《流计算系统图解》书评
上周，我收到清华大学出版社编辑寄来的新书《流计算系统图解》。趁着周末的功夫，我快速浏览了本书的主要内容。一句话评价：值得一读，尤其是对开始开发流计算任务或系统一到两年，初步实现过一些功能或作业，但是还没有对流式系统建立起系统认识的开发者。
本书作者是两位 Apache Heron (incubating) 项目的 PMC 成员，Heron 是源自 Twitter 的计划取代 Storm 的流计算系统。据称，两位原本是打算写一本 Heron 的系统介绍，但是考虑到绑定具体系统，很难公平地介绍清楚流计算的基础概念和实现方向，最终选择以图解的方式讲解流式系统的设计重点和难点。
巧合的是，Heron 项目社群后续发展不顺利，已于今年一月放弃孵化。本书不局限于特定项目的定位，反而使得它能够在今天仍然有足够的价值被翻译。
本书译者是傅宇、黄鹏程和张晨。这几位都是流计算系统的专家。如果有读者关注数据处理系统的出版，可能还会知道他们合作翻译过另一本著作《Presto 实战》。应该说，这几位译者在 Data Infra 领域的经验和外文著作翻译的经验都是值得信赖的。
回到这本《流计算系统图解》上来。
本书一大特点就是书名点出的以图解方式介绍流计算系统。流计算作业通常包括多个阶段，每个阶段可以设置并行度，不同阶段之间可以用多种方式连接。一旦流计算作业运行起来，其不同阶段的算子通常会长时间运行，从而形成一个长期在线的流计算执行拓扑图。事件如何产生，如何在不同算子之间流转，连续事件处理的顺序和跨越算子不同扇入扇出时的分发机制，不画图可能还真说不清楚。
本书的另一大特点是提供了各个章节系统讲解的在线参考代码。两位作者删繁就简，设计实现了一个简单的流计算参考系统，并在概念讲解中穿插基于这个系统的实例演示。我在浏览过程中针对一些有趣的主题测试过这份在线代码，应该说，两位作者是用心设计的，读者可以阅读代码理解流计算系统的基础结构，也可以做一些 HACKING 验证书中提出的一些发散的问题和想法。
下面介绍一下本书各个章节的关注点，并附上我写过的文章或者相关章节参考资料。
第一章和第二章是对数据处理系统和流计算系统的简介和 Hello World 示例。
第三章介绍了流计算中的数据并行和任务并行。
这个主题非常重要。因为流计算要想在大数据量下取得良好的延迟和吞吐体验，合理的并行设计是必不可少的。并行的策略会影响数据分发的形式，事件处理的顺序和算子状态的管理。
第四章讨论了流计算作业的拓扑结构。主要介绍的是 DAG 的形式，以及不同算子对应的扇入扇出及其性质。
DAG 也是流计算系统主要支持的作业拓扑结构，目前最热门的流计算系统 Flink 实现的也是 DAG 拓扑结构的作业调度。除此之外，可以补充阅读 Naiad 论文。这篇论文里介绍了用于流图上迭代计算的环结构，其开源实现是 Timely Dataflow 库，被用在流数据库 Materialize 上。不过上次看的时候，Materialize 并未利用上 Timely Dataflow 的迭代计算能力，现如今也不标榜自己是流数据库了，令人唏嘘。
第五章讨论了流计算作业的事件送达语义，即经典的至多一次（At-Most Once）、至少一次（At-Least Once）和恰好一次（Exactly Once）。
书中点出了恰好一次根本是实际一次（Effectively Once），即是通过重试和幂等实现的，而不是真的只投递一次消息并能确保下游收到。这个认识对理解恰好一次语义是至关重要的。
关于流式系统中的恰好一次语义，我也写过一篇文章 Exactly Once 做讨论。其他参考材料如下：
- An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink
- 《流式系统》第五章 Exactly-Once and Side Effects
