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心得的体会

刚过了年刚开工，闲暇之余调研了分布式SQL流处理数据库–RisingWave，本人是Flink（包括FlinkSQL和Flink DataStream API）的资深用户，但接触到RisingWave令我眼前一亮，并且拿我们生产上的监控告警场景在RisingWave上做了验证，以下是自己的心得体会：

RisingWave架构简单，运维成本底，基于云原生（可以分别基于计算和存储动态伸缩），同时在开发上屏蔽了Flink等实时处理框架底层需要处理的一些技术细节（状态存储，数据一致性，分布式集群扩展等）。提供了与PostgreSQL兼容的标准SQL接口，用户可以像使用 PostgreSQL 一样处理数据流。并且RisingWave不单单可以处理流式数据，还提供了数据其他流式处理框架（如：Flink、storm）所不具备的数据存储能力，基本可以完全取代FlinkSQL。相对于其他OLAP系统（如：apache doris，starrocks），RisingWave采用同步实时，可以保证实时的新鲜度；强一致性，而不是最终一致性。用户需要做的仅仅是通过开发SQL就可以处理流数据，当然首先需要具备流式数据处理思维（相对于离线）。

RisingWave当然也有自身的不足，相对于Flink可以通过DataStream API自定义灵活的处理流式数据，RisingWave只能解决一些特定的流式场景，无法做太多定制开发；相对于Apache Doris等OLAP实时分析性数据库，RisingWave不适合做分析型随机查询。另外RisingWave是个新事物，正在发展阶段，周边生态和相关文档还不健全，作为尝鲜者可能会踩很多坑。然而令人欣慰的是RisingWave的社区回复还是很及时的，RisingWave官方投入了很多精力在做RisingWave的布道和答疑。

至于争论比较厉害的RisingWav VS FLink的性能和吞吐量上孰优孰劣，针对不同应用场景可能有不同表现，因此没有亲自调研就没有发言权。但我认为在不同的场景下他们应该有各自的优势。无论如何RisingWave部署简单，上手容易，试错成本低是一个不争的事实。RisingWave可以应用在一些数据看版，监控，实时指标等场景。

利用动态和时间过滤器实现监控告警

FlinkSQL解决不了定时触发的问题，FlinkSQL的流处理逻辑只是按event触发，不能按时间条件触发，也就是没有触发器机制。FlinkSQL窗口的定时触发，归根结底也是基于event触发，event驱动的机制。因此需要触发器的场景就需要用到Flink DataStream API的KeyedProcessFunction等算子。但RisingWave利用Dynamic filters 和 Temporal filters 可以间接实现类似场景的触发器机制。

场景描述

现有如下群消息实时指标监控场景：
数据有初始化（init）、查询（query）、回调（callback:succ+fail）三种先后顺序状态。
数据是按预设时间批次分组的，例如：2024-01-01 08:00:00、2024-01-01 08:30:00，实时统计每一个批次内三种不同状态的数据count。

监控指标一：在某一个批次延迟指定的时间（query_timeout）之内（例如：2024-01-01 08:00:00延迟1小时触发时间为系统时间2024-01-01 09:00:00），该批次的query状态数据count没有达到init状态的数量count阀值（即query_count<init_count*query_threshold）就触发告警。
同时结束该批次数据统计，下发该批次数据的指标包括：批次时间、init_count、query_count等

监控指标二：如果指标一告警没有被触发，该批次在满足query状态数据count达到init状态数量count的阀值（即query_count>=init_countquery_threshold）以后,在指定的延迟时间内（callback_timeout）,该批次的callback状态数据count没有达到query状态的数量count阀值（即callback_count<query_countcallback_threshold）就触发告警。
同时结束该批次数据统计，下发该批次数据的指标包括：批次时间、init_count、query_count、callback_count等

群消息实时指标监控流程图如下：

实例demo

RisingWave部署可以参考：RisingWave分布式SQL流处理数据库调研

假设：
query_threshold=1, callback_count=1
query_timeout= ‘5 minute’, callback_timeout= ‘1 minute’
0->init,1->query,2->callback

