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  • 高性能網絡通訊原理

    高性能網絡通訊原理

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    高性能網絡通訊原理

    前言

    本來想對netty的源碼進行學習和探究，但是在寫netty之前許多底層的知識和原理性的東西理解清楚，那麼對學習網絡通訊框架的效果則會事半功倍。

    本篇主要探討高性能網絡通訊框架的一些必要知識和底層操作系統相關的原理。在探討如何做之前，我們先討論下為什麼要做。

    隨着互聯網的高速發展，用戶量呈指數形式遞增，從原來的PC普及到現在的移動設備普及。用戶量都是千萬甚至億為單位計算，尤其是實時通訊軟件，在線實時互動的應用出現，在線用戶數從原來的幾十上百到後來的上萬甚至上千萬。單台服務的性能瓶頸和網絡通訊瓶頸慢慢呈現。應用架構從單應用到應用數據分離，再到分佈式集群高可用架構。單台服務的性能不足可以通過構建服務集群的方式水平擴展，應用性能瓶頸被很好的解決。但是橫向擴展帶來了直接的經濟成本。

    一個高性能的網絡通訊框架從硬件設備到操作系統內核以及用戶模式都需要精心設計。只要有任何地方有疏漏都會出現短板效應。

    I/O訪問

    當我們在讀取socket數據時，雖然我們在代碼僅僅是調用了一個Read操作，但是實際操作系統層面做了許多事情。首先操作系統需要從用戶模式轉換為內核模式，處理器會通過網卡驅動對網卡控制器進行操作，網卡控制器則控制網卡。

    處理器不會直接操控硬件。

    為了提高CPU利用率，I/O訪問方式也發生了很大變化。

    1. 早期的CPU直接控制外圍設備，後來增加了控制器或I/O模塊。處理器開始將I/O操作從外部設備接口分離出來。處理器通過向I/O模塊發送命令執行I/O指令。然而當I/O操作完成時並不會通知處理器I/O，因此處理器需要定時檢查I/O模塊的狀態，它會進行忙等待，因此效率並不高。
    2. 後來CPU支持了中斷方式，處理器無需等待執行I/O操作，通過中斷控制器產生中斷信號通知I/O操作完成，大大的提高了處理器利用效率。這時的I/O操作使用特定的in/out(I/O端口)指令或直接讀寫內存的方式(內存映射I/O)。但是這些方式都需要處理器使用I/O寄存器逐個內存單元進行訪問，效率並不高，在I/O操作時需要消耗的CPU時鐘周期。
    3. 為了提高效率，後來增加了DMA控制器，它可以模擬處理起獲得內存總線控制權，進行I/O的讀寫。當處理器將控制權交給DMA控制器之後，DMA處理器會先讓I/O硬件設備將數據放到I/O硬件的緩衝區中，然後DMA控制器就可以開始傳輸數據了。在此過程中處理器無需消耗時鐘周期。當DMA操作完成時，會通過中斷操作通知處理器。

    I/O訪問的發展趨勢是盡可能減少處理器干涉I/O操作，讓CPU從I/O任務中解脫出來，讓處理器可以去做其他事情，從而提高性能。

    對於I/O訪問感興趣的同學可以看《操作系統精髓與設計原理(第5版)》第十一章I/O管理相關內容和《WINDOWS內核原理與實現》第六章I/O論述相關內容

    I/O模型

    在討論I/O模型之前，首先引出一個叫做C10K的問題。在早期的I/O模型使用的是同步阻塞模型，當接收到一個新的TCP連接時，就需要分配一個線程。因此隨着連接增加線程增多，頻繁的內存複製，上下文切換帶來的性能損耗導致性能不佳。因此如何使得單機網絡併發連接數達到10K成為通訊開發者熱門的討論話題。

