Fluss 与数据湖的深度解析（二）

上一篇文章中我们说了 Fluss 与 Paimon 数据湖的三个相关问题：

1. 如何查询 Paimon 数据湖中的数据？
2. 如何查询 Fluss 和 Paimon 数据的“联合视图”？
3. 如何只查询 Fluss 中的数据？

大家可以先去看这一篇文章，其中第二点 如何查询 Fluss 和 Paimon 数据的“联合视图” 中还遗留一个问题：在做数据查询的时候 Fluss 和 Paimon 数据湖是怎么保证数据一致性的，也就是事务的。还有第三点 如何只查询 Fluss 中的数据 这个问题也没有说，今天这篇文章主要解决上面这几个问题。

Fluss 和 Paimon 数据湖保证事务

当我们在 Fluss 里面建表的时候配置这个表的数据会同步到数据湖的时候，当我们往 Fluss 写入数据的时候，这份数据同时会写入你配置的数据湖里面，在写入过程中会记录数据入湖的Snapshot 和 Fluss Offset 的关联关系。

那么这样 Fluss 和 Paimon 是怎么保证事务的呢？其实当 Fluss 和 Paimon 联合读取数据时，读取的瞬间，Fluss 会：

1. 锁定 Paimon 的快照：读取当前 Paimon 的最新快照数据。
2. 获取 Fluss 的日志范围（end_offset）：在读取时瞬间获取当前日志的结束位置。
3. 限制日志读取范围：Fluss 仅读取 范围内的日志数据。
4. 与 Paimon 快照数据进行排序合并：将日志增量数据和 Paimon 快照数据合并，确保结果完整且无重复。

比如下面这样一个数据场景：

1. 数据场景：订单表的实时查询

表结构和现有数据

假设有一张订单表 order_table，配置了 table.datalake.enabled=true。当前数据如下：

• Paimon 快照数据（paimon_snapshot_offset = 3）：

  订单 ID = 001，金额 = 100，状态 = Pending
  订单 ID = 002，金额 = 200，状态 = Confirmed

• Fluss 日志数据（Offset > 3）：

  Offset 4: 订单 ID = 003，金额 = 300，状态 = Shipped

用户发起查询：

SELECT SUM(amount) FROM order_table;

查询过程中并发写入的情况

1. 初始读取时的数据：

   • 查询开始时，读取到了：

     Paimon 快照数据：
     订单 ID = 001，金额 = 100，状态 = Pending
     订单 ID = 002，金额 = 200，状态 = Confirmed

   • Fluss 日志：

     Offset 4: 订单 ID = 003，金额 = 300，状态 = Shipped

2. 读取进行中，新的写入发生：

   • 在查询进行的过程中，新的数据被写入 Fluss：

     Offset 5: 订单 ID = 004，金额 = 400，状态 = Delivered
     Offset 6: 订单 ID = 005，金额 = 500，状态 = Pending

3. 读取到的结果：

   • 由于未锁定 end_offset，读取的瞬间不是原子的，查询结果可能会因读取进度不同而出现多种结果：

     • 如果读取日志时，Offset = 5 被写入：

       SUM(amount) = 100 + 200 + 300 + 400 = 1000

     • 如果读取日志时，Offset = 6 被写入：

       SUM(amount) = 100 + 200 + 300 + 400 + 500 = 1500

4. 最终结果的不确定性：

   • 查询的返回结果可能会随着写入进度不同而变化，导致结果不一致。
   • 原因：读取过程并非原子操作，新写入的数据动态影响了查询结果。

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2. 不锁定 end_offset 的问题

问题：读取结果的不确定性

• 由于读取 Fluss 日志和 Paimon 快照是分阶段完成的，如果查询过程中有新的写入发生：
  • 快照数据已经读取完成，但 日志数据正在读取时被新增写入。
  • 这会导致查询结果依赖于写入的时间点和读取的进度，结果具有不确定性。