第六章是对前面几章的总结和开启第二部分进阶话题的序章。
第七章讨论了流式系统中的窗口计算。窗口其实可以理解成流计算中的攒批计算，跟批处理中的微批模式形成某种对偶。不过，窗口计算有着语义上的需求，而微批模式主要是性能上的需求。
关于窗口计算和水位线，我写过 Window 和 Watermark 两篇文章。其他参考材料如下：
- The Dataflow Model
- 《流式系统》第三章和第四章
其中，The Dataflow Model 是 Google 流计算的经典论文，Dataflow 模型的开山之作。这篇论文当中，主要讨论的就是如何设计和实现一个带窗口计算的流计算系统。
第八章讨论了 JOIN 操作，主要涉及到流和表的共轭关系或者说数据的流表二象性。
本书从算子扇入扇出切入，把 JOIN 作为一种特殊的扇入方式引进，还是比较自然的。现实世界中，最复杂的流计算就是涉及双流 JOIN 或维表 JOIN 的计算。书中先从表是流的物化视图引进，接着讨论不同类型的 JOIN 对应的效率和数据完整性考量。
这部分内容涉及《流式系统》整个第二部分，足以见其复杂
第九章讨论了反压。前面提到，流计算系统通常是长期在线运行的系统，因此它需要应对潜在的在线流量洪峰。
反压实际上是一个在线系统实现层面的细节，并不完全跟流计算系统相绑定。关于反压的问题，我推荐 Flink China 社群早年录制的一个教程《Flink 网络流控与反压剖析》。
第十章讨论了有状态计算。实际上，在前面讨论送达语义、窗口计算和 JOIN 操作的时候，或多或少都涉及到了流式系统中的状态管理。
领我入门流计算领域的施晓罡博士说过，Flink 的创造性价值，不在于流计算，而在于实现了带状态的流计算。把状态管理内化到流计算系统的设计当中，解决了 Storm 等系统依赖外部状态存储导致的数据一致性很难保证的问题。直到今天，Flink 官网上巨大的 Slogan 仍然是：数据流上的有状态计算。
关于这个主题，我写过一篇文章 State 讨论。其他参考资料如下：
第十一章终章是对前面章节的总结和展望。
关于其他流式系统的参考资料，我写过一份书单《流式系统阅读指南》。
最后，我想引用《流计算系统图解》最后一节的内容，给有志于深入学习和实践流计算系统的读者分享一些参与方向：
挑选一个开源项目来学习，甚至直接参与到开源项目当中。
开源运动让我们平等地接触到业内领先的流计算系统。它们的代码实现和设计文档，甚至设计过程的讨论和用户使用的反馈都唾手可得。学习流计算从来没有一个时候像现在这样简单。
- Apache Flink 无可争议的顶级开源流计算系统。
- Apache Spark 无论如何，Spark Streaming 的用户基数还是很大的，并且它也确实适合一些流计算的场景。
- Apache Beam Dataflow 的开源实现。
- RisingWave 译者之一傅宇参与的开源项目。虽然项目还很年轻，缺乏生产案例，但是这也意味着巨大的技术实践空间。我推荐它主要是因为项目设计文档丰富详实，以及核心开发者们乐于分享和交流。
- Materialize 这个并不是开源软件，但是源码可以自由阅读。同时代码仓库中也有非常丰富的设计讨论和文档。
开始写博客，传授你所学的知识。
上面的参考资料中包括了不少我自己写的博客。在流计算的国内传播上，云邪的博客起到了很大的作用，不少人第一次深入了解流计算就是从阅读他的博客开始的。另外，林小铂的博客也值得一读。当然，还有 Flink 的博客。主动分享和交流是开源开发者技术进步的阶梯。
参加聚会和会议。
Flink Forward 大会几乎每年都会在中国举办。此外，随着 RisingWave 和一系列 MQ 社群的崛起，流计算相关的聚会和会议只会越来越多。
永不放弃。原文写到：
要实现任何卓越的目标，都需要经历一次又一次的失败。接受失败，这将使你变得更优秀。