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flink sql 知其所以然（五）| 自定义 protobuf format

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大数据 Flink

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1.序篇-本文结构

大数据羊说

大数据羊说

用数据提升美好事物发生的概率~

protobuf 作为目前各大公司中最广泛使用的高效的协议数据交换格式工具库，会大量作为流式数据传输的序列化方式，所以在 flink sql 中如果能实现 protobuf 的 format 会非常有用（目前社区已经有对应的实现，不过目前还没有 merge，预计在 1.14 系列版本中能 release）。

issue 见：https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-18202?filter=-4&jql=project %3D FLINK AND issuetype %3D "New Feature" AND text ~ protobuf order by created DESC

pr 见：https://github.com/apache/flink/pull/14376

这一节主要介绍 flink sql 中怎么自定义实现 format，其中以最常使用的 protobuf 作为案例来介绍。

  1. 背景篇-为啥需要 protobuf format

  2. 目标篇-protobuf format 预期效果

  3. 难点剖析篇-此框架建设的难点、目前有哪些实现

  4. 维表实现篇-实现的过程

  5. 总结与展望篇

如果想在本地直接测试下：

  1. 在公众号后台回复

  • flink sql 知其所以然（五）| 自定义 protobuf format获取源码（源码基于 1.13.1 实现）

  • flink sql 知其所以然（五）| 自定义 protobuf format获取源码（源码基于 1.13.1 实现）

  • flink sql 知其所以然（五）| 自定义 protobuf format获取源码（源码基于 1.13.1 实现）

  1. 执行源码包中的 flink.examples.sql._05.format.formats.SocketWriteTest 测试类来制造 protobuf 数据

  2. 然后执行源码包中的 flink.examples.sql._05.format.formats.ProtobufFormatTest 测试类来消费 protobuf 数据，并且打印在 console 中，然后就可以在 console 中看到结果。

2.背景篇-为啥需要 protobuf format

关于为什么选择 protobuf 可以看这篇文章，写的很详细：

http://hengyunabc.github.io/thinking-about-grpc-protobuf/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

在实时计算的领域中，为了可读性会选择 json，为了效率以及一些已经依赖了 grpc 的公司会选择 protobuf 来做数据序列化，那么自然而然，日志的序列化方式也会选择 protobuf。

而官方目前已经 release 的版本中是没有提供 flink sql api 的 protobuf format 的。如下图，基于 1.13 版本。

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/connectors/table/overview/

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因此本文在介绍怎样自定义一个 format 的同时，实现一个 protobuf format 来给大家使用。

3.目标篇-protobuf format 预期效果

预期效果是先实现几种最基本的数据类型，包括 protobuf 中的 message（自定义 model）、map（映射）、repeated（列表）、其他基本数据类型等，这些都是我们最常使用的类型。

预期 protobuf message 定义如下：

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测试数据源数据如下，博主把 protobuf 的数据转换为 json，以方便展示，如下图：

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预期 flink sql：

数据源表 DDL：

CREATE TABLE protobuf_source (
    name STRING
  , names ARRAY<STRING>
  , si_map MAP<STRING, INT>
)
WITH (
  'connector' = 'socket',
  'hostname' = 'localhost',
  'port' = '9999',
  'format' = 'protobuf',
  'protobuf.class-name' = 'flink.examples.sql._04.format.formats.protobuf.Test'
)

数据汇表 DDL：

CREATE TABLE print_sink (
  name STRING
  , names ARRAY<STRING>
  , si_map MAP<STRING, INT>
) WITH (
  'connector' = 'print'
)

Transform 执行逻辑：

INSERT INTO print_sink
SELECT *
FROM protobuf_source

下面是我在本地跑的结果：

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可以看到打印的结果，数据是正确的被反序列化读入，并且最终输出到 console。

4.难点剖析篇-目前有哪些实现

目前业界可以参考的实现如下：https://github.com/maosuhan/flink-pb， 也就是这位哥们负责目前 flink protobuf 的 format。

这种实现的具体使用方式如下：

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其实现有几个特点：

  1. 复杂性：用户需要在 flink sql 程序运行时，将对应的 protobuf java 文件引入 classpath，这个特点是复合 flink 这样的通用框架的特点的。但是如果需要在各个公司场景要做一个流式处理平台的场景下，各个 protobuf sdk 可能都位于不同的 jar 包中，那么其 jar 包管理可能是一个比较大的问题。

