Flink-Checkpoint机制详解：(第41天)

系列文章目录

1、为什么要学Checkpoint机制
2、Flink怎么实现容错
3、Checkpoint机制的执行流程
4、重启策略Restart Strategy
5、状态后端State Backend
6、开源Flink案例

文章目录

系列文章目录
前言
- - 1、为什么要学Checkpoint机制
  - 2、Flink怎么实现容错
  - 3、Checkpoint机制的执行流程
  - 4、重启策略Restart Strategy
  - - 4.1 不重启策略
    - 4.2 固定延迟重启策略
    - 4.3 失败率重启策略
    - 4.4 指数延迟重启策略
    - 4.5 小结
  - 5、状态后端State Backend
  - - 5.1 内存状态后端MemoryStateBackend
    - 5.2 文件系统状态后端FsStateBackend
    - 5.3 RocksDB数据库状态后端RocksDBStateBackend
  - 6、开源Flink案例

前言

本文通过案例方式详解-Flink-Checkpoint机制

1、为什么要学Checkpoint机制

因为Flink是流式（实时）计算程序，我们工作中希望Flink程序能够7x24小时运行，同时遇到一些问题/bug以后，能够自动恢复程序的运行。

2、Flink怎么实现容错

Flink由于是实时运行的程序，因此不仅要对中间计算的数据进行容错，还需要对程序进行容错。也就是Flink中的容错分为如下两类:

状态后端：对中间计算的数据进行容错
重启策略：对程序进行容错，让程序能够自动恢复

3、Checkpoint机制的执行流程

在这里插入图片描述

步骤如下：

Flink中Checkpoint执行流程：
1- JobManager中的检查点协调器会将barrier栅栏发送给到source算子
2- source算子接收到栅栏以后，先暂停对数据的处理工作，将算子运行的状态数据先保存到TaskManager上形成State状态数据；同时会向检查点协调器上报数据，在检查点协调器中获得到的数据称之为Checkpoint数据。数据上报完以后，才会恢复对数据的处理。
3- 栅栏会随着数据从source算子一直流动到最后的sink算子
4- 每个算子拿到栅栏以后的处理过程与source算子一样。也就是先暂停对数据的处理，在TaskManager上保存State状态数据，以及向检查点协调器汇报Checkpoint数据。然后才会继续处理数据
5- 直到所有的算子将数据汇报完成，那么这个过程才算结束。

4、重启策略Restart Strategy

重启策略，能够让Flink程序在挂了之后进行自动重启。保证任务容错。既可以在代码中设置，也能够在配置文件中设置，一般推荐使用代码进行设置。

官网链接如下：

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/docs/ops/state/task_failure_recovery/

Flink有如下的几种重启策略。

不重启策略：一般不用
固定延迟重启策略：频繁使用
失败率重启策略：频繁使用
指数延迟重启策略：较少使用

官网文档如下：

在这里插入图片描述

4.1 不重启策略

Flink程序不重启，如果遇到异常就挂了。

代码中配置：

env.set_restart_strategy(RestartStrategies.no_restart())

配置文件flink-conf.yaml中的配置：

restart-strategy: none

4.2 固定延迟重启策略

允许Flink程序固定可以重启几次。每次重启的时间间隔是多少。这些参数是自己指定的。

代码中配置：

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_restart_strategy(RestartStrategies.fixed_delay_restart(
    3,  #重启的次数
    10000  #延迟时间，这里配置的是10000毫秒
))

如果重启的次数超过了3次，那么不会再给你重启

配置文件flink-conf.yaml中的配置：

restart-strategy: fixed-delay   #配置固定延迟重启
restart-strategy.fixed-delay.attempts: 3    #重启的次数
restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s    #重启的间隔时间

4.3 失败率重启策略

在一定的时间范围内，重启的次数在允许范围内，那么会一直给你重启。

代码中配置：

env.set_restart_strategy(RestartStrategies.failure_rate_restart(
    3,  #间隔时间内重启的次数
    300000,  #时间间隔
    10000  #延迟时间，这里配置的是10000毫秒
))
如果在300000毫秒统计时间以内，重启次数小于等于3次，那么会持续的给你进行重启；如果超过，不会再重启。

配置文件flink-conf.yaml中配置：

restart-strategy: failure-rate  #配置失败率重启
restart-strategy.failure-rate.max-failures-per-interval: 3   #最大重启的次数
restart-strategy.failure-rate.failure-rate-interval: 5 min   #失败率的时间间隔
restart-strategy.failure-rate.delay: 10 s					 #每次重启的时间间隔

4.4 指数延迟重启策略

Flink程序的重启时间随着指数的增加而呈指数级别递增。注意：阿里云Flink中没有这种重启策略

在这里插入图片描述

代码中配置：

Python暂不支持。

配置文件flink-conf.yaml中配置：

restart-strategy: exponential-delay			#配置指数延迟重启
restart-strategy.exponential-delay.initial-backoff: 10 s    #重启的初始值
restart-strategy.exponential-delay.max-backoff: 2 min		#最大从重启时间间隔
restart-strategy.exponential-delay.backoff-multiplier: 2.0  #指数
restart-strategy.exponential-delay.reset-backoff-threshold: 10 min    #重置重启时间
restart-strategy.exponential-delay.jitter-factor: 0.1		#重启因子，抖动因子

4.5 小结

工作中常用的重启策略：固定延迟重启策略，推荐使用失败率重启策略

重启策略中重启次数并不是设置的越多越好，一般推荐3-5次。

5、状态后端State Backend

用来保存Flink中State和Checkpoint的数据。

分类：

内存状态后端：默认，一般在开发或者测试中使用
文件系统状态后端：经常在生产环境使用，是用来存储Checkpoint数据
RocksDB状态后端：经常在生产环境使用，是用来存储State数据

同时，生产中一般都是文件系统状态后端和RocksDB状态后端一起配合使用。

5.1 内存状态后端MemoryStateBackend

这是Flink中默认的状态后端。

在这里插入图片描述

代码中配置：

env.set_state_backend(HashMapStateBackend())
env.get_checkpoint_config().set_checkpoint_storage(JobManagerCheckpointStorage())

配置文件flink-conf.yaml中配置：

state.backend: hashmap
state.checkpoint-storage: jobmanager

内存状态后端