实时数据聚合解决方案指南_实时计算 Flink版(Flink)-阿里云帮助中心

本文将为您介绍三种实时聚合的方案，也是技术递进的过程，适用于不同的场景。

业务背景与技术挑战

传统的实时数据聚合系统在应对实际业务场景时，面临着多重复杂挑战。

晚到数据处理问题：在分布式实时处理场景中，受网络延迟、系统抖动或上游波动影响，数据乱序到达属常态。若未对迟到数据设计合理处理机制（如 Watermark、状态回溯或重聚合），将导致历史聚合结果被错误覆盖，引发统计偏差，直接影响监控指标的准确性与业务决策的可靠性。
状态管理的复杂性：传统有状态聚合在维度复杂或数据倾斜场景下，易导致状态规模指数级增长。不仅大幅占用内存资源，亦显著拖慢 Checkpoint 速度，增加恢复时间与失败风险，最终影响系统整体稳定性。
资源消耗与性能平衡：实时聚合需在计算开销、存储压力与结果准确性之间取得平衡。过度依赖内存状态将推高资源成本；频繁外部存储读写则易形成 I/O 瓶颈，影响吞吐与延迟。

方案对比与适用场景分析

方案类型	核心优势	典型适用场景	开发复杂度	运维复杂度	数据准确性	对下游存储压力	资源效率
有状态聚合	实现简单，使用标准流处理SQL；数据时效性高	实时告警系统、高频交易监控系统、数据量和维度相对固定且晚到数据比例极低的场景。	低	中高（状态管理）	较低（晚到数据）	高	中等
无状态增量聚合	优秀处理晚到数据；避免流处理引擎状态管理复杂性	对数据准确性要求极高、晚到数据普遍存在的场景，例如财务监控指标、用户行为分析、需要精确统计的历史数据修正。	中等	较低	很高	中高（需读取历史状态）	中等
数据湖中间层聚合	大规模数据处理能力强；显著减少下游存储系统压力；支持多版本	日处理量在千万级以上、数据源多样化、需要多路消费、或需将核心在线存储与分析型存储解耦的场景。对数据湖技术栈有一定要求，但可提供长期可扩展性和更优资源效率。	高	中高（组件维护）	很高	低（批量写入）	最优

有状态聚合

利用流处理引擎内置的状态管理机制，在内存中维护聚合状态，实现数据的实时汇聚。

对实时日志流（view_source）进行聚合，按时间（ts）和集群（cluster）统计访问量（pv）和点击量（click），并将结果写入目标表（sink_table）。

INSERT INTO sink_table
SELECT 
  ts, cluster,
  SUM(pv) as pv,
  SUM(click) as click 
FROM view_source 
GROUP BY ts, cluster;

方案描述

这是实时聚合的入门级方案，实现相对直接。它充分利用流处理引擎提供的标准有状态聚合能力，通过类SQL的聚合语法即可完成大多数聚合任务。当数据流经处理算子时，流处理引擎会根据预定义的聚合键查找并更新对应的状态，状态更新成功后将聚合结果写入到下游存储。。

方案分析

该方案的核心优势在于其实现门槛低和数据时效性高，特别适用于对数据处理延迟要求极高的场景。然而，其局限性也显而易见：

晚到数据处理：若09:30的聚合结果（pv=999）因State TTL过期被清理，后续该时刻的晚到数据（pv=1）会因历史状态缺失而触发一次新的计算，导致结果被错误地覆盖为pv=1。
状态膨胀与性能：在高并发、高基数的场景下，聚合状态可能产生热点Key，导致急剧膨胀，占用大量内存，并显著拖慢Checkpoint的执行速度，影响系统稳定性与恢复时长。
容错与恢复：系统故障恢复时，需要从检查点加载全部状态，状态越大，恢复时间越长，影响系统可用性。

