以秒级增量对流进行缓冲，然后在内存中进行计算。这种方式的实际效果非常好，它确实使应用程序能够在更短的时间内获得更高价值。

但由于缓冲机制的存在，微批处理仍然有着较高的延迟，为了满足应用的低延迟需求，原生的流处理平台的研发在近五年中不断涌现，百花齐放。早期的系统包括S4和Apache Storm。Storm使用成熟，有社区基础，至今仍然被许多企业广泛使用。Heron是由Twitter研发的新一代流处理引擎，与Storm兼容的同时性能更优。Apache Samza和Kafka Stream则基于Apache Kafka消息系统来实现高效的流处理。

由于批处理和流处理系统使用着不同的框架，企业为同时满足实时和批处理的应用程序，不得不使用两套独立的计算基础架构，计算的结果也同样进入不同的框架以进行查询。Storm的创始人Nathan Marz由此提出了Lambda的大数据处理架构（如图1），将大数据平台分割成了批处理层、流处理层和应用服务层。Lambda架构遵循读写分离，复杂性隔离的原则，整合了离线计算和实时计算，集成Hadoop，Kafka，Storm，Spark，Hbase等各类大数据组件，使得两种处理能够在高容错、低延时和可扩展的条件下平稳运行。

图 1: Lambda 架构

随着技术和架构的演进，近年来，工程师们开始意识到用流和批两个词来区分应用场景，进而给计算框架分类并不合适，两种处理实质上有着许多共同点。在很多场景下，流和批处理应用同一套处理逻辑，却不得不因为框架不同进行重复开发。数据在产生之时就没有所谓批和流的概念，只是我们的处理方式不同才导致了数据属性的不同，进而导致了框架的不同。

流和批本来就应该没有界限！

LinkedIn（Apache Kafka作者，现Confluent CEO）的Jay Kreps提出了Kappa架构，将批处理层、流处理层简化为一致性的流处理。谷歌工程师（Apache Beam核心人物）Tyler Akidau提出了Dataflow模型则致力于取代谷歌上一代的MapReduce，将批处理（有限的数据流）视为流处理（无限的数据流）的特例，重新定义大数据处理的原语。Apache Flink作为新一代流处理框架的翘楚，其设计遵循Dataflow模型，从根本上统一了批处理和流处理。而Apache Spark也推翻了之前微批处理的设计，推出了Structured Streaming，使用表和SQL的概念进行处理的统一。

有效地提取和提供数据对于流处理应用程序的成功至关重要。由于处理速度和频率的不同，数据的摄取需要通过两种策略进行。在典型的Lambda架构中，分布式文件系统（例如HDFS）负责为批处理应用提供高并发、高吞吐量的数据，而消息队列系统（例如RocketMQ）负责为流处理应用提供数据临时缓冲，发布/订阅功能，数据不进行长时间的持久化保留。两者无法整合也是目前Kappa架构对历史数据处理能力有限的原因。

Pravega设计宗旨是成为流的实时存储解决方案。应用程序将数据持久化存储到Pravega中，Pravega的Stream可以有无限制的数量并且持久化存储任意长时间，使用同样的Reader API提供尾读(tail read)和追赶读(catch-up read)功能，能够有效满足两种处理方式的统一。

Pravega支持仅一次处理 (exactly-once)，可在Kappa架构上实现链接应用需求，以便将计算拆分为多个独立的应用程序，这就是流式系统的微服务架构。我们所设想的架构是由事件驱动、连续和有状态的数据处理的流式存储-计算的模式（如图2）。

图 2: 流处理的简单生命周期

通过将 Pravega 流存储与Apache Flink有状态流处理器相结合，图2中的所有写、处理、读和存储都是独立的、弹性的，并可以根据到达数据量进行实时动态扩展。这使我们所有人都能构建以前无法构建的流式应用，并将其从测试原型无缝扩展到生产环境。拥有了Pravega，Kappa架构得以凑齐了最后的拼图，形成了统一存储、统一计算的闭环。

流式存储的要求

我们使用的组件需要为它而设计，以满足我们想实现的需求，不然就会像现今的大数据架构那样，形成复杂性的堆砌。上述内容已经提到，现有的存储引擎同时无法满足两种数据读取的需求。结合实际的应用场景，总结所需要的特性，企业级流存储引擎的实现相当有难度，因为它需要三种看似矛盾的系统功能：

能够将数据视为连续和无限的，而不是有限和静态的
能够通过自动弹性伸缩数据采集、存储和处理能力，与负载保持协调一致，持续快速地交付结果
即使在延迟到达或出现乱序数据的情况下，也能连续交付准确的处理结果

让我们具体深入上述特征，以当今业界应用最广的分布式消息系统Apache Kafka作为对比，看看Pravega如何以今天存储无法实现的方式实现它们。

将数据视为连续和无限的

Kafka源于LinkedIn的日志采集系统，采用分布式事务日志架构进行持久化层的管理。因此，Kafka采用添加到文件的末尾并跟踪其内容的方式模拟连续和无限的数据流。然而文件既没有针对此模式进行优化，也受限于本地文件系统的文件描述符以及磁盘容量，因此并非是无限的。对于数据的可靠性，Kafka使用同步副本（in-sync replica）方式进行，占用了更多的存储的同时也意味着对吞吐率性能的受损。并且它们利用消息头部的header记录元数据以构造数据结构，使得它们不像字节序列那样通用。

