flink —— checkpoint机制_flink checkpoint

引言

checkpoint

刚接触这个机制的是在spark框架中，spark中Lineage（血统）是spark能快速恢复容错的基本，有cache和persist（都是RDD内存缓存），区别只是在于一个包装，cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，而persist可以根据情况设置其它的缓存级别。

而存在内存中，保证局部rdd恢复，但如果整个job挂了，内存中的缓存也就不见了，所以出现了checkpoint机制。

checkpoint与cache和persist方案一样，都是将RDD缓存，只是这个是缓存到文件系统上（一般是hdfs），分spark和sparkstreaming，一个缓存RDD依赖关系，一个缓存DstreamGraph（DAG）。

1. Flink Checkpoint，Flink Savepoint

先简单说一下俩个比较容易混淆的机制，简单区别来看得话：

Checkpoint（检查点）：task级别容错机制

Savepoint（保存点）：job级别容错机制

对比：

1. Checkpoint自动容错，Savepoint程序全局状态镜像。
2. Checkpoint应用场景是程序自动容错，快速恢复。Savepoint应用于程序修改后，暂停后从状态恢复,一般用于程序升级。
3. Checkpoint是系统行为，自动触发。Savepoint的触发由用户控制。
4. Checkpoint默认程序停掉后删除。Savepoint默认会一直保存。

2. Flink Checkpoint

2.1 Flink Checkpoint 原理

Flink Checkpoint 机制保证 Flink 任务运行突然失败时，能够从最近 Checkpoint 进行状态恢复启动，进行错误容忍。它是一种自动容错机制，而不是具体的状态存储镜像（Savepoint）。Flink Checkpoint 受 Chandy-Lamport 分布式快照启发，其内部使用分布式数据流轻量级异步快照。

对于Chandy-Lamport算法公式不必深究，此算法功能可根据异步快照推测出：分布式节点以状态规则同时快照。

正常快照单机很简单，但多节点的程序快照比较困难，因为很难做到同时。一般可以使用lock锁来阻止通信期间其他节点状态不一，但这样肯定很影响效率。Chandy-Lamport算法就是规避锁机制达到分布式快照。具体可自行研究。

2.1.1 barrier

而flink实现检查点一致就是通过barrier实现的，

Barrier是由流数据源（stream source）注入数据流中，并作为数据流的一部分与数据记录一起往下游流动。Barriers将流里的记录分隔为一段一段的记录集，每一个记录集都对应一个快照。每个Barrier会携带一个快照的ID，这个快照对应Barrier前面的记录集。如下图所示。

当一个算子从所有输入流都接收到一个快照（n）的barrier时，它首先会生成该算子的状态快照，然后往该算子的所有下游广播一个barrier。这个算子是sink算子时，它会告知检查点的 coordinator（一般是flink的jobManager）,当所有sink算子都告知接收到了一个快照的barrier时，该快照生成结束。

以上是单线程数据快照，而多线程就多了一个概念，barrier对齐。

当一个算子接收到多于一个输入流时，就需要进行这些流的barrier对齐。当一个算子接收到第一个输入流的快照barrier n时，它不能继续处理该流的其他数据，而是需要等待接收到最后一个流的barrier n，才可以生成算子的状态快照和发送挂起的输出记录，然后发送快照barrier n。否则，检查点快照n跟检查点n+1就会混淆。

检查点对齐保证了状态的准确性，但由于对齐操作是阻塞式的，会使检查点生成时长不可控，降低吞吐量，当作业出现反压时，会加剧反压，甚至导致作业不稳定等问题。

因上面风险，Flink 1.11开始，检查点也可以时非对齐的，类似Chandy-Lamport，与处理瓶颈的解决方式差不多，就是将barrier对齐，从阻塞同步改成异步，在最后sink处合并，弊端就是每条流多了状态快照增大后端存储IO，所以视程序目的配置。

2.1.2 Checkpoint

首先我们来看一下一个简单的Checkpoint的大致流程：

1. 暂停处理新流入数据，将新数据缓存起来。
2. 将算子子任务的本地状态数据拷贝到一个远程的持久化存储上。
3. 继续处理新流入的数据，包括刚才缓存起来的数据。

Flink Checkpoint 功能与spark一样，也是一种容错恢复机制。Checkpoint是针对状态做的容错，保存的状态在程序取消时，默认会进行清除。Checkpoint 状态保留策略有两种:

1. DELETE_ON_CANCELLATION 表示当程序取消时，删除 Checkpoint 存储文件。
2. RETAIN_ON_CANCELLATION 表示当程序取消时，保存之前的 Checkpoint 存储文件。

通过flink执行器可直接设置Checkpoint：

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
 
// start a checkpoint every 1000 ms
env.enableCheckpointing(1000)
 
// advanced options:
 
// set mode to exactly-once (this is the default)
env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)
 
// make sure 500 ms of progress happen between checkpoints
env.getCheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500)
 
// checkpoints have to complete within one minute, or are discarded
env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000)
 
// prevent the tasks from failing if an error happens in their checkpointing, the checkpoint will just be declined.
env.getCheckpointConfig.setFailTasksOnCheckpointingErrors(false)
 
// allow only one checkpoint to be in progress at the same time
env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1)
 
// enables the experimental unaligned checkpoints
env.getCheckpointConfig.enableUnalignedCheckpoints()

2.2 Flink Checkpoint存储位置

flink提供的三种可用的状态后端，用于设置检查点存储位置，根据不同场景调整使用

MemoryStateBackend：将状态维护在java堆内存，keystate和operator用哈希表存储数据，默认配置状态大小不超过5M，适合本地调试。
 
FsStateBackend：配置文件系统，一般用hdfs。与spark不同的是spark只是存到hdfs，有调优经验的人一般会先cache一下在checkpoint，而flink直接将两步结合了，正在进行的程序，会先存在taskmanager的内存中，然后快照写入文件系统（默认异步）中来达到速度与安全。
 
RocksDBStateBackend：配置文件系统，与上面差不多，只是将taskmanager内存换成了嵌入式数据库RocksDB，然后在快照到文件系统（默认异步），与上面一样都会把快照元数据写入JobManager的内存中。
 

2.3 Flink Checkpoint语义

支持俩种语义

1、Exactly Once(默认)

2、At least Once 

语义是针对 Flink 任务状态而言的，而不是说 Flink 程序对其处理的次数。例如你使用默认的Exactly Once，但因为Checkpoint有持续时间，在你正在做Checkpoint的时候，程序挂了，那么证明这次Checkpoint未完成，就会从上次Checkpoint的状态恢复，在做Checkpoint的流还会进入程序处理。

两种语义主要区别在barrier对齐上，Exactly Once在barrier时会阻塞此线程流，等其他线程barrier对齐后放行，At least Once不会阻塞。

2.4 Flink Checkpoint配置建议

1、Checkpoint启动的时间间隔，Checkpoint过程的时间，如果启动间隔小于Checkpoint过程时间，就相当于程序一直Checkpoint，保证了安全，消耗了资源，所以看业务场景配置。

2、Flink状态存储，远程恢复肯定比本地慢，多一层网络io，所以如果状态很大的话，可以配置本地state.backend.local-recovery。

3、Checkpoint保存数默认1，可以调高保证状态文件一直可用。