    同步阻塞

    前面提到，在最原始的I/O模型中，對文件設備數據的讀寫需要同步等待操作系統內核，即使文件設備並沒有數據可讀，線程也會被阻塞住，雖然阻塞時不佔用CPU始終周期，但是若需要支持併發連接，則必須啟用大量的線程，即每個連接一個線程。這樣必不可少的會造成線程大量的上下文切換，隨着併發量的增高，性能越來越差。

    select模型/poll模型

    為了解決同步阻塞帶來線程過多導致的性能問題，同步非阻塞方案產生。通過一個線程不斷的判斷文件句柄數組是否有準備就緒的文件設備，這樣就不需要每個線程同步等待，減少了大量線程，降低了線程上下文切換帶來的性能損失，提高了線程利用率。這種方式也稱為I/O多路復用技術。但是由於數組是有數組長度上限的(linux默認是1024)，而且select模型需要對數組進行遍歷，因此時間複雜度是\(O_{(n)}\)因此當高併發量的時候，select模型性能會越來越差。

    poll模型和select模型類似，但是它使用鏈表存儲而非數組存儲，解決了併發上限的限制，但是並沒有解決select模型的高併發性能底下的根本問題。

    epoll模型

    在linux2.6支持了epoll模型，epoll模型解決了select模型的性能瓶頸問題。它通過註冊回調事件的方式，當數據可讀寫時，將其加入到通過回調方式，將其加入到一個可讀寫事件的隊列中。這樣每次用戶獲取時不需要遍歷所有句柄，時間複雜度降低為\(O_{(1)}\)。因此epoll不會隨着併發量的增加而性能降低。隨着epoll模型的出現C10K的問題已經完美解決。

    異步I/O模型

    前面講的幾種模型都是同步I/O模型，異步I/O模型指的是發生數據讀寫時完全不同步阻塞等待，換句話來說就是數據從網卡傳輸到用戶空間的過程時完全異步的，不用阻塞CPU。為了更詳細的說明同步I/O與異步I/O的區別，接下來舉一個實際例子。

    當應用程序需要從網卡讀取數據時，首先需要分配一個用戶內存空間用來保存需要讀取的數據。操作系統內核會調用網卡緩衝區讀取數據到內核空間的緩衝區，然後再複製到用戶空間。在這個過程中，同步阻塞I/O在數據讀取到用戶空間之前都會被阻塞，同步非阻塞I/O只知道數據已就緒，但是從內核空間緩衝區拷貝到用戶空間時，線程依然會被阻塞。而異步I/O模型在接收到I/O完成通知時，數據已經傳輸到用戶空間。因此整個I/O操作都是完全異步的，因此異步I/O模型的性能是最佳的。

    在我的另一篇文章對windows操作系統I/O原理做了簡要的敘述，感興趣的同學可以看下。

    I/O線程模型

    從線程模型上常見的線程模型有Reactor模型和Proactor模型，無論是哪種線程模型都使用I/O多路復用技術，使用一個線程將I/O讀寫操作轉變為讀寫事件，我們將這個線程稱之為多路分離器。

    對應上I/O模型，Reacor模型屬於同步I/O模型，Proactor模型屬於異步I/O模型。

    Reactor模型

    在Reactor中，需要先註冊事件就緒事件，網卡接收到數據時，DMA將數據從網卡緩衝區傳輸到內核緩衝區時，就會通知多路分離器讀事件就緒，此時我們需要從內核空間讀取到用戶空間。

    同步I/O採用緩衝I/O的方式，首先內核會從申請一個內存空間用於存放輸入或輸出緩衝區，數據都會先緩存在該緩衝區。

    Proactor模型

    Proactor模型，需要先註冊I/O完成事件，同時申請一片用戶空間用於存儲待接收的數據。調用讀操作，當網卡接收到數據時，DMA將數據從網卡緩衝區直接傳輸到用戶緩衝區，然後產生完成通知，讀操作即完成。

