Flink Table的三种Sink模式分别是什么，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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作为计算引擎 Flink 应用的计算结果总要以某种方式输出，比如调试阶段的打印到控制台或者生产阶段的写到数据库。而对于本来就需要在 Flink 内存保存中间及最终计算结果的应用来说，比如进行聚合统计的应用，输出结果便是将内存中的结果同步到外部。就 Flink Table/SQL API 而言，这里的同步会有三种模式，分别是 Append、Upsert 和 Retract。实际上这些输出计算结果的模式并不限于某个计算框架，比如 Storm、Spark 或者 Flink DataStream 都可以应用这些模式，不过 Flink Table/SQL 已有完整的概念和内置实现，更方便讨论。
相信接触过 Streaming SQL 的同学都有了解或者听过流表二象性，简单来说流和表是同一事实的不同表现，是可以相互转换的。流和表的表述在业界不尽相同，笔者比较喜欢的一种是: 流体现事实在时间维度上的变化，而表则体现事实在某个时间点的视图。如果将流比作水管中流动的水，那么表将是杯子里静止的水。
将流转换为表的方法对于大多数读者都不陌生，只需将聚合统计函数应用到流上，流很自然就变为表（值得注意的是，Flink 的 Dynamic Table 和表的定义有细微不同，这将在下文讲述）。比如对于一个计算 PV 的简单流计算作业，将用户浏览日志数据流安 url 分类统计，变成 (url, views) 这样的一个表。然而对于如何将表转换成流，读者则未必有这么清晰的概念。
假设一个典型的实时流计算应用的工作流程可以被简化为下图:
其中很关键的一点是 Transformation 是否聚合类型的计算。若否，则输出结果依然是流，可以很自然地使用原本流处理的 Sink（与外部系统的连接器）；若是，则流会转换为表，那么输出的结果将是表，而一个表的输出通常是批处理的概念，不能直接简单地用流处理的 Sink 来表达。
这时有个很朴素的想法是，我们能不能避免批处理那种全量的输出，每次只输出表的 diff，也就是 changelog。这也是表转化为流的方法: 持续观察表的变化，并将每个变化记录成日志输出。因此，流和表的转换可以以下图表示:
其中表的变化具体可以分为 INSERT、UPDATE 和 DELETE 三类，而 Flink 根据这些变化类型分别总结了三种结果的输出模式。
| 模式 | INSERT | UPDATE | DELETE |
|---|---|---|---|
| Append | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| Upsert | 支持 | 支持 | 支持 |
| Retract | 支持 | 支持 | 支持 |
通常来说 Append 是最容易实现但功能最弱的，Retract 是最难实现而功能最强的。下文分别谈谈三种模式的特点和应用场景。
Append 是最为简单的输出模式，只支持追加结果记录的操作。因为结果一旦输出以后便不会再有变更，Append 输出模式的最大特性是不可变性（immutability），而不可变性最令人向往的优势便是安全，比如线程安全或者 Event Sourcing 的可恢复性，不过同时也会给业务操作带来限制。通常来说，Append 模式会用于写入不方便做撤回或者删除操作的存储系统的场景，比如 Kafka 等 MQ 或者打印到控制台。
在实时聚合统计中，聚合统计的结果输出是由 Trigger 决定的，而 Append-Only 则意味着对于每个窗口实例（Pane，窗格）Trigger 只能触发一次，则就导致无法在迟到数据到达时再刷新结果。通常来说，我们可以给 Watermark 设置一个较大的延迟容忍阈值来避免这种刷新（再有迟到数据则丢弃），但代价是却会引入较大的延迟。
不过对于不涉及聚合的 Table 来说，Append 输出模式是非常好用的，因为这类 Table 只是将数据流的记录按时间顺序排在一起，每条记录间的计算都是独立的。值得注意的是，从 DataFlow Model 的角度来看未做聚合操作的流不应当称为表，但是在 Flink 的概念里所有的流都可以称为 Dynamic Table。笔者认为这个设计也有一定的道理，原因是从流中截取一段出来依然可以满足表的定义，即”某个时间点的视图”，而且我们可以争辩说不聚合也是一种聚合函数。
Upsert 是 Append 模式的升级版，支持 Append-Only 的操作和在有主键的前提下的 UPDATE 和 DELETE 操作。Upsert 模式依赖业务主键来实现输出结果的更新和删除，因此非常适合 KV 数据库，比如
HBase、JDBC 的 TableSink 都使用了这种方式。
在底层，Upsert 模式下的结果更新会被翻译为 (Boolean, ROW) 的二元组。其中第一个元素表示操作类型，true 对应 UPSERT 操作（不存在该元素则 INSERT，存在则 UPDATE），false 对应 DELETE 操作，第二个元素则是操作对应的记录。如果结果表本身是 Append-Only 的，第一个元素会全部为 true，而且也无需提供业务主键。
Upsert 模式是目前来说比较实用的模式，因为大部分业务都会提供原子或复合类型的主键，而在支持 KV 的存储系统也非常多，但要注意的是不要变更主键，具体原因会在下一节谈到。
Retract 是三种输出模式中功能最强大但实现也最复杂的一种，它要求目标存储系统可以追踪每个条记录，而且这些记录至少在一定时间内都是可以撤回的，因此通常来说它会自带系统主键，不必依赖于业务主键。然而由于大数据存储系统很少有可以精确到一条记录的更新操作，因此目前来说至少在 Flink 原生的 TableSink 中还没有能在生产环境中满足这个要求的。
不同于 Upsert 模式更新时会将整条记录重新输出，Retract 模式会将更新分成两条表示增减量的消息，一条是 (false, OldRow) 的撤回（Retract）操作，一条是 (true, NewRow) 的积累（Accumulate）操作。这样的好处是，在主键出现变化的情况下，Upsert 输出模式无法撤回旧主键的记录，导致数据不准确，而 Retract 模式则不存在这个问题。
举个例子，假设我们将电商订单按照承运快递公司进行分类计数，有如下的结果表。
那么如果原本一单为中通的快递，后续更新为用顺丰发货，对于 Upsert 模式会产生 (true, (顺丰, 4)) 这样一条 changelog，但中通的订单数没有被修正。相比之下，Retract 模式产出 (false, (中通, 1)) 和 (true, (顺丰, 1)) 两条数据，则可以正确地更新数据。
Flink Table Sink 的三种模式本质上是如何监控结果表并产生 changelog，这可以应用于所有需要将表转为流的场景，包括同一个 Flink 应用的不同表间的联动。三种模式中 Append 模式只支持表的 INSERT，最为简单；Upsert 模式依赖业务主键提供 INSERT、UPDATE 和 DELETE 全部三类变更，比较实用；Retract 模式同样支持三类变更且不要求业务主键，但会将 UPDATE 翻译为旧数据的撤回和新数据的累加，实现上比较复杂。
看完上述内容，你们掌握Flink Table的三种Sink模式分别是什么的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！