在本次升级之前，我们使用的主要版本为Flink-1.4.2，并且在社区版本上进行了一些增强，提供了StreamSQL和低阶API两种服务形式。现有集群规模达到了1500台物理机，运行任务数超过12000 ，日均处理数据 3万亿条左右。

不过随着社区的发展，尤其是Blink合入master后有很多功能和架构上的升级，我们希望能通过版本升级提供更好的流计算服务。今年2月份，里程碑版本Flink-1.10发布，我们开始在新版上上进行开发工作，踏上了充满挑战的升级之路。 

作为Flink社区至今为止的最大的一次版本升级，加入的新特性解决了之前遇到很多的痛点。

FlinkSQL原生支持了DDL语法，比如CREATE TABLE/CREATE FUNCTION，可以使用SQL进行元数据的注册，而不需要使用代码的方式。

也提供了Catalog的支持，默认使用InMemoryCatalog将信息临时保存在内存中，同时也提供了HiveCatalog可以与HiveMetastore进行集成。也可以通过自己拓展Catalog接口实现自定义的元数据管理。

• 基于ROW_NUMBER实现的TopN和去重语法，拓展了StreamSQL的使用场景；

• 实现了BinaryRow类型作为内部数据交互，将数据直接以二进制的方式构建而不是对象数组，比如使用一条数据中的某个字段时，可以只反序列其中部分数据，减少了不必要的序列化开销；

• 新增了大量内置函数，例如字符串处理、FIRST/LAST_VALUE等等，由于不需要转换为外部类型，相较于自定义函数效率更高；

• 增加了MiniBatch优化，通过微批的处理方式提升任务的吞吐。 

   

之前对Flink内存的管理一直是一个比较头疼的问题，尤其是在使用RocksDB时，因为一个TaskManager中可能存在多个RocksDB实例，不好估算内存使用量，就导致经常发生内存超过限制被杀。

在新版上增加了一些内存配置，例如 state.backend.rocksdb.memory.fixed-per-slot可以轻松限制每个slot的RocksDB内存的使用上限，避免了OOM的风险。

本次升级最大的挑战是，如何保证StreamSQL的兼容性。StreamSQL的目的就是为了对用户屏蔽底层细节，能够更加专注业务逻辑，而我们可以通过版本升级甚至更换引擎来提供更好的服务。保证任务的平滑升级是最基本的要求。 

由于跨越多个版本架构差距巨大，内部patch基本无法直接合入，需要在新版本上重新实现。我们首先整理了所有的历史commit，筛选出那些必要的修改并且在新版上进行重新实现，目的是能覆盖已有的所有功能，确保新版本能支持现有的所有任务需求。

例如：

• 新增或修改Connectors以支持公司内部需要，例如DDMQ（滴滴开源消息队列产品），权限认证功能等；

• 新增Formats实现，例如binlog，内部日志采集格式的解析等；

• 增加ADD JAR语法，可以在SQL任务中引用外部依赖，比如UDF JAR，自定义Source/Sink；

• 增加SET语法，可以在SQL中设置TableConfig，指导执行计划的生成。 

社区在1.4版本时，FlinkSQL还处于比较初始的阶段，也没有原生的DDL语法支持，我们使用Antlr实现了一套自定义的DDL语法。但是在Flink1.10版本上，社区已经提供了原生的DDL支持，而且与我们内部的语法差别较大。现在摆在我们面前有几条路可以选择：

• a.放弃内部语法的支持，修改全部任务至新语法。（违背了平滑迁移的初衷，而且对已有用户学习成本高）；

• b.修改Flink内语法解析的模块（sql-parser），支持对内部语法的解析。（实现较为复杂，且不利于后续的版本升级）；

• c.在sql-parser之上封装一层语法转换层，将原本的SQL解析提取有效信息后，通过字符串拼接的方式组织成社区语法再运行。

最终我们选用了第三种方案，这样可以最大限度的减少和引擎的耦合，作为插件运行，未来再有引擎升级完全可以复用现有的逻辑，能够降低很多的开发成本。

例如：我们在旧版本上使用"json-path"的库实现了json解析，通过在建表语句里定义类似$.status的表达式表示如何提取此字段。 

新版本上原生的json类型解析可以使用ROW类型来表示嵌套结构，在转换为新语法的过程中，将原本的表达是解析为树并构建出新的字段类型，再使用计算列的方式提取出原始表中的字段，确保表结构与之前一致。类型名称、配置属性也通过映射转换为社区语法。 

最后是测试阶段，需要进行完善的测试确保所有任务都能做到平滑升级。我们原本的计划是准备进行回归测试，对已有的所有任务替换配置后进行回放，但是在实际操作中有很多问题：