    異步I/O採用直接輸入I/O或直接輸出I/O，用戶緩存地址會傳遞給設備驅動程序，數據會直接從用戶緩衝區讀取或直接寫入用戶緩衝區，相比緩衝I/O減少內存複製。

    總結

    本文通過I/O訪問方式，I/O模型，線程模型三個方面解釋了操作系統為實現高性能I/O做了哪些事情，通過提高CPU使用效率，減少內存複製是提高性能的關鍵點。

    參考文檔

    7. 《操作系統精髓與設計原理(第5版)》
    8. 《WINDOWS內核原理與實現》

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    出處：
    作者：傑哥很忙
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  • 氫燃料沒未來？Honda改拚電動車，明年搶攻歐陸

    氫燃料沒未來？Honda改拚電動車，明年搶攻歐陸

    本田汽車（Honda）計畫於2018年一次推出兩款全電動車，且宣告未來將以電動車作為發展主軸。

    根據《BusinessInsider》報導表示，本田六月就已表示將打造中國專屬電動車，8月29日發佈的聲明稿則指明另一款電動車是為歐洲客戶所設計。

    本田說，新城市電動概念車（Urban EV Concept）將在九月法蘭克福車展上亮相，這也是本田在歐洲第一款電動車，肩負打開歐洲電動車市場的任務。

    目前本田僅有一款純電動車在美國上市，不過本田表示，2030年旗下三分之二的車型都要電動化，達成目標的方法將在法蘭克福車展上對外說明。

    本田與日本同業豐田（Toyota）此前主要開發氫燃料車與混和動力車，但由上述可知本田策略已經轉向發展電動車，可能引領其它日本車廠跟進。

    （本文內容由授權使用。圖片出處：）

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  • 馬斯克遇程咬金，第一台電動卡車不姓特斯拉

    馬斯克遇程咬金，第一台電動卡車不姓特斯拉

    馬斯克近日才剛在推特上表示，近期將推出全電動的半掛式卡車，令市場相當的看好，然而如今第一個達成創舉的廠商，卻不是特斯拉。

    特斯拉將在9 月發表載貨用的全電動半掛卡車（Tesla Semi）原型，雖然業界一直在質疑其負載及續航力，不過若成功的話也等於是對市場投下一個震撼彈。畢竟相較汽柴油車的引擎，電動車的維護成本較低，假如電池成本也持續降低，在配合環保法規的情況下，相當的有市場。

    不過如今一家原本專做柴油及天然氣發動機的龍頭廠商康明斯（Cummins）推出了相當於第7 級重型卡車的電動車，其配備了先進的140 kWh 的電池組，並預計將於2019 年開始交付給客戶。這台卡車被命名為AEOS，應該是取意於希臘神話中替太陽神阿波羅拉車的火焰飛馬。

     

    AEOS in motion: Raw footage of our first fully electric heavy duty demonstration Urban Hauler Tractor.

    — Cummins Inc. (@Cummins)

     

    且Cummins 也能僅提供動力系統總成，將可應用於電動巴士等其他車型。電動巴士製造商　Proterra 的總裁Ryan Popple 指出，這是相當令人震驚的消息，是邁向完全電氣化交通的一大步，隨著各國正積極修訂法規鼓勵電動車，目前這方面的市場相當大，巴士及校車等訂單幾乎滿載。

    據Cummins 表示，這輛電動卡車動力總成與一般柴油車相當，可牽引4,4000 磅的重量，近20 噸，單次充電可行駛約100 英里，並可加掛額外的電池組將行程擴展到300 英里，還可安裝太陽能電池板，還有再生制軔（Regenerative brake）及低阻力輪胎的研發將可望進一步提昇其行駛距離。目前的充電站設計，將可在1 小時內充滿，而Cummins 的目標是希望，能夠在2020 年以前，將充電時間縮短到20 分鐘。

    不過Cummins 的執行長Thomas Linebarger 也坦言，依目前電池科技的進展，第7 級重型卡車的應用已是極限，第8 級的重型拖車目前仍遙遙無期。所以也將推出同型的高效率柴油引擎及混合動力車款。儘管有所突破，但目前電動系統仍較適用於商用卡車，Cummins 一舉超越特斯拉也同樣宣示了將進軍此市場的意圖。

