Apache Flink是一款开源流处理框架，由Apache软件基金会进行维护和开发，专为实时数据处理、批处理以及流批一体的大规模数据处理场景而设计。Flink的核心理念是提供了一种统一的数据处理模型，使得无论是实时流处理还是批量处理，都可以在同一个系统中以一致的方式高效执行。

Flink的设计基于数据流编程模型，其核心特性包括事件时间处理（Event Time Processing）、精确一次状态一致性（Exactly-once State Consistency）和故障恢复机制，这些都确保了在高并发、大数据量下对数据进行低延迟、高吞吐且准确无误的处理。

首先，Flink支持事件时间处理，这意味着它能够根据数据本身携带的时间戳进行计算，而非系统的处理时间，从而更好地处理乱序事件和窗口计算问题，尤其适合于实时业务监控、预警等场景。

其次，Flink提供了精确一次的状态一致性保证，即使在发生故障或重启的情况下，也能确保每条记录只被处理一次，并且中间结果的状态保持正确。这对于需要维护用户会话、统计累积指标等有状态计算任务至关重要。

再者，Flink具备高度的可扩展性和容错性，其分布式运行环境能很好地适应大规模集群部署，通过checkpoint机制实现快速故障恢复，保障服务的高可用性。

一、Flink 简介

Apache Flink 诞生于柏林工业大学的一个研究性项目，原名 StratoSphere 。2014 年，由 StratoSphere 项目孵化出 Flink，并于同年捐赠 Apache，之后成为 Apache 的顶级项目。2019 年 1 年，阿里巴巴收购了 Flink 的母公司 Data Artisans，并宣布开源内部的 Blink，Blink 是阿里巴巴基于 Flink 优化后的版本，增加了大量的新功能，并在性能和稳定性上进行了各种优化，经历过阿里内部多种复杂业务的挑战和检验。同时阿里巴巴也表示会逐步将这些新功能和特性 Merge 回社区版本的 Flink 中，因此 Flink 成为目前最为火热的大数据处理框架。

Flink 起源于一个叫作 Stratosphere 的项目，它是由 3 所地处柏林的大学和欧洲其他一些大学在 2010~2014 年共同进行的研究项目，由柏林理工大学的教授沃克尔·马尔科（Volker Markl）领衔开发。2014 年 4 月，Stratosphere 的代码被复制并捐赠给了 Apache 软件基金会，Flink 就是在此基础上被重新设计出来的。

在德语中，“flink”一词表示“快速、灵巧”。项目的 logo 是一只彩色的松鼠，当然了，这不仅是因为 Apache 大数据项目对动物的喜好（是否联想到了 Hadoop、Hive？），更是因为松鼠这种小动物完美地体现了“快速、灵巧”的特点。

关于 logo 的颜色，还一个有趣的缘由：柏林当地的松鼠非常漂亮，颜色是迷人的红棕色；而 Apache 软件基金会的 logo，刚好也是一根以红棕色为主的渐变色羽毛。于是，Flink 的松鼠 Logo 就设计成了红棕色，而且拥有一个漂亮的渐变色尾巴，尾巴的配色与 Apache 软件基金会的 logo 一致。这只松鼠色彩炫目，既呼应了 Apache 的风格，似乎也预示着 Flink 未来将要大放异彩。

从命名上，我们也可以看出 Flink 项目对于自身特点的定位，那就是对于大数据处理，要做到快速和灵活。

2014 年 8 月，Flink 第一个版本 0.6 正式发布（至于 0.5 之前的版本，那就是在Stratosphere 名下的了）。与此同时 Fink 的几位核心开发者创办了 Data Artisans 公司，主要做 Fink 的商业应用，帮助企业部署大规模数据处理解决方案。
2014 年 12 月，Flink 项目完成了孵化，一跃成为 Apache 软件基金会的顶级项目。2015 年 4 月，Flink 发布了里程碑式的重要版本 0.9.0，很多国内外大公司也正是从这时开始关注、并参与到 Flink 社区建设的。
2019 年 1 月，长期对 Flink 投入研发的阿里巴巴，以 9000 万欧元的价格收购了 DataArtisans 公司；之后又将自己的内部版本 Blink 开源，继而与 8 月份发布的 Flink 1.9.0版本进行了合并。自此之后，Flink 被越来越多的人所熟知，成为当前最火的新一代大数据处理框架。
并且Flink 就拥有一个非常活跃的社区，而且一直在快速成长。到目前为止，Flink的代码贡献者（Contributors）已经超过 800 人，并且 Flink 已经发展成为最复杂的开源流处理引擎之一，得到了广泛的应用。
根据 Apache 软件基金会发布的 2020 年度报告，Flink 项目的社区参与和贡献依旧非常活跃，在 Apache 旗下的众多项目中保持着多项领先。

使用Flink的公司主要有以下知名企业用户等

Flink 是一个分布式的流处理框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。Flink 的核心是流处理，当然它也能支持批处理，Flink 将批处理看成是流处理的一种特殊情况，即数据流是有明确界限的。这和 Spark Streaming 的思想是完全相反的，Spark Streaming 的核心是批处理，它将流处理看成是批处理的一种特殊情况， 即把数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个微批处理。

Flink 有界数据流和无界数据流：

Spark Streaming 数据流的拆分：

二、Flink 核心架构

Flink 采用分层的架构设计，从而保证各层在功能和职责上的清晰。如下图所示，由上而下分别是 API & Libraries 层、Runtime 核心层以及物理部署层：