关键点：读取不是原子的

• 读取过程分阶段：
  • 第一步读取 Paimon 的快照数据。
  • 第二步读取 Fluss 的日志数据。
• 如果写入发生在读取日志数据的过程中，读取范围不固定，导致结果受动态写入影响。

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3. 解决方法：锁定 end_offset

通过在查询开始时锁定 Paimon 快照 和 Fluss 的 end_offset，可以确保读取过程是确定且一致的。

机制：锁定读取范围

1. 锁定 Paimon 快照：

   • 确保快照数据在查询期间保持一致。

   • 例如，锁定快照 ID = 1，包含以下数据：

     订单 ID = 001，金额 = 100，状态 = Pending
     订单 ID = 002，金额 = 200，状态 = Confirmed

2. 锁定 Fluss 的 end_offset：

   • 查询开始时，记录当前日志的结束位置，例如：

     end_offset = 4

   • 限制日志读取范围为：

     Offset > 3 且 <= 4

   • 查询只读取以下日志数据：

     Offset 4: 订单 ID = 003，金额 = 300，状态 = Shipped

查询过程示例

1. 锁定后读取范围明确：

   • Paimon 数据：

     订单 ID = 001，金额 = 100，状态 = Pending
     订单 ID = 002，金额 = 200，状态 = Confirmed

   • Fluss 日志数据：

     Offset 4: 订单 ID = 003，金额 = 300，状态 = Shipped

2. 合并结果：

   • 查询结果为：

     SUM(amount) = 100 + 200 + 300 = 600

3. 后续写入不影响查询：

   • 查询结束后，新写入的数据（Offset 5 和 Offset 6）不会影响当前查询。
   • 它们将在下一次查询中被读取。

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4. 总结

不锁定 end_offset 的问题：

• 查询过程中数据写入，导致读取范围动态变化，结果具有不确定性。
• 原因：读取过程不是原子的，新数据在读取期间被引入。

锁定 end_offset 的好处：

确保读取范围一致：

• 快照数据和日志数据范围明确，结果不受写入影响。

避免结果不确定性：

• 查询结果固定，且与查询开始时的数据状态一致。

隔离性和一致性：

• 查询过程锁定数据范围，确保事务隔离性。

通过锁定 end_offset，Fluss 实现了事务性的读取，解决了不确定性问题，确保查询结果的准确性和一致性。

5.Paimon 数据湖如何利用 MVCC 保证事务

Paimon 数据湖使用 多版本并发控制（MVCC） 来保证事务的一致性和隔离性。MVCC 的核心思想是：每次对数据的写入操作（新增、更新或删除）都会生成一个新的 快照（Snapshot），而查询操作总是基于某个固定的快照进行。以下通过一个具体数据的例子，说明 Paimon 如何利用 MVCC 保证事务。

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MVCC 的核心概念

• 快照（Snapshot）： 每次写入都会生成一个快照，快照记录了写入时刻数据的完整状态。
• 时间旅行查询： 用户可以基于指定的快照读取历史数据，不受后续写入影响。
• 并发操作： 写入操作生成新的快照，不会修改旧快照的数据，保证并发读写的隔离性。

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数据场景：订单表的读写操作

表结构

我们有一个订单表 order_table，包含以下字段：

订单 ID（order_id）: STRING，主键
金额（amount）: INT
状态（status）: STRING

初始数据

假设当前 Paimon 数据湖中已有以下数据：

快照 ID = 1：
订单 ID = 001，金额 = 100，状态 = Pending
订单 ID = 002，金额 = 200，状态 = Confirmed

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写入操作：新增和更新订单

新写入的操作

1. 新增订单：

   订单 ID = 003，金额 = 300，状态 = Shipped

2. 更新订单：

   订单 ID = 001，金额 = 150，状态 = Confirmed

生成新快照

• Paimon 会基于上述写入生成一个新的快照：

  快照 ID = 2：
  订单 ID = 001，金额 = 150，状态 = Confirmed （更新）
  订单 ID = 002，金额 = 200，状态 = Confirmed
  订单 ID = 003，金额 = 300，状态 = Shipped （新增）