    當然特斯拉就算被搶得頭籌，也不代表無法反擊，據之前透露的消息，其產品可能將定位於行程達200-300 英里的運輸範圍，性能可能比AEOS 還強。但Cummins 此舉或許更大意義在於強調，他們這些傳統龍頭，儘管受到挑戰，仍有相當強的底蘊，在不同動力系統的研發上，有超乎市場想像的潛力。

    （合作媒體：。圖片出處：）

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  • 電動車需求高、鋰價漲，澳洲Orocobre擴產

    電動車需求高、鋰價漲，澳洲Orocobre擴產

    澳洲礦商Orocobre Limited聲稱鋰礦需求強、報價攀高，將擴產碳酸鋰，消息傳來激勵股價在8月31日飆高。

    Barron’s.com、The Australian報導，Orocobre公布的全年度財報首度轉虧為盈，淨利來到1,940萬美元、遠優於去年的淨損2,200萬美元，而用於電池等工業產品的碳酸鋰，也將擴充產能。

    Orocobre估計，2018會計年度的碳酸鋰產出，將從2017年度的11,862公噸擴充到14,000公噸，而2018年度的碳酸鋰均價，每噸則有望超過1萬美元。該公司在2017年度共計售出12,296公噸的碳酸鋰，每噸均價為9,763美元，4-6月當季的均價則是10,696美元，生產成本為3,710美元。

    執行長Richard Seville說，全球鋰礦市場的基本面依舊穩健，不但需求強勁、供給吃緊，報價也相當具有吸引力。為了滿足特定電池夥伴的需求，Orocobre會分階段擴充Olaroz鋰礦廠的產能。

    依據Orocobre計畫，位於阿根廷的Olaroz鋰礦廠，產能料將倍增。另外，該公司還會跟豐田通商（Toyota Tsusho Corporation）一同打造一座廠房，預計將年產10,000公噸的氫氧化鋰（lithium hydroxide）。

    採用鋰電池的電動車需求日增、電池榮景全無降溫跡象，隨著鋰礦供給愈來愈難尋、未來恐有短缺之虞。

    OilPrice.com 8月22日報導，特斯拉（Tesla Inc.）內華達州的Gigafactory超級電池廠，估計一年要生產50萬顆車用電池，另外還有諸多車用鋰電池廠也在加緊趕工，顯示未來鋰礦的需求將只增不減，且大部分將來自中國。全球如今有51%的鋰電池是在中國生產，僅10%產自美國。據統計，大陸業者規劃中的車用電池廠，產能預料會在2021年底前達到120億瓦小時（GW hours），是特斯拉內華達州電池廠的三倍之多。

    然而，採集鋰礦在技術上其實有相當難度，成本不但高昂，且由於採礦過程牽涉到蒸餾法，產出也頗難預估。Orocobre在阿根廷北部設立的新礦場，鋰礦產出就比預期少逾20%。

    假如鋰礦產能無法順利擴充、或是新開礦場產出不如預期，那麼電動車的榮景可能因而受阻。Electrek報導，福斯汽車（Volkswagen）研發部主管Ulrich Eichhorn 6月底就曾預估，業界需要多達40座規模跟特斯拉Gigafactory類似的超大電池廠，才能滿足電動車需求，假如新建礦場、工廠無法如期上線，那麼市場恐陷入短缺。

    （本文內容由授權使用。圖片出處：public domain CC0）

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  • 電動車商機大、日電池材料商瘋增產

    電動車商機大、日電池材料商瘋增產

     

    日本鋰離子電池材料商W-Scope於9月4日發布新聞稿宣布，因來自電動車的需求急增，加上家電產品、電動工具需求持續強勁，故決議投下200億日圓擴增鋰離子電池關鍵材料分隔膜（separator）產能，計畫在南韓子公司W-SCOPE CHUNGJU PLANT CO., LTD.增設四條產線，其中第12-13號產線預計2019年下半年量產、第14-15號產線預計2020年上半年量產。