无状态增量聚合

将复杂的状态管理下推至存储层，流处理引擎仅负责无状态的增量计算，并通过与存储层的协同实现最终聚合。

无状态聚合UDAF示例，仅对当前批次或窗口内的数据进行增量计算。

public class LongSumAggUDAF extends AggregateFunction<Long, LongAccumulator> {
    @Override
    public LongAccumulator createAccumulator() {
        return new LongAccumulator();
    }
    
    public void accumulate(LongAccumulator acc, Long value) {
        acc.add(value); // 仅累加当前微批数据
    }
    
    @Override
    public Long getValue(LongAccumulator acc) {
        return acc.getValue();
    }
}

方案描述

自定义增量聚合函数（UDAF）：不同于标准聚合函数，自定义UDAF在流处理算子层面仅对当前批次或窗口内的数据进行增量计算，而不维护跨批次的历史状态。例如，LongSumAggUDAF 每次只累加当前流入的数值，输出的也是该批次的增量和。
存储层增量回写机制：配合自定义UDAF，在向存储写入数据之前，连接器会首先读取存储中对应主键的历史值，然后将当前批次的增量结果与历史值进行累加，最后将新的全量聚合结果写回存储。这种“读取-计算-写入”的模式确保了即使流处理任务重启或存在晚到数据，也能正确地累加到对应的时间点。

方案分析

此方案的最大优势在于彻底解决了晚到数据处理问题，任何时间到达的数据都能被正确累加，避免了因状态过期导致的数据覆盖。同时，由于流处理引擎不再维护大量状态，其内存使用和检查点性能得到了显著提升。缺点是每次写入都需要先读取存储，会增加存储系统的读取QPS和一定的处理延迟。

数据湖中间层聚合

引入了聚合数据湖（如Paimon）作为中间层，形成了更为优化的三层架构：原始数据 -> 流处理引擎（无状态聚合）-> 聚合数据湖 -> 下游存储。

Paimon聚合表示例。当主键相同时，pv列和click列会聚合结果（sum）。

-- 创建Paimon聚合表
CREATE TABLE paimon_agg (
    ts TIMESTAMP(3),
    cluster STRING,
    pv BIGINT,
    click BIGINT,
    PRIMARY KEY (ts, cluster) NOT ENFORCED
) WITH (
    'merge-engine' = 'aggregation',
    'fields.pv.aggregate-function' = 'sum',
    'fields.click.aggregate-function' = 'sum'
);

方案描述

该方案的关键在于利用数据湖的数据合并机制，在数据湖表层面实现聚合逻辑。通过配置 'merge-engine' = 'aggregation' 和指定聚合字段的聚合函数，数据湖在接收到新数据时，会自动与历史数据进行合并聚合。

流处理任务：只需将经过初步无状态聚合的增量数据写入数据湖表。
数据湖：负责在存储层面进行高效的增量聚合和版本管理。
数据湖的数据合并机制：将最终聚合结果批量、周期性地同步到下游核心存储系统。

方案分析

降低核心存储压力：批量同步机制大大减少了对核心存储系统的实时写入QPS，提升了其稳定性。
简化流处理任务逻辑：流处理任务不再需要复杂的存储层回读和计算逻辑，仅关注数据流入和初步增量处理。
提高系统灵活性和可维护性：各组件职责更加清晰，数据湖作为通用层，可以支持多种下游存储系统和查询引擎。
支持多版本和历史回溯：数据湖的特性使得数据版本管理和历史快照查询成为可能。

方案选择与成本考量

方案的选择涉及多种权衡：

有状态聚合方案实现简单，时效性高，但难以处理晚到数据且状态管理复杂。
无状态聚合方案能有效处理晚到数据，运维成本低，适用性广，但需要自定义开发。
引入中间层可应对海量数据，降低下游系统负载，然其架构更重，技术要求更高。

开发成本与运维成本通常呈反向关系。最终选择必须基于业务需求、数据规模与技术能力，在成本、效率和复杂度之间找到平衡。