RisingWave SQL：

 
DROP TABLE t_msg;
CREATE TABLE t_msg(msg_id int,status smallint ,public_time timestamp,process_time timestamp as proctime()
) APPEND ONLY;set timezone = 'PRC';--PRC（People’s Republic of China）
show timezone;select * from t_msg;--统计不同状态的count
DROP MATERIALIZED VIEW mv_t_msg_groupby; 
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_t_msg_groupby AS
SELECT public_time
,sum(case when status = 0  then 1 else 0 end) AS init_count
,sum(case when status = 1  then 1 else 0 end) AS query_count
,sum(case when status = 2  then 1 else 0 end) AS callback_count
,max(process_time) as process_time
FROM t_msg 
group by public_time;select * from mv_t_msg_groupby;--sink_query_alarm 
DROP SINK sink_query_alarm;
CREATE SINK sink_query_alarm AS 
SELECT public_time
,init_count
,query_count
,process_time
FROM mv_t_msg_groupby
where public_time + INTERVAL '5 minute' <= now()   --query_timeout=1 minute, public_time相当于当前时间延迟1分钟触发，【Delay table changes】
and   init_count*1 > query_count --query_threshold=1
WITH (connector='kafka',properties.bootstrap.server='192.168.1.100:8092',topic='t_sink_query_alarm'
)
FORMAT PLAIN ENCODE JSON(force_append_only='true'
);--由于RisingWave不支持在【MATERIALIZED VIEW】和【SINK】等【可伸缩流】中指定处理时间字段，因此需要借助外部存储kafka周转
--RisngWave官方给的解释：support a proctime on an append only stream might be easier but on retractable stream could take extra cost. We must think it carefully to introduce such a feature.--sink_query_succ 
DROP SINK sink_query_succ;
CREATE SINK sink_query_succ AS 
SELECT public_time
,init_count
,query_count
,callback_count
,process_time as query_succ_process_time
FROM mv_t_msg_groupby
where public_time + INTERVAL '5 minute' >= now()   --query_timeout=1 minute, 在指定的时间内，【Delete and clean expired data】
and   init_count*1 <= query_count --query_threshold=1,query_count达到了指定值
WITH (connector='kafka',properties.bootstrap.server='192.168.1.100:8092',topic='t_sink_query_succ'
)
FORMAT PLAIN ENCODE JSON(force_append_only='true'
);--source连接器
DROP SOURCE source_query_succ;
CREATE SOURCE IF NOT EXISTS source_query_succ (init_count int,query_count int ,callback_count int ,public_time timestamp,query_succ_process_time timestamp
)
WITH (connector='kafka',topic='t_sink_query_succ',properties.bootstrap.server='192.168.1.100:8092',scan.startup.mode='earliest', -- earliest ,latest,default:earliest 
) FORMAT PLAIN ENCODE JSON;select * from source_query_succ;--sink_callback_alarm，用到动态过滤器和时间过滤器
DROP SINK sink_callback_alarm;
CREATE SINK sink_callback_alarm AS 
WITH tmp AS ( 
select public_time, min(query_succ_process_time) as query_succ_process_time  -- 动态过滤器
FROM source_query_succ 
group by public_time
)
SELECT b.public_time
,b.init_count
,b.query_count
,b.callback_count
,b.process_time
,a.query_succ_process_time
FROM  tmp a
JOIN  mv_t_msg_groupby b ON a.public_time=b.public_time
where a.query_succ_process_time + INTERVAL '1 minute' <= now()   --query_timeout=1 minute, public_time相当于当前时间延迟1分钟触发，【Delay table changes】
and   b.query_count*1 > b.callback_count --callback_threshold=1
WITH (connector='kafka',properties.bootstrap.server='192.168.1.100:8092',topic='t_sink_callback_alarm'
)
FORMAT PLAIN ENCODE JSON(force_append_only='true'
);-- 模拟数据
--init
INSERT INTO t_msg values(1,0,'2024-02-23 15:55:00'::TIMESTAMP); --比当前系统时间早
INSERT INTO t_msg values(2,0,'2024-02-23 15:55:00'::TIMESTAMP);
INSERT INTO t_msg values(3,0,'2024-02-23 15:55:00'::TIMESTAMP);
--query                                
INSERT INTO t_msg values(1,1,'2024-02-23 15:55:00'::TIMESTAMP);
INSERT INTO t_msg values(2,1,'2024-02-23 15:55:00'::TIMESTAMP);
INSERT INTO t_msg values(3,1,'2024-02-23 15:55:00'::TIMESTAMP);
--callback                             
INSERT INTO t_msg values(1,2,'2024-02-23 15:55:00'::TIMESTAMP);
INSERT INTO t_msg values(2,2,'2024-02-23 15:55:00'::TIMESTAMP);
INSERT INTO t_msg values(3,2,'2024-02-23 15:55:00'::TIMESTAMP);

查看监控结果：

docker run -it --rm edenhill/kcat:1.7.1 kcat -b 192.168.1.100:8092 -t t_sink_query_alarm -C 
docker run -it --rm edenhill/kcat:1.7.1 kcat -b 192.168.1.100:8092 -t t_sink_callback_alarm -C