将这些想法拼接在一起, 我们提出了Pravega将从数据的角度支持的连续和无限的特点：

Pravega的Stream是一个命名的、持久的、仅追加的、无限的字节序列
使用低延迟追加尾写并从序列的尾读(tail read/write)
具有来自序列较旧部分的高吞吐追赶读(catch-up read)

基于负载的自动(zero-touch)弹性伸缩特性(scale up/scale down)

Kafka通过将数据拆分为分区，并独立处理来获得并行性。这种做法由来已久，Hadoop就使用了分区在HDFS和MapReduce实现了并行化的批处理。对于流式工作负载，传统的分区有着很大的问题：分区会同时影响读客户端和写客户端。连续处理的读写操作所要求的并行程度通常各不相同，使其链接固定数量的分区就会增加实现复杂性。虽然可以添加分区以进行扩展，但这需要手动更新写客户端、读客户端和存储。代价高昂，也并非动态缩放。

Pravega，专为动态和独立扩展而设计，支持：

许多写客户端同时追加写不相交的数据子集
- 写入数据依靠路由键(routing key)写入不同的segment以保证隔离性
- 让应用程序为写客户端分配键
- 当键空间或写客户端发生改变时，对应的存储不能有约束和改变
许多读客户端同时处理不相交的数据子集
- 读取的数据分区不依赖于写入分区
- 读取的分区由存储策略控制
- 使用segment概念代替物理的分区，且数量根据摄取流量进行自动连续的更新

连续处理数据生成准确的结果

连续计算要得到准确的结果需要仅一次处理(exactly-once)。而仅一次处理语义对数据存储有着明确的要求，数据写入必须是：

持久化的
有序的
一致的
事务性的

这些关键属性也是存储系统设计中最困难的部分。如果没有事先的设计考虑，后期就只能通过系统重构来完成这些特性。

持久性意味着一旦写入得到确认，即使遇到组件故障数据也不会丢失。持久性由于与失败后数据重放相关因而至关重要。没有持久化的系统意味着数据需要开发人员进行手动归档，将永久副本存储在归档系统（通常是HDFS）中。Pravega流式存储通过数据写入可持久化的分层存储保证持久性，用户能够永久可靠地保存流数据。

有序性意味着读客户端将按照写入的顺序处理数据，Kafka保证了消费者组内部是有序的。对于Pravega这样的通过路由键 (routing key) 来实现分区的系统而言，有序仅对具有相同键的数据有意义。例如拥有数百万传感器的物联网系统中，sensor-ID.metric可能作为键，Pravega的Stream能够保证读取该传感器的数据将按其写入的顺序进行。对于使用增量更新计算的聚合函数之类的应用，有序性是必不可少的。

一致性意味着即使面对组件故障，而且无论是从流的尾读还是追赶读，所有读客户端都会看到给定键的相同的有序数据视图。与持久性一样，Pravega的一致性仅依靠存储系统的一致性是不够的。对Pravega而言，写客户端的写入操作是幂等的，而写入的数据对于Pravega而言也是不透明的（无法再次进行修改），我们以此实现了强一致性。我们基于Pravega的强一致性还抽象出了状态同步器的API，用户可以在此之上构建轻量级的其它分布式系统的状态同步。

事务性写入对于跨链接的应用程序一次完全正确是必要的。不仅Pravega本身支持事务性的写入，更和Apache Flink的Sink集成，在Flink检查点之间建立事务，通过分布式两阶段提交协议支持端到端的事务和仅一次处理。

Pravega系列文章计划

Pravega根据Apache 2.0许可证开源，我们欢迎对流式存储感兴趣的大家加入社区，与Pravega共同成长。下一篇系列文章将会从Pravega本身的架构出发，进一步介绍Pravega的特性细节。之后的文章会逐一介绍Pravega的各大特性、具体实现细节以及使用方法等，敬请大家期待。

本篇文章为系列文章第一篇，后面系列文章标题如下：

Pravega 架构和细节
Pravega 应用实例
Pravega的动态伸缩特性
Pravega的仅一次语义及事务支持
分布式一致性解决方案：状态同步器(StateSynchronizer)
与Apache Flink集成使用

参考：

作者介绍

滕昱: 就职于DellEMC非结构化数据存储部门(Unstructured Data Storage) 团队并担任软件开发总监。2007年加入DellEMC以后一直专注于分布式存储领域。参加并领导了中国研发团队参与两代DellEMC对象存储产品的研发工作并取得商业上成功。从2017年开始，兼任Streaming存储和实时计算系统的设计开发工作。

周煜敏：复旦大学计算机专业研究生，从本科起就参与DellEMC分布式对象存储的实习工作。现参与Flink相关领域研发工作。

创作场景

为什么说 Pravega 是流处理统一批处理的最后一块拼图？