  2. 高效 serde：一般很多场景下为了通用化 serde protobuf message，可能会选择 DynamicMessage 来处理 protobuf message，但是其 serde 性能相比原生 java code 的性能比较差。因为特点 1 引入了 protobuf 的 java class，所以其 serde function 可以基于 codegen 实现，而这将极大提高 serde 效率，效率提高就代表着省钱啊，可以吹逼的。

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Notes：

当然博主针对第一点也有一些想法，比如怎样做到不依赖 protobuf java 文件，只依赖 protobuf 的 message 定义即可或者只依赖其 descriptor。目前博主的想法如下：

  1. flink 程序在客户端获取到对应的 protobuf message 定义

  2. 然后根据这个定义恢复出 proto 文件

  3. 客户端本地执行 protoc 将此文件编译为 java 文件

  4. 客户端本地动态将此 java 文件编译并 load 到 jvm 中

  5. 使用 codegen 然后动态生成执行代码

一气呵成！！！

具体实现其实可以参考：https://stackoverflow.com/questions/28381659/how-to-compile-protocol-buffers-schema-at-runtime

5.实现篇-实现的过程

5.1.flink format 工作原理

其实上节已经详细描述了 flink sql 对于 source\sink\format 的加载机制。

  1. 通过 SPI 机制加载所有的 source\sink\format 工厂 Factory

  2. 过滤出 DeserializationFormatFactory\SerializationFormatFactory + format 标识的 format 工厂类

  3. 通过 format 工厂类创建出对应的 format

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[

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flink sql 知其所以然（一）| source\sink 原理

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如图 serde format 是通过 TableFactoryHelper.discoverDecodingFormat 和 TableFactoryHelper.discoverEncodingFormat 创建的

// either implement your custom validation logic here ...
        // or use the provided helper utility
final FactoryUtil.TableFactoryHelper helper = FactoryUtil.createTableFactoryHelper(this, context);

// discover a suitable decoding format
final DecodingFormat<DeserializationSchema<RowData>> decodingFormat = helper.discoverDecodingFormat(
        DeserializationFormatFactory.class,
        FactoryUtil.FORMAT);

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所有通过 SPI 的 source\sink\formt 插件都继承自 Factory。

整体创建 format 方法的调用链如下图。

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5.2.flink protobuf format 实现

最终实现如下，涉及到了几个实现类：

  1. ProtobufFormatFactory

  2. ProtobufOptions

  3. ProtobufRowDataDeserializationSchema

  4. ProtobufToRowDataConverters

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具体流程：

  1. 定义 SPI 的工厂类 ProtobufFormatFactory implements DeserializationFormatFactory，并且在 resource\META-INF 下创建 SPI 的插件文件

  2. 实现 ProtobufFormatFactory#factoryIdentifier 标识 protobuf

  3. 实现 ProtobufFormatFactory#createDecodingFormat 来创建对应的 DecodingFormat<DeserializationSchema<RowData>>，DecodingFormat 是用来封装具体的反序列化器的，实现 DecodingFormat<DeserializationSchema<RowData>>#createRuntimeDecoder，返回 ProtobufRowDataDeserializationSchema

  4. 定义 ProtobufRowDataDeserializationSchema implements DeserializationSchema<RowData>，这个就是具体的反序列化器，其实与 datastream api 相同

  5. 实现 ProtobufRowDataDeserializationSchema#deserialize 方法，与 datastream 相同，这个方法就是将 byte[] 序列化为 RowData 的具体逻辑

  6. 注意这里还实现了一个类 ProtobufToRowDataConverters，其作用就是在客户端创建出具体的将 byte[] 序列化为 RowData 的具体工具类，其会根据用户定义的表字段类型动态生成数据转换的 converter 类，相当于表的 schema 确定之后，其 converter 也会确定

上述实现类的具体关系如下：

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介绍完流程，进入具体实现方案细节：

ProtobufFormatFactory 主要创建 format 的逻辑：

public class ProtobufFormatFactory implements DeserializationFormatFactory {

    public static final String IDENTIFIER = "protobuf";

    @Override
    public DecodingFormat<DeserializationSchema<RowData>> createDecodingFormat(Context context,
            ReadableConfig formatOptions) {

        FactoryUtil.validateFactoryOptions(this, formatOptions);

