
作者 | Doyeon Kim

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在为 Apache SeaTunnel 开发 BigQuery Sink 连接器的过程中，我最初认为最大的挑战会很直接：确保数据能够正确写入 BigQuery。

但随着实现不断深入，我逐渐意识到，真正困难的问题并不只是调用 BigQuery API，而是如何将 **BigQuery 的外部写入可见性模型** 与 **SeaTunnel 的 checkpoint 和恢复生命周期**对齐。

本文将总结我在使用 BigQuery 存储写入 API 过程中遇到的设计问题，包括为什么最初基于 Pending Stream（待处理数据流）的设计无法很好地支持 checkpoint 恢复，以及为什么最终重新设计批量写入流程，改用 Buffered Stream（缓冲流）。

## 初始设计：使用 Pending Stream 进行批量写入

BigQuery Storage Write API 提供了多种写入流类型。最开始，我认为 **Pending Stream** 是批量写入场景的自然选择。

整体流程如下：

```
Create PENDING stream
AppendRows
FinalizeWriteStream
BatchCommitWriteStreams
```

写入 Pending Stream 的数据，在调用 `BatchCommitWriteStreams` 之前对读取端不可见。由于 BigQuery 支持对多个 Pending Stream 进行原子提交，这种机制看起来非常适合基于 checkpoint 的 Sink 提交协议。

最初的实现大致如下：

```java
@Override
public Optional<BigQueryCommitInfo> prepareCommit() {
    flush();
    streamWriter.finalizeStream();
    return Optional.of(new BigQueryCommitInfo(streamWriter.getStreamName()));
}

@Override
public List<Void> snapshotState(long checkpointId) {
    this.streamWriter.close();
    this.streamWriter = BigQueryBatchWriter.of(client, config);
    return Collections.emptyList();
}
```

乍看之下，这与两阶段提交协议（two-phase commit protocol）非常类似：

```
prepareCommit()  -> finalize stream
commit()         -> BatchCommitWriteStreams
```

然而，在代码 review 过程中，一个细微但关键的问题暴露出来。

## 问题：失败 checkpoint 后的所有权缺口

在 SeaTunnel 的 Sink 生命周期中，`prepareCommit()` 会在 checkpoint 完全完成之前被调用。

问题在于，`prepareCommit()` 已经通过调用 `FinalizeWriteStream` 对外部系统产生了副作用。

考虑以下场景：

```
1. Checkpoint N 开始。
2. prepareCommit() finalize stream A。
3. 创建 commitInfo(stream A)。
4. 在 checkpoint N 完成之前任务失败。
5. 作业从最近一次成功完成的 checkpoint N-1 恢复。
```

恢复之后，`restoreWriter(states)` 接收到的只有最近一次成功 checkpoint 保存的状态。失败 checkpoint 的状态会被丢弃。

这意味着，在失败 checkpoint N 中被 finalize 的 stream A，并不会出现在恢复状态中。

这正是问题的核心：

```
FinalizeWriteStream 已经被调用，
但 checkpoint 并没有持久化记录这个 finalized stream
之后应该被提交、放弃还是清理。
```

最开始，我认为由于 Pending Stream 中的数据在 `BatchCommitWriteStreams` 调用之前不可见，因此直接放弃该 stream 应该是可以接受的。

但这个解释并不足以形成清晰的 checkpoint 恢复语义。

如果希望 Connector 具备明确的恢复逻辑，就必须对外部副作用建立更加清晰的管理机制。

## 为什么 restoreWriter() 不应该提交失败 checkpoint 中的 Stream

一个看似简单的解决方案，是在恢复过程中发现并提交已经确认/完成的 Pending Stream。

但这种方式并不安全。

原因在于，恢复操作始终从最近一次成功完成的 checkpoint N-1 开始。因此，在 checkpoint N 期间处理的数据，在恢复之后可能会被重新消费。

如果 `restoreWriter()` 发现 stream A 并提交，可能出现以下情况：

```
stream A 中的数据变为 BigQuery 可见
+
任务从 checkpoint N-1 恢复后重新处理相同数据
+
重复写入这些数据，并在之后再次提交
```

最终可能导致重复数据。

因此，关键问题在于：

```
restoreWriter() 只能接收到成功 checkpoint 保存的状态。
失败 checkpoint 中 finalize 的 stream 并不属于恢复状态。
如果在恢复过程中提交这样的外部 stream，
可能提前发布即将被引擎重新处理的数据。
```