• 测试流程过长，一次运行可能需要数个小时；

• 出现问题时不好定位，可能发生在任务的整个生命周期的任何阶段；

• 无法验证计算结果，即新旧版本语义是否一致。

所以我们按任务的提交流程分成多个阶段进行测试，只有在当前阶段能够全部测试通过后后进入下一个阶段测试，提前发现问题，将问题定位范围缩小到当前阶段，提高测试效率。 

• 转换测试：对所有任务进行转换，测试结果符合预期，抽象典型场景为单元测试；

• 编译测试：确保所有任务可以通过TablePlanner生成执行计划，在编译成JobGraph，真正提交运行前结束；

• 回归测试：在测试环境对任务替换配置后进行回放，确认任务可以提交运行；

• 对照测试：对采样数据以文件的形式提交至新旧两个版本中运行，对比结果是否完全一致（因为部分任务结果不具有确定性，所以使用旧版本连续运行2次，筛选出确定性任务，作为测试用例） 。

除了对旧版本的兼容，我们也结合了新版本的特性，对引擎进行了增强。 

我们一直希望能精确衡量任务的负载状况，使用反压指标指标只能粗略的判断任务的资源够或者不够。

结合新版的Mailbox线程模型，所有互斥操作全部运行在TaskThread中，只需统计出线程的占用时间，就可以精确计算任务负载的百分比。

未来可以使用指标进行任务的资源推荐，让任务负载维持在一个比较健康的水平。 

在FLIP-6后，Flink修改了资源调度模型，移除了--container参数，slot按需申请确保不会有闲置资源。但是这也导致了一个问题，Source的并发数常常是小于最大并发数的，而SubTask调度是按DAG的拓扑顺序调度，这样SourceTask就会集中在某些TaskManager中导致热点。 

我们加入了"最小slot数"的配置，保证在Flink session启动后立即申请相应数量的slot，且闲置时也不主动退出，搭配cluster.evenly-spread-out-slots参数可以保证在slot数充足的情况下，SubTask会均匀分布在所有的TaskManager上。 

以滚动窗口为例 TUMBLE(time_attr, INTERVAL '1' DAY)，窗口为一天时开始和结束时间固定为每天0点-24点，无法做到生产每天12点-次日12点的窗口。

对于代码可以通过指定偏移量实现，但是SQL目前还未实现，通过增加参数TUMBLE(time_attr, INTERVAL '1' DAY, TIME '12:00:00')表示偏移时间为12小时。

还有另外一种场景，比如统计一天的UV，同时希望展示当前时刻的计算结果，例如每分钟触发窗口计算。对于代码开发的方式可以通过自定义Trigger的方式决定窗口的触发逻辑，而且Flink也内置了一些Tigger实现，比如ContinuousTimeTrigger就很适合这种场景。所以我们又在窗口函数里增加了一种可选参数，代表窗口的触发周期，TUMBLE(time_attr, INTERVAL '1' DAY, INTERVAL '1' MINUTES) 。

通过增加offset和tiggger周期参数（TUMBLE(time_attr, size[,offset_time][,trigger_interval])），拓展了SQL中窗口的使用场景，类似上面的场景可以直接使用SQL开发而不需要使用代码的方式。 

在很多SQL的使用场景里，会多次使用上一个计算结果，比如将JSON解析成Map并提取多个字段 ：

虽然通过子查询，看起来json解析只调用一次，但是经过引擎的优化后，通过结果表的投影(Projection)生成函数调用链(RexCall)，结果类似：

这样会导致json解析的计算重复运行了3次，即使使用视图分割成两步操作，经过Planner的优化一样会变成上边的样子。

对于确定性(isDeterministic=true)的函数来说，相同的输入一定代表相同的结果，重复执行3次json解析其实是没有意义的，如何优化才能实现对函数结果的复用呢？

在代码生成时，将RexCall生成的唯一标识（Digest）和变量符号的映射保存在CodeGenContext中，如果遇到Digest相同的函数调用，则可以复用已经存在的结果变量，这样解析JSON只需要执行第一次，之后就可以复用第一次的结果。

通过几个月的努力，新版本已经上线运行，并且作为StreamSQL的默认引擎，任务重启后直接使用新版本运行。兼容性测试的通过率达到99.9%，可以基本做到对用户的透明升级。对于新接触StreamSQL用户可以使用社区SQL语法进行开发，已有任务也可以修改DML部分语句来使用新特性。现在新版本已经支持了公司内许多业务场景，例如公司实时数据仓库团队依托于新版本更强的表达能力和性能，承接了多种多样的数据需求做到稳定运行且与离线口径保持一致。

版本升级不是我们的终点，随着实时计算的发展，公司内也有越来越多团队需要使用Flink引擎, 也向我们提出了更多的挑战，例如与Hive的整合做到将将结果直接写入Hive或直接使用Flink作为批处理引擎，这些也是我们探索和发展的方向，通过不断的迭代向用户提供更加简单好用的流计算服务。