        // 1.获取到 protobuf 的 class 全路径
        final String className = formatOptions.get(PROTOBUF_CLASS_NAME);

        try {
            // 2.load class
            Class<GeneratedMessageV3> protobufV3 =
                    (Class<GeneratedMessageV3>) this.getClass().getClassLoader().loadClass(className);

            // 3.创建 DecodingFormat
            return new DecodingFormat<DeserializationSchema<RowData>>() {
                @Override
                public DeserializationSchema<RowData> createRuntimeDecoder(DynamicTableSource.Context context,
                        DataType physicalDataType) {
                    // 4.获取到 table schema rowtype
                    final RowType rowType = (RowType) physicalDataType.getLogicalType();

                    // 5.创建对应的 DeserializationSchema 作为反序列化器
                    return new ProtobufRowDataDeserializationSchema(
                            protobufV3
                            , true
                            , rowType);
                }

                @Override
                public ChangelogMode getChangelogMode() {
                    return ChangelogMode.insertOnly();
                }
            };
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    @Override
    public String factoryIdentifier() {
        return IDENTIFIER;
    }

    ...
}

resources\META-INF 文件：

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ProtobufRowDataDeserializationSchema 主要实现反序列化的逻辑：

public class ProtobufRowDataDeserializationSchema extends AbstractDeserializationSchema<RowData> {

    ...

    private ProtobufToRowDataConverters.ProtobufToRowDataConverter runtimeConverter;

    public ProtobufRowDataDeserializationSchema(
            Class<? extends GeneratedMessageV3> messageClazz
            , boolean ignoreParseErrors
            , RowType expectedResultType) {
        this.ignoreParseErrors = ignoreParseErrors;
        Preconditions.checkNotNull(messageClazz, "Protobuf message class must not be null.");
        this.messageClazz = messageClazz;
        this.descriptorBytes = null;
        this.descriptor = ProtobufUtils.getDescriptor(messageClazz);
        this.defaultInstance = ProtobufUtils.getDefaultInstance(messageClazz);

        // protobuf 本身的 schema
        this.protobufOriginalRowType = (RowType) ProtobufSchemaConverter.convertToRowDataTypeInfo(messageClazz);

        this.expectedResultType = expectedResultType;

        // 1.根据 table schema 动态创建出对应的反序列化器
        this.runtimeConverter = new ProtobufToRowDataConverters(false)
                .createRowDataConverterByLogicalType(this.descriptor, this.expectedResultType);
    }

    @Override
    public RowData deserialize(byte[] bytes) throws IOException {
        if (bytes == null) {
            return null;
        }
        try {

            // 2.将 bytes 反序列化为 protobuf message
            Message message = this.defaultInstance
                    .newBuilderForType()
                    .mergeFrom(bytes)
                    .build();

            // 3.反序列化逻辑，从 protobuf message 中获取字段转换为 RowData
            return (RowData) runtimeConverter.convert(message);
        } catch (Throwable t) {
            if (ignoreParseErrors) {
                return null;
            }
            throw new IOException(
                    format("Failed to deserialize Protobuf '%s'.", new String(bytes)), t);
        }
    }

    ...

可以注意到上述反序列化的主要逻辑就集中在 runtimeConverter 上，即 ProtobufToRowDataConverters.ProtobufToRowDataConverter。

ProtobufToRowDataConverters.ProtobufToRowDataConverter 就是在 ProtobufToRowDataConverters 中定义的。

ProtobufToRowDataConverters.ProtobufToRowDataConverter 其实就是一个 convertor 接口：

@FunctionalInterface
public interface ProtobufToRowDataConverter extends Serializable {
    Object convert(Object object);
}

其作用就是将 protobuf message 中的每一个字段转换成为 RowData 中的每一个字段。

ProtobufToRowDataConverters 中就定义了具体转换逻辑，如截图所示，每一个 LogicalType 都定义了 protobuf message 字段转换为 flink 数据类型的逻辑：

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6.总结与展望篇

6.1.总结

本文主要是针对 flink sql protobuf format 进行了原理解释以及对应的实现。

大数据羊说

大数据羊说

用数据提升美好事物发生的概率~

6.2.展望

当然上述只是 protobuf format 一个基础的实现，用于生产环境还有很多方面可以去扩展的。

  1. 性能优化、通用化：protobuf java class 本地 codegen 来提高任务性能

  2. 数据质量：异常 AOP，alert 等

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发表于 2021.08.25 21:23， 共 2808 人浏览

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