因此，不应该盲目提交在失败 checkpoint 中完成/确认的 stream。

这里的问题并不是 Pending Stream 一定会导致重复数据，而是 Connector 对于“已经完成/确认但尚未提交、且来自失败 checkpoint 的 stream”缺少持久化决策。

## 重新设计：切换到 Buffered Stream

为了避免这一所有权缺口，我重新设计了批量写入流程，使用 **Buffered Stream** 替代 Pending Stream。

Buffered Stream 不通过 finalize + batch commit 的方式提交整个 stream，而是通过指定 stream offset（流偏移量）控制数据可见范围。

整体流程如下：

```
Create BUFFERED stream
AppendRows(offset=N)
FlushRows(offset=M)
```

写入 Buffered Stream 的数据不会立即可见，而是在调用 `FlushRows` 后，根据指定 offset 更新可见范围。

这种模型与基于 checkpoint 的恢复机制更加匹配。

Checkpoint 表示计算引擎当前处理位置，而 Buffered Stream offset 表示 BigQuery 中的外部写入位置。

新的设计如下：

```
writer state:
  streamName
  nextOffset
  checkpointId

prepareCommit(checkpointId):
  flush()
  return BigQueryCommitInfo(streamName, flushOffset = nextOffset - 1)

snapshotState(checkpointId):
  return BigQuerySinkState(streamName, nextOffset, checkpointId)

commit(commitInfo):
  FlushRows(streamName, flushOffset)

restoreWriter(states):
  select the latest completed checkpoint state
  restore writer with streamName + nextOffset
```

此时，外部写入位置用` streamName + nextOffset`表示。

该位置会被保存到 checkpoint 状态中。恢复之后，Writer 可以从最近一次成功 checkpoint 对应的外部写入位置继续执行。

## 理解 State 与 CommitInfo 的区别

这次改造中，一个重要的认识是：Writer State（写入状态）和 CommitInfo（提交信息）相关，但它们承担的职责不同。

Writer State 表示恢复之后 Writer 应该从哪里继续追加数据。

例如：

```java
BigQuerySinkState {
    String streamName;
    long nextOffset;
    long checkpointId;
}
```

CommitInfo 表示 checkpoint 完成后，哪些数据应该在 BigQuery 中变得可见。

例如：

```java
BigQueryCommitInfo {
    String streamName;
    long flushOffset;
}
```

举例来说：

```
writer state:
  streamName = S
  nextOffset = 100

commit info:
  streamName = S
  flushOffset = 99
```

它表示：

```
Writer 已经追加数据到 offset 99。
如果 checkpoint 成功完成，
BigQuery 应该 Flush 到 offset 99。
如果任务从该 checkpoint 恢复，
Writer 应该从 offset 100 开始继续写入。
```

这种状态与提交信息的分离，让整个恢复模型更加清晰。

## 正确管理 Offset

Buffered Stream 设计中最重要的细节，就是 offset 管理。

Offset 不是记录 ID，也不是主键，更不是 checkpoint ID。

Offset 表示的是某个 BigQuery Write Stream 内部的数据追加位置。

如果存在多个并行 Writer，每个 Writer 应该拥有独立的 Stream，并分别维护自己的 offset。

例如：

```
writer-0:
  stream S0
  nextOffset = 100

writer-1:
  stream S1
  nextOffset = 250
```

即使当前 checkpoint ID 是 10，BigQuery append offset 也不应该是 10。

Checkpoint ID 只是用于标识 checkpoint 状态，而 BigQuery offset 必须代表对应 stream 中的数据追加位置。

因此：

```
checkpointId:
  用于识别和选择 checkpoint 状态

nextOffset:
  作为 BigQuery Stream 下一次追加位置

flushOffset:
  nextOffset - 1，用于 FlushRows
```

这一点在 Sink 存在并行执行时尤其重要。

## Committer 使用 FlushRows 替代 BatchCommitWriteStreams

在 Pending Stream 方案中，Committer 使用`BatchCommitWriteStreams`；而在 Buffered Stream 方案中，Committer 改为使用`FlushRows`。实现如下：

```java
FlushRowsRequest request =
        FlushRowsRequest.newBuilder()
                .setWriteStream(info.getStreamName())
                .setOffset(Int64Value.of(info.getFlushOffset()))
                .build();

FlushRowsResponse response = client.flushRows(request);
```