    W-Scope指出，除上述四條新產線之外，該公司之前已進行增產投資，興建第8-11號分隔膜產線，其中第8-9號產線預計2017年下半年量產、第10-11號預計2018年上半年量產，而待上述八條產線全數導入量產後，2020年末整體分隔膜產能將擴增至2016年末的3.6倍水準。

    在電動車市場持續擴大的背景下，日本其他鋰電池材料廠紛紛傳出增產消息。日刊工業新聞8月1日報導，Toray計畫在2020年結束前總計砸下約1,200億日圓擴增車用鋰離子電池關鍵材料分隔膜產能，目標將分隔膜年產能擴增至19.5億平方公尺、將達現行的約五倍。

    日刊工業新聞6月23日報導，因車廠加快電動車的研發腳步、帶動電池材料市場成長速度超乎預期，故旭化成（Asahi Kasei）計畫上修鋰離子電池關鍵材料分隔膜的增產計畫，目標在2020年結束前將分隔膜年產能最高擴增至15億平方公尺、將達現行的2.5倍，且將遠高於原先規劃的11億平方公尺目標，期望藉由積極投資、鞏固全球龍頭位置。預估追加擴產所需的投資額約300億日圓。

    鋰離子電池四大關鍵材料分別為正極材、負極材、分隔膜和電解液，而這些電池材料皆由日系廠商握有高市佔率，其中，在全球分隔膜市場上，旭化成為龍頭廠、Toray緊追在後。

    根據日本市調機構富士經濟（Fuji Keizai）預估，2020年全球分隔膜市場規模將增至3,000億日圓、將達2015年的2倍水準，而電動車、混合動力車等車用用途是推動分隔膜需求急增的最大功臣，預估2020年車用分隔膜佔整體市場比重將達約45%。

    富士經濟6月22日公布調查報告指出，預估2030年時電動車年銷售量將增至407萬台、超越混合動力車，且之後雙方的差距將持續擴大。富士經濟預估，在中國需求增加加持下，2035年電動車全球銷售量將擴大至630萬台、將達2016年的13.4倍。

    （本文內容由授權使用。首圖為鋰電池材料分隔膜，出處：MoneyDJ）

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  • Nissan新型電動車Leaf續航增4成、可自駕和自動停車

    Nissan新型電動車Leaf續航增4成、可自駕和自動停車

    日產汽車（Nissan）6日發表了進行全面改良的電動車「Leaf」新型車款，並預計於10月2日在日本開賣，美國、加拿大、歐洲將在2018年1月開始交車。首款Leaf於2010年末開賣以來、迄今的累計銷售量約28萬台。

    新型Leaf採用新研發的鋰離子電池，電池容量為40KWh（舊型車款有24KWh和30KWh兩種），續航距離達400km、較舊型車款提升約四成，進行一般充電時約八小時可充飽電、但用急速充電時充飽80％電力約需40分鐘（舊型車款為30分鐘）。新型Leaf售價約315萬-399萬日圓（舊型車款約280萬至456萬日圓）。

    新型Leaf搭載能夠在高速公路單一車道上行駛的自動駕駛技術「ProPILOT」以及自動停車功能「ProPILOT Parking」，另外也採用能減輕駕駛負擔的「e-Pedal」功能。

    「e-Pedal」可讓駕駛單靠油門踏板執行前進、加速、減速、停止等動作。只要駕駛採下踏板就會加速，而若鬆開踏板就會減速、完全放開踏板車輛就會停止。

    路透社報導，日產為電動車的先驅者，不過近來特斯拉（Tesla）等新興業者抬頭、競爭激化，而日產期望藉由性能提升的新型Leaf展開攻勢。新型Leaf全球年銷售量目標為9萬台，且之後日產計畫在2018年推出電池容量/馬達輸出升級，續航距離更長的高階車款。

    以美國基準的續航距離來看，新款Leaf為150英里（約240km），遜於競爭對手特斯拉Model 3的220英里和通用（General Motors）BOLT的238英里。

