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Apache Flink 漫谈系列 - 持续查询(Continuous Queries)

摘要:实际问题 我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。 实际问题 我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。 数据管理 在介绍持续查询之前,我们先看看Apache Flink对数据的管理和传统数据库对数据管理的区别,以MySQL为例,如下图: 如上图所示传统数据库是数据存储和查询计算于一体的架构管理方式,这个很明显,oracle数据库不可能管理MySQL数据库数据,反之亦然,每种数据库厂商都有自己的数据库管理和存储的方式,各自有特有的实现。在这点上Apache Flink海纳百川(也有corner case),将data store 进行抽象,分为source(读) 和 sink(写)两种类型接口,然后结合不同存储的特点...

JDK8并发包新增StampedLock锁

4.8 JDK8新增的StampedLock锁探究 StampedLock是并发包里面jdk8版本新增的一个锁,该锁提供了三种模式的读写控制,三种模式分别如下: 写锁writeLock,是个排它锁或者叫独占锁,同时只有一个线程可以获取该锁,当一个线程获取该锁后,其它请求的线程必须等待,当目前没有线程持有读锁或者写锁的时候才可以获取到该锁,请求该锁成功后会返回一个stamp票据变量用来表示该锁的版本,当释放该锁时候需要unlockWrite并传递参数stamp。 悲观读锁readLock,是个共享锁,在没有线程获取独占写锁的情况下,同时多个线程可以获取该锁,如果已经有线程持有写锁,其他线程请求获取该读锁会被阻塞。这里讲的悲观其实是参考数据库中的乐观悲观锁的,这里说的悲观是说在具体操作数据前悲观的认为其他线程可能要对自己操作的数据进行修改,所以需要先对数据加锁,这是在读少写多的情况下的一种考虑,请求该锁成功后会返回一个stamp票据变量用来表示该锁的版本,当释放该锁时候需要unlockRead并传递参数stamp。 乐观读锁tryOptimisticRead,是相对于悲观锁来说的,在操作数...

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