背景
消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如，单条推送消息下发APP用户总量有多少，成功推送到手机的数量有多少，又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表，我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。
个推在提供消息推送服务时，为了更好地了解每天的推送情况，会从不同的维度进行数据统计，生成消息报表。个推每天下发的消息推送数巨大，可以达到数百亿级别，原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求。随着业务能力的不断提升，我们选择了Flink作为数据处理引擎，以满足对海量消息推送数据的实时统计。
本文将主要阐述选择Flink的原因、Flink的重要特性以及优化后的实时计算方法。
离线计算平台架构
在消息报表系统的初期，我们采用的是离线计算的方式，主要采用spark作为计算引擎，原始数据存放在HDFS中，聚合数据存放在Solr、Hbase和Mysql中：
查询的时候，先根据筛选条件，查询的维度主要有三个：
- appId
- 下发时间
- taskGroupName
根据不同维度可以查询到taskId的列表，然后根据task查询hbase获取相应的结果，获取下发、展示和点击相应的指标数据。在我们考虑将其改造为实时统计时，会存在着一系列的难点：
- 原始数据体量巨大，每天数据量达到几百亿规模，需要支持高吞吐量；
- 需要支持实时的查询；
- 需要对多份数据进行关联；
- 需要保证数据的完整性和数据的准确性。
Why Flink
Flink是什么
Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎。它主要是由 Java 代码实现。目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展。
对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据。Flink 的前身是柏林理工大学一个研究性项目， 在 2014 被 Apache 孵化器所接受，然后迅速地成为了 ASF（Apache Software Foundation）的顶级项目之一。
方案对比
为了实现个推消息报表的实时统计，我们之前考虑使用spark streaming作为我们的实时计算引擎，但是我们在考虑了spark streaming、storm和flink的一些差异点后，还是决定使用Flink作为计算引擎：
针对上面的业务痛点，Flink能够满足以下需要：
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Flink以管道推送数据的方式，可以让Flink实现高吞吐量。
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Flink是真正意义上的流式处理，延时更低，能够满足我们消息报表统计的实时性要求。
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Flink可以依靠强大的窗口功能，实现数据的增量聚合；同时，可以在窗口内进行数据的join操作。
- 我们的消息报表涉及到金额结算，因此对于不允许存在误差，Flink依赖自身的exact once机制，保证了我们数据不会重复消费和漏消费。
Flink的重要特性
下面我们来具体说说Flink中一些重要的特性，以及实现它的原理：
1）低延时、高吞吐
Flink速度之所以这么快，主要是在于它的流处理模型。
Flink 采用 Dataflow 模型，和 Lambda 模式不同。Dataflow 是纯粹的节点组成的一个图，图中的节点可以执行批计算，也可以是流计算，也可以是机器学习算法。流数据在节点之间流动，被节点上的处理函数实时 apply 处理，节点之间是用 netty 连接起来，两个 netty 之间 keepalive，网络 buffer 是自然反压的关键。
经过逻辑优化和物理优化，Dataflow 的逻辑关系和运行时的物理拓扑相差不大。这是纯粹的流式设计，时延和吞吐理论上是最优的。
简单来说，当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。
2）Checkpoint
Flink是通过分布式快照来实现checkpoint，能够支持Exactly-Once语义。
分布式快照是基于Chandy和Lamport在1985年设计的一种算法，用于生成分布式系统当前状态的一致性快照，不会丢失信息且不会记录重复项。
Flink使用的是Chandy Lamport算法的一个变种，定期生成正在运行的流拓扑的状态快照，并将这些快照存储到持久存储中（例如：存储到HDFS或内存中文件系统）。检查点的存储频率是可配置的。
3）backpressure
back pressure出现的原因是为了应对短期数据尖峰。
旧版本Spark Streaming的back pressure通过限制最大消费速度实现，对于基于Receiver 形式，我们可以通过配置spark.streaming. receiver.maxRate参数来限制每个 receiver 每秒最大可以接收的记录的数据。
对于 Direct Approach 的数据接收，我们可以通过配置spark.streaming. kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录条数。
但这样是非常不方便的，在实际上线前，还需要对集群进行压测，来决定参数的大小。
Flink运行时的构造部件是operators以及streams。每一个operator消费一个中间/过渡状态的流，对它们进行转换，然后生产一个新的流。
描述这种机制最好的类比是：Flink使用有效的分布式阻塞队列来作为有界的缓冲区。如同Java里通用的阻塞队列跟处理线程进行连接一样，一旦队列达到容量上限，一个相对较慢的接受者将拖慢发送者。
消息报表的实时计算
优化之后，架构升级成如下：
可以看出，我们做了以下几点优化：
- Flink替换了之前的spark，进行消息报表的实时计算；
- ES替换了之前的Solr。
对于Flink进行实时计算，我们的关注点主要有以下4个方面：
- ExactlyOnce保证了数据只会被消费一次
- 状态管理的能力
- 强大的时间窗口
- 流批一体
为了实现我们实时统计报表的需求，主要依靠Flink的增量聚合功能。
首先，我们设置了Event Time作为时间窗口的类型，保证了只会计算当天的数据；同时，我们每隔一分钟增量统计当日的消息报表，因此分配1分钟的时间窗口。
然后我们使用.aggregate (AggregateFunction af, WindowFunction wf) 做增量的聚合操作，它能使用AggregateFunction提前聚合掉数据，减少 state 的存储压力。之后，我们将增量聚合后的数据写入到ES和Hbase中。
流程如下所示：
同时，在查询的时候，我们通过taskID、日期等维度进行查询，先从ES中获取taskID的集合，之后通过taskID查询hbase，得出统计结果。
总结
通过使用Flink，我们实现了对消息推送数据的实时统计，能够实时查看消息下发、展示、点击等数据指标，同时，借助FLink强大的状态管理功能，服务的稳定性也得到了一定的保障。未来，个推也将持续优化消息推送服务，并将Flink引入到其他的业务线中，以满足一些实时性要求高的业务场景需求。