    特斯拉Model 3的售價為3.5萬美元，截至7月28日開始在美國市場交車為止，其訂單量超過50萬台。

    日產會長Carlos Ghosn於6月28日舉行的股東會上表示，「日產在電動車界居領導位置。日產電動車累計銷售量超過60萬台、為美國特斯拉兩倍」。

    （本文內容由授權使用。圖片出處：）

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  • 豐田：車輛全面由電池驅動前、須經歷2-3次技術突破

    豐田：車輛全面由電池驅動前、須經歷2-3次技術突破

     

    CNBC 9月5日報導，豐田汽車公司會長內山田竹志（Takeshi Uchiyamada）在接受專訪時表示，基於當前電池技術的侷限、他懷疑消費者會立即投向電動車的懷抱。內山田表示，豐田不是排斥電動車，但為了要提供足夠的續航力、電動車目前需要安裝許多電池並得花相當長的時間去充電，而且電池壽命也是一大問題。

    內山田認為車輛全面由電池驅動之前、還須經歷2到3次的技術性突破才行。不過，他也坦承，隨著中國、美國等地鼓勵電動車發展的法令生效，汽車製造商若不推出電動車的話可能就會被淘汰出局，因此豐田已著手研發較好的電池技術。

    吉利汽車控股旗下Volvo日前宣布，2019年起旗下所有新車將會是純電動或油電混合驅動。

    根據DNV GL首度發布的「能源轉型展望」報告，受電動車滲透率持續上揚的影響，石油供應將在2020到2028年期間轉趨持平、隨後大幅下降，2034年將遭天然氣超越。這份報告預估電動車、內燃引擎車將在2022年達到「成本平價」，預估到2033年全球半數輕型新車銷售量都將是電動車。

    特斯拉（Tesla）平價電動車「Model 3」不含獎勵計畫的售價為35,000美元起、電池續航力為345公里。

    Thomson Reuters報導，嘉能可（Glencore）董事長Tony Hayward 於5月受訪時表示，電動車的快速進步意味著石油需求可能會在2040年以前觸頂，深海鑽油、加拿大油砂等高成本原油生產商恐將先被淘汰出局，擁有生產成本優勢的石油輸出國組織（OPEC）相對較不受衝擊。Hayward曾任英國石油公司（BP Plc）執行長。

    嘉能可執行長Ivan Glasenberg指出，如果電動車在2035年拿下90到95%的市占率，全球年度銅需求量可望較目前的2,300萬噸呈現倍增。德國總理梅克爾（Angela Merkel）5月22日指出，鋰電池技術已經進步到可以讓電動車擁有1千公里的續航力、遠高於目前的200-300公里，德國必須大舉投資以確保產業繼續保有優勢。

    戴姆勒（Daimler AG）董事長Deiter Zetsche 5月22日表示，預估到2022年旗下將有超過10款的純電動轎車系列。戴姆勒旗下全資子公司ACCUMOTIVE當日在德國卡門茨（Kamenz）為第二座電池工廠舉行奠基儀式、邀請梅克爾出席。這座工廠耗資5億歐元、預計在2018年年中正式營運。

    （本文內容由授權使用。圖片出處：public domian CC0）

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  • 孫宇晨回顧區塊鏈歷程：不走熱點走心

    孫宇晨回顧區塊鏈歷程：不走熱點走心

    　　10 月 26 日上午，波場創始人孫宇晨發布微博回顧其投身區塊鏈過程，在經歷了王小川口水仗、巴菲特天價午餐之後，孫宇晨稱不走熱點說些走心的話，“2013 年回國推廣區塊鏈，那時慘到連區塊鏈這個詞都不存在，六年了，我們沒成先烈，還活着。對於區塊鏈造福每个中國人的未來，即便在公司即將倒閉的夜晚，我都從未懷疑。”

