Flink经过测试发现使用 事务传播机制 无论是那种事务传播机制都不行，如果都成功还好，有一个失败？

Flink 是一个分布式流处理框架，它提供了高性能、低延迟的流处理能力。在 Flink 中，事务传播机制用于确保数据的一致性和可靠性。但是，如果在测试中发现使用事务传播机制会导致失败，可能有以下几个原因：

数据源问题：事务传播机制需要与数据源进行协调，如果数据源存在问题，可能会导致事务失败。检查数据源的可用性和可靠性，确保它们能够正确地支持事务传播机制。
网络问题：Flink 的分布式特性需要节点之间的通信，如果网络存在问题，可能会导致数据不一致或事务失败。检查网络连接的稳定性和可靠性，确保节点之间的通信畅通。
并发问题：Flink 是一个高并发的系统，如果并发量过高，可能会导致资源竞争和死锁等问题，进而导致事务失败。调整 Flink 的并行度和并发度，以适应实际工作负载的需求。
事务冲突：如果多个事务同时对同一数据进行操作，可能会导致事务冲突，进而导致事务失败。在这种情况下，需要设计适当的事务协调机制来避免冲突。
总之，要解决 Flink 中使用事务传播机制导致失败的问题，需要仔细检查数据源、网络、并发和事务冲突等方面的问题。根据实际情况选择合适的事务传播机制和配置参数，并参考 Flink 社区的文档和资源来解决问题。

Flink 中的事务传播机制遵循了传统的关系型数据库事务传播语义。根据您的描述，Flink 使用事务传播机制时遇到了问题，特别是在其中一个事务失败后导致后续操作都失败的情况。

对于您提到的事务传播特性，我会对每一种特性进行一些说明：

1. PROPAGATION_REQUIRES_NEW（新建事务）：该特性会创建一个新的事务，如果当前存在事务，则会将当前事务挂起。这样，即使其中一个事务失败，也不会影响其他事务的执行。这是一种独立的事务执行方式。

2. PROPAGATION_NESTED（嵌套事务）：根据您描述的行为，Flink 中的嵌套事务行为与 PROPAGATION_REQUIRED（必须有事务）特性相似。这意味着如果当前环境下已经存在事务，则在嵌套事务内执行；如果当前没有事务，则会创建一个新的事务执行。当嵌套事务失败时，它会回滚嵌套事务内的所有操作，但不会回滚外层事务。这种行为可以确保嵌套事务的一致性，但仍然可能会影响其他操作。

需要注意，Flink 中的事务并非完全等同于传统的关系型数据库事务。在 Flink 的流处理场景中，事务是通过状态和检查点来实现的。当事务失败或触发回滚时，Flink 会回滚到最近的检查点，并且可能会触发 Flink 的重启机制，重新执行失败的操作。如果事务在失败前已经提交，则无法回滚。

您遇到的情况可能取决于具体的代码逻辑和使用的 Flink 版本。如果您能提供更多的信息，例如：具体的代码示例、Flink 版本和日志信息，那将有助于更好地理解和解决您遇到的问题。

Flink Sink事物过程执行两阶段提交，其流程图大致如下：

1、JobManager向Source发送Barrier，开始进入pre-Commit阶段，当只有内部状态时，pre-commit阶段无需执行额外的操作，仅仅是写入一些已定义的状态变量即可。当chckpoint成功时Flink负责提交这些写入，否则就终止取消掉它们。

2、当Source收到Barrier后，将自身的状态进行保存，后端可以根据配置进行选择，这里的状态是指消费的每个分区对应的offset。然后将Barrier发送给下一个Operator。

3、当Window这个Operator收到Barrier之后，对自己的状态进行保存，这里的状态是指聚合的结果(sum或count的结果)，然后将Barrier发送给Sink。Sink收到后也对自己的状态进行保存，之后会进行一次预提交。

4、预提交成功后，JobManager通知每个Operator，这一轮检查点已经完成，这个时候，Kafka Sink会向Kafka进行真正的事务Commit。

——参考链接。

Flink自身提供了自己的状态一致性保证和容错机制，特别是对于有界或无界数据流处理任务，它使用了checkpoint机制来确保故障恢复时的一致性。

Apache Flink 并不直接支持传统的数据库事务传播机制，例如 Spring Framework 中定义的 REQUIRED、REQUIRES_NEW、NESTED 等。这是因为 Flink 是一种用于处理无界和有界数据流的分布式流处理系统，它的设计目标在于保证 Exactly-Once 处理语义，而不是像传统数据库那样实现 ACID 事务。

在 Flink 中，为了保证状态一致性以及端到端的 Exactly-Once 语义，它提供了自己的容错机制，包括 Checkpointing 和 Two-Phase Commit (2PC) for sinks。对于涉及多个算子的状态更新或者写入外部系统的操作，Flink 使用这些机制来协调一致性和恢复。

当谈到外部系统的事务性交互，例如与数据库交互时，你需要结合 Flink 自身的事务管理与外部系统的事务管理机制来设计解决方案。例如，如果你在 Flink 作业中使用了 JDBC sink 连接数据库，并且希望实现类似 ACID 事务的功能，那么你可能需要利用数据库自身的事务控制，而不能依赖于 Flink 提供的事务传播机制。

对于 Flink 内部的任务，如果需要保证独立任务的原子性，你可以考虑使用 Flink 的 ProcessFunction 或者 KeyedProcessFunction 来手动控制状态更新和异常处理逻辑，结合 Checkpointing 实现一定程度上的“事务”效果。不过，这种“事务”的边界是由 Flink 的 checkpoint 机制来界定的，而非类似于 RDBMS 中的事务传播机制。

Requieas New

当使用 REQUIRES NEW 传播特性的事务管理器时，如果当前上下文不存在有效的事务，将会新建一个事务。如果当前上下文已经有有效事务，那么就会挂起当前事务，进入新的事务中执行。这种方式通常用于那些需要独立事务的新操作，以便防止脏数据的影响。

Nested

NESTED 传播特性意味着在嵌套事务中执行。如果当前上下文中已有事务，那么就在那个事务里执行；如果没有，就像 PROPAGATION_REQUIRED 一样，新开一个事务。这种传播特性主要用于维护外层事务的一致性，特别是当子事务依赖于父事务的存在时。

Propagation Required

PROPIGATION REQUIRED (PR) 表明如果当前上下文中有活动事务，那么就利用现有的事务。如果没有活动事务，那就自己建立一个新的事务。 PR 传播特性是最常用的一种传播特性，因为它允许在大多数情况下都能获得最佳性能。

这三个传播特性在不同的场合有不同的适用性。选择哪个传播特性取决于你的具体需求和设计决策。例如，如果你的应用程序是一个分布式系统的一部分，你可能需要使用 NESTED 特性来保护外部事务不受内部事务失败的影响。另一方面，如果你只需要控制自己的事务而不受外部事务的影响，那么 PROPIGATION REQUIRED 可能更适合你。

Flink 的事务传播机制在某些情况下可能会遇到问题。根据您提供的信息，似乎在某些情况下事务传播失败，导致后续操作失败。让我们分析一下您提到的事务传播机制：

1. REQUIRES_NEW: 如果当前存在事务，则挂起当前事务，创建一个新事务。如果当前没有事务，则直接执行。
2. NESTED: 如果当前存在事务，则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务，则与 REQUIRES_NEW 传播特性相同。