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事务保障：查询操作

查询开始前

• 查询基于快照

  ID = 1，此时 Paimon 的数据状态为：

  快照 ID = 1：
  订单 ID = 001，金额 = 100，状态 = Pending
  订单 ID = 002，金额 = 200，状态 = Confirmed

查询期间的写入

• 查询执行时，Paimon 收到了新的写入请求，并生成了新的快照（快照 ID = 2）。
  • 新写入不会影响当前查询。
  • 当前查询仍然基于快照 ID = 1。

查询结果

• 查询操作读取的是快照 ID = 1 的数据：

  查询结果：
  订单 ID = 001，金额 = 100，状态 = Pending
  订单 ID = 002，金额 = 200，状态 = Confirmed

写入后的查询

• 新的查询如果基于快照 ID = 2，则会读取最新的数据状态：

  查询结果：
  订单 ID = 001，金额 = 150，状态 = Confirmed
  订单 ID = 002，金额 = 200，状态 = Confirmed
  订单 ID = 003，金额 = 300，状态 = Shipped

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MVCC 的优势

并发读写隔离

• 读取固定快照：
  • 查询基于某个快照，保证数据的一致性和隔离性。
  • 查询不受写入操作的影响。
• 写入生成新快照：
  • 写入操作不会修改现有快照的数据，而是生成新的快照，保证并发写入的隔离性。

时间旅行

• 用户可以基于指定快照回溯历史数据：

  SELECT * FROM order_table$snapshots WHERE snapshot_id = 1;

  返回快照

  ID = 1

  的数据状态。

事务保证

• 所有写入都是原子的，只有在快照生成成功后，新的数据状态才会对外可见。

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总结

通过 MVCC，Paimon 数据湖实现了以下事务特性：

1. 一致性：查询总是基于固定快照，保证数据状态一致。
2. 隔离性：写入操作生成新快照，不会影响并发查询。
3. 持久性：每个快照都是持久化存储，支持历史数据的回溯。

Paimon 的 MVCC 机制使其在高并发的读写场景下，能够保证事务性和高效性，同时为实时数据分析提供强有力的支持。

如何只查询 Fluss 中的数据

其实无论你建表的时候 加不加 table.datalake.enabled=true 这个配置，在我们往 Fluss 写入数据的时候，你所写入的全部数据都会写到 Fluss 本地存储，然后根据一定的策略 Fluss 会把数据存储到远程存储，这就是我们讲Fluss 架构那篇文章里面说的那个远程存储，这个存储和数据湖是没有任何关系的，只是Fluss 框架自己的操作，因为 Fluss 作为一个存储和分析的系统，它肯定会存储所有的数据的。

只是你加了 table.datalake.enabled=true 这个配置的时候，这个配置就相当于一个开关，当我们往 Fluss 写入数据的时候，这份数据就会通过 Fluss 的 compact service 服务把数据同步到数据湖的。

在我们查询的时候也会根据你建表的时候有没有加 table.datalake.enabled=true 这个配置，如果没有加的话，这个时候是只能根据主键查询的，查询的所有数据都是来自 Fluss 自己框架的数据。当你建表的时候加了上面那个配置的时候，你去查询全表的时候，数据是按照我们上篇文章说的那样查询的是Paimon 数据湖和 Fluss 的数据，至于查询的原理在这两篇内容里面已经详细阐述了。

写在最后

这篇文章讲了 Fluss 和 Paiom 数据湖的事务和 Fluss 一些设计原理，能让大家对 Fluss 从设计理念到实现细节上面都有了一个全面的认识。我讲的这些知识点和细节小伙伴在官网或者其他地方都是看不到的，欢迎大家一起来讨论大数据技术，同时我也给大家整理了 2024 年 最新的大厂Java、大数据、大模型等相关内容的面试题，欢迎大家来取。关注微信公众号 大圣数据星球 带你搞定数据开发不迷路。

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