    　　在孫宇晨看來，區塊鏈是互聯網的 2.0 形態，互聯網的 1.0 形態是信息網絡，而 2.0 形態是價值網絡。互聯網第一步傳播信息，就如同今天的互聯網，第二步傳播價值，價值包括通證：貨幣、股票、債券等所有人類的價值所有物。

    　　在長文最後，孫宇晨表示：“互聯網已經到了下半場，區塊鏈卻還沒開始預備賽。對於即將打響的預備賽，我想說，我準備好了！”

    　　以下為孫宇晨微博全文：

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  • DuckDuckGo切換到蘋果地圖

    DuckDuckGo切換到蘋果地圖

    　　匿名搜索引擎 DuckDuckGo 宣布地圖和地址相關的搜索將使用蘋果地圖。Google 被認為是一大隱私威脅，顯然以隱私作為主要賣點的 DuckDuckGo 不能也應該使用 Google 地圖。它可以選擇的全球地圖只剩下蘋果地圖、OpenStreetMap 和必應地圖等不多的幾個選擇。Google 地圖在功能和細節上仍然是最出色的，蘋果地圖的美國地圖足夠精細，但在其它國家它的地圖準確性就並不那麼令人滿意了。

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  • 首發！Apache Flink乾貨合集打包好了，速來下載

    首發！Apache Flink乾貨合集打包好了，速來下載

    　　最近的一份市場調查報告显示，Apache Flink 是 2018 年開源大數據生態中發展“最快”的引擎，和 2017 年相比增長了 125% 。為了讓大家更為全面地了解 Flink，我們製作了一本电子乾貨合集：《不僅僅是流計算：Apache Flink 實踐》，融合了 Apache Flink 在國內各大頂級互聯網公司的大規模實踐，希望對大家有所幫助。

    　　在這本合集里，你可以了解到：

    　　Flink 如何為整個阿里集團平穩度過雙十一立下汗馬功勞？

    　　如何為滿足滴滴極為複雜的業務需求提供簡單直觀的 API 支持？

    　　如何在字節跳動逐步取代原有的 JStorm 引擎，成為公司內部流式數據處理的唯一標準？

    《不僅僅是流計算：Apache Flink 實踐》目錄一覽

    　　下載地址：

    　　https://102.alibaba.com/downloadFile.do?file=1543409877893%2fApache+Flink.pdf

    　　Apache Flink 已經被業界公認是最好的流計算引擎。然而 Flink 的計算能力不僅僅局限於做流處理。Apache Flink 的定位是一套兼具流、批、機器學習等多種計算功能的大數據引擎。在最近的一段時間，Flink 在批處理以及機器學習等諸多大數據場景都有長足的突破。此次專刊，旨在對 Flink 在大數據智能計算方面做一些簡要的介紹。後續我們還將發布更多關於 Flink 在新場景的應用乾貨。

    　　下面，我們邀請阿里資深技術專家、Apache Flink Committer 王紹翾老師（花名“大沙”），帶領大家走進 Flink 的世界。

    　　在全面介紹 Flink 的新進展之前，我先來介紹一些大數據和人工智能計算的背景。大數據計算的種類非常多，比較典型的，且被大規模使用的主要是 3 種類型：

    • 批計算

    • 流計算

    • 交互式分析計算

    　　批計算的特點是要計算的數據量比較大，但是往往對延遲不是特別敏感。流計算對延遲的要求非常高，這些作業的查詢 query 往往是固定的。因此流計算作業往往需要提前調度起來，一旦數據到來就可以做快速的處理，節省了調度的開銷。

    　　最後一種是交互式分析，這種類型的大數據計算的特點是用戶的查詢 query 是不固定的，這些 query 往往是由用戶隨機的發出的。雖然查詢不固定，在這種場景下，用戶對查詢的返回時間是有一定的要求的，這個時間介於批處理和流處理之間，越快越好，最好能做到秒級。

