Flink检查点配置、一致性_flink kafka source 配置 checkpoint

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检查点配置基本概念

一致性详解 

flink整合kafka 开启检查点 代码：

上一篇我详细介绍了检查点的一些概念：Flink检查点详解_后季暖的博客-CSDN博客

 这一篇主要来讲如何配置检查点，和保障数据一致性的几种模式

检查点配置基本概念

一致性详解 

 说白了就是输入端数据可重用 输出端幂等写入或事务写入（最好是能两阶段提交）

 Flink和Kafka连接的精确一次

你的写入事务什么时候关闭？

不是在下一个检查点的数据流来的时候 而是当你事务都写完毕以后 因为是可以开启多个事务写入的 互不干扰

flink整合kafka 开启检查点 代码：

public class RestartStrategyDemo {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
 
        /**1.创建流运行环境**/
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        /**请注意此处：**/
        //1.只有开启了CheckPointing,才会有重启策略
        env.enableCheckpointing(5000);
        //2.默认的重启策略是：固定延迟无限重启
        //此处设置重启策略为：出现异常重启3次，隔5秒一次
        env.getConfig().setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(2, Time.seconds(2)));
        //系统异常退出或人为 Cancel 掉，不删除checkpoint数据
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //设置Checkpoint模式（与Kafka整合，一定要设置Checkpoint模式为Exactly_Once）
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
 
 
        /**2.Source:读取 Kafka 中的消息**/
        //Kafka props
        Properties properties = new Properties();
        //指定Kafka的Broker地址
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.204.210:9092,192.168.204.211:9092,192.168.204.212:9092");
        //指定组ID
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "testGroup");
        //如果没有记录偏移量，第一次从最开始消费
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        //Kafka的消费者，不自动提交偏移量
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
 
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer("testTopic", new SimpleStringSchema(), properties);
 
        //Checkpoint成功后，还要向Kafka特殊的topic中写偏移量(此处不建议改为false )
        //设置为false后，则不会向特殊topic中写偏移量。
        //kafkaSource.setCommitOffsetsOnCheckpoints(false);
        //通过addSource()方式，创建 Kafka DataStream
        DataStreamSource<String> kafkaDataStream = env.addSource(kafkaSource);
 
        /**3.Transformation过程**/
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> streamOperator = kafkaDataStream.map(str -> Tuple2.of(str, 1)).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
        /**此部分读取Socket数据，只是用来人为出现异常，触发重启策略。验证重启后是否会再次去读之前已读过的数据(Exactly-Once)*/
        /*************** start **************/
        DataStreamSource<String> socketTextStream = env.socketTextStream("localhost", 8888);
 
        SingleOutputStreamOperator<String> streamOperator1 = socketTextStream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String word) throws Exception {
                if ("error".equals(word)) {
                    throw new RuntimeException("Throw Exception");
                }
                return word;
            }
        });
        /************* end **************/
 
        //对元组 Tuple2 分组求和
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = streamOperator.keyBy(0).sum(1);
        /**4.Sink过程**/
        sum.print();
 
        /**5.任务执行**/
        env.execute("RestartStrategyDemo");
    }
}

总结：