2.1 API & Libraries 层

这一层主要提供了编程 API 和 顶层类库：

• 编程 API : 用于进行流处理的 DataStream API 和用于进行批处理的 DataSet API；

• 顶层类库：包括用于复杂事件处理的 CEP 库；用于结构化数据查询的 SQL & Table 库，以及基于批处理的机器学习库 FlinkML 和 图形处理库 Gelly。

2.2 Runtime 核心层

这一层是 Flink 分布式计算框架的核心实现层，包括作业转换，任务调度，资源分配，任务执行等功能，基于这一层的实现，可以在流式引擎下同时运行流处理程序和批处理程序。

2.3 物理部署层

Flink 的物理部署层，用于支持在不同平台上部署运行 Flink 应用。

三、Flink 分层 API

在上面介绍的 API & Libraries 这一层，Flink 又进行了更为具体的划分。具体如下：

按照如上的层次结构，API 的一致性由下至上依次递增，接口的表现能力由下至上依次递减，各层的核心功能如下：

3.1 SQL & Table API

SQL & Table API 同时适用于批处理和流处理，这意味着你可以对有界数据流和无界数据流以相同的语义进行查询，并产生相同的结果。除了基本查询外， 它还支持自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数，可以满足多样化的查询需求。

3.2 DataStream & DataSet API

DataStream & DataSet API 是 Flink 数据处理的核心 API，支持使用 Java 语言或 Scala 语言进行调用，提供了数据读取，数据转换和数据输出等一系列常用操作的封装。

3.3 Stateful Stream Processing

Stateful Stream Processing 是最低级别的抽象，它通过 Process Function 函数内嵌到 DataStream API 中。 Process Function 是 Flink 提供的最底层 API，具有最大的灵活性，允许开发者对于时间和状态进行细粒度的控制。

四、Flink应用场景

Flink 主要的应用场景
Flink 本身的定位，它是一个大数据流式处理引擎，处理的是流式数据，也就是“数据流”（Data Flow）。顾名思义，数据流的含义是，数据并不是收集好的，而是像水流一样，是一组有序的数据序列，逐个到来、逐个处理。由于数据来到之后就会被即刻处理，所以流处理的一大特点就是“快速”，也就是良好的实时性。Flink 适合的场景，其实也就是需要实时处理数据流的场景。

4.1、电商和市场营销
举例：实时数据报表、广告投放、实时推荐在电商行业中，网站点击量是统计 PV、UV 的重要来源，也是如今“流量经济”的最主要数据指标。

很多公司的营销策略，比如广告的投放，也是基于点击量来决定的。另外，在网站上提供给用户的实时推荐，往往也是基于当前用户的点击行为做出的。网站获得的点击数据可能是连续且不均匀的，还可能在同一时间大量产生，这是典型的数据流。

如果我们希望把它们全部收集起来，再去分析处理，就会面临很多问题：

首先，我们需要很大的空间来存储数据；
其次，收集数据的过程耗去了大量时间，统计分析结果的实时性就大大降低了；
另外，分布式处理无法保证数据的顺序，如果我们只以数据进入系统的时间为准，可能导致最终结果计算错误。
我们需要的是直接处理数据流，而 Flink 就可以做到这一点。

4.2、物联网（IOT）
举例：传感器实时数据采集和显示、实时报警，交通运输业物联网是流数据被普遍应用的领域。各种传感器不停获得测量数据，并将它们以流的形式传输至数据中心。而数据中心会将数据处理分析之后，得到运行状态或者报警信息，实时地显示在监控屏幕上。所以在物联网中，低延迟的数据传输和处理，以及准确的数据分析通常很关键。

交通运输业也体现了流处理的重要性。比如说，如今高铁运行主要就是依靠传感器检测数据，测量数据包括列车的速度和位置，以及轨道周边的状况。这些数据会从轨道传给列车，再从列车传到沿途的其他传感器；与此同时，数据报告也被发送回控制中心。因为列车处于高速行驶状态，因此数据处理的实时性要求是极高的。如果流数据没有被及时正确处理，调整意见和警告就不能相应产生，后果可能会非常严重。

4.3、物流配送和服务业
举例：订单状态实时更新、通知信息推送在很多服务型应用中，都会涉及订单状态的更新和通知的推送。这些信息基于事件触发，不均匀地连续不断生成，处理之后需要及时传递给用户。这也是非常典型的数据流的处理。

4.4、银行和金融业
举例：实时结算和通知推送，实时检测异常行为银行和金融业是另一个典型的应用行业。

用户的交易行为是连续大量发生的，银行面对的是海量的流式数据。由于要处理的交易数据量太大，以前的银行是按天结算的，汇款一般都要隔天才能到账。所以有一个说法叫作“银行家工作时间”，说的就是银行家不仅不需要 996，甚至下午早早就下班了：因为银行需要早点关门进行结算，这样才能保证第二天营业之前算出准确的账。

这显然不能满足我们快速交易的需求。在全球化经济中，能够提供 24 小时服务变得越来越重要。现在交易和报表都会快速准确地生成，我们跨行转账也可以做到瞬间到账，还可以接到实时的推送通知。这就需要我们能够实时处理数据流。

另外，信用卡欺诈的检测也需要及时的监控和报警。一些金融交易市场，对异常交易行为的及时检测可以更好地进行风险控制；还可以对异常登录进行检测，从而发现钓鱼式攻击，从而避免巨大的损失。