    　　人工智能計算的種類很多，但是整體架構大多和上圖所描述的類似。一個常見的 ML pipeline 通常涉及一系列的數據預處理、特徵提取和轉換、模型訓練以及驗證。如果驗證后的效果符合預期，就可以將模型推到線上服務。如果不符合預期，算法工程師就需要調整算法模型或者參數，然後再做一次模型的訓練和驗證，直到對結果滿意后，再將訓練好的模型推上線服務。整個計算過程可以是對一個確定大小的數據按照批計算模式計算，也可以接入實時數據按照流計算模式進行計算。上面這個 pipeline 是人工智能計算最基礎的流程，如果算法工程師對數據以及業務特點非常熟悉，他們就能設計出合理的算法模型和參數。但是往往更常見的情況是，算法工程師需要分析工具幫助他們理解數據。只有在很好地理解了數據特點之後，才能提取出更有用的特徵，設計出更好的模型。因此，如下圖所示，做好人工智能計算，不可或缺的一部分就是交互式分析。有了交互式分析，算法工程師可以對數據做各種 ad-hoc query，從而幫助他們更好地理解數據。

    　　綜上所述，可以看出人工智能計算和大數據計算是密不可分的。雖然人工智能計算變得越來越炙手可熱，人們越來越多的提及人工智能而不是大數據，但是我們不能忘記，人工智能計算的基礎是大數據計算，沒有大數據計算提供算力和功能，人工智能計算只能停留在紙上談兵的階段。接下來，我把基於大數據計算的人工智能計算簡稱為“大數據智能計算”。

    　　大數據和 AI 全景–2018（來源：http://mattturck.com/bigdata2018/）

    　　那麼怎麼來搭建一套大數據智能計算系統呢？http://mattturck.com 收集了所有大數據和 AI 的軟件和平台。上面提到的每一種大數據計算場景都有好幾種軟件的選擇，調研和選型這些軟件本身就是一項巨大的工程。即使最後為每一套場景都選型了一種軟件，那麼後期的開發迭代和運維也難做到高效。因為每一套軟件都需要專門的開發和運維團隊負責，無論是在人力還是機器資源上都不能橫向打通，勢必會造成浪費。

    　　因此，阿里巴巴一直在思考是否可能有一套計算引擎解決如上的所有問題。經過仔細的選型，我們選擇了 Apache Flink，並圍繞着 Flink 在打造一款通用計算引擎。Flink 已經被業界公認是最好的流計算引擎。

    　　它所具有的低延遲、高吞吐、保障 Exactly-once 的計算模式，使得它具有金融級的大數據處理能力。在批處理方面，基於流式的 flow 來處理批數據有着潛在的優勢和擴展性。阿里巴巴利用 Flink 的天然特性，做了若干批計算方面的優化，使得 Flink 也成為了一款性能卓越的批計算引擎。在人工智能和交互式分析方面，我們也在逐步地完善 Flink 的易用性，生態，以及性能。另外，不得不提的是，Flink 的流處理架構還天然的適合於正在快速崛起的本質更像流計算的 IoT 的場景。

    　　Flink 的社區和生態一直在壯大。在流計算和批計算等場景慢慢使用 Flink 成為主流的同時，我們期望設計和推廣出更多更完善的批流融合的場景。所有對 Lamda 架構有訴求的應用應該都可以用 Flink 完美的解決。早期的 Lamda 架構的設計也許很快會成為歷史。

    　　在易用性和生態方面，我們一方面幫助 Flink 社區在 tableAPI，Python，以及 ML 等諸多領域發力，持續提升用戶做 Data science 和 AI 計算的體驗。另一方面，我們也在努力完善 Flink 和其他開源軟件的融合，包括 Hive，以及 Notebook（Zeppelin, Jupyter）等等。這些諸多的努力，都是為了最終實現我們“一套引擎完美解決大數據智能計算”的初衷。Apache Flink 自 2014 年開源至今也才 4 年，我們期待更多的企業和開發者們和我們一起參與到 Apache Flink 的社區和生態建設中來，共同把它打造成為全球最一流的開源大數據引擎。

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