该操作会使指定 offset 之前的数据对读取端可见。

因此，在 checkpoint 成功完成后，Committer 会根据 checkpoint 对应的 `flushOffset` 推进 BigQuery 数据可见范围。

## 保持 CDC 路径独立

此次改造只针对批量写入路径。

我没有将 CDC 路径改造成 Buffered Stream，因为 BigQuery CDC 数据导入具有自身的数据语义，包括 `_CHANGE_TYPE`、`_CHANGE_SEQUENCE_NUMBER` 以及 primary key 处理逻辑。

CDC 不应该被强制纳入与批量写入相同的 checkpoint-offset 模型。

最终结构如下：

```
batch mode:
  Buffered Stream
  streamName + nextOffset 保存在 checkpoint state 中
  commit 时执行 FlushRows

cdc / streaming mode:
  保持现有 streaming path
  遵循 BigQuery CDC 语义
```

这样既保证了批量写入恢复模型的清晰性，也避免对 CDC 行为进行不必要调整。

## 测试挑战

这一改造依赖真实的 BigQuery Storage Write API 行为，尤其是 Buffered Stream、显式 offset 以及 `FlushRows` 的实际语义。

本地模拟环境无法可靠验证这些行为，因此我在真实 BigQuery 环境中测试了更新后的批量写入流程。

验证场景包括：

```
- 创建 Buffered Stream
- 使用显式 offset 写入数据
- 开启 checkpoint 执行批量写入
- 验证 FlushRows 后数据是否在 BigQuery 中可见
```

完整、确定性的失败恢复端到端测试更加困难。

它需要精确控制 checkpoint barrier 时间，在特定节点注入故障，恢复任务，并验证 BigQuery 数据可见性以及是否产生重复数据。

对于自动化测试，更实际的方式是覆盖可恢复元数据路径：

```
- BigQuerySinkState 序列化
- 根据 checkpointId 选择最新状态
- 仅在 append 成功后推进 nextOffset
- 创建 FlushRows commit info
```

这些测试无法替代完整失败恢复 E2E 测试，但能够验证最关键的恢复元数据逻辑。

## 总结：从这次改造中获得的经验

关于这次改造，我最大的收获是：

Connector 的 Exactly-Once 语义，并不仅仅取决于是否调用了一个 commit API。

一个 Connector 必须回答以下问题：

```
1. 数据什么时候在外部系统中可见？
2. checkpoint 失败后，外部副作用如何处理？
3. Writer 恢复时应该从哪个外部写入位置继续？
4. Writer State 表示什么？
5. CommitInfo 表示什么？
6. append 失败并重试时，offset 应该如何变化？
```

最初的 Pending Stream 设计，从 BigQuery 批量提交角度来看非常水到渠成。

但结合 SeaTunnel 的 checkpoint 和恢复生命周期后，它暴露出了失败 checkpoint 下 finalized stream 的所有权问题。

Buffered Stream 方案虽然实现更加复杂，但通过将外部写入位置保存为`streamName + offset`，提供了更加清晰的恢复模型。

## 结语

这项工作并不仅仅是增加一个 BigQuery Sink Connector。更重要的是，让外部系统的数据可见性模型，与流处理引擎的 checkpoint 生命周期保持一致。

最初的设计并不完美，但通过代码 review，我们发现了一个重要的故障场景。通过重新理解 BigQuery 不同 Stream 类型的语义，并围绕 Buffered Stream 重新设计批量写入流程，Connector 的恢复语义变得更加清晰。

开源代码 review 有时会带来压力，但它也促使我们跳出“正常流程能够运行”的思维，进一步思考系统边界、失败窗口以及可靠性保证。

对于我来说，这次 BigQuery Sink 的改造正是这样一次经历。




在为 Apache SeaTunnel 开发 BigQuery Sink 连接器的过程中，我最初认为最大的挑战会很直接：确保数据能够正确写入 BigQuery。

记一次连接器改造经历：为什么我把 BigQuery Sink 从待处理流重构为缓冲流？

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开发工具

架构设计

本文探讨Apache SeaTunnel BigQuery Sink连接器开发中，将外部写入可见性与checkpoint生命周期对齐的挑战。通过对比PendingStream与BufferedStream设计，分析失败checkpoint导致的所有权缺口问题，提出基于流偏移量的恢复模型，确保Exactly-Once语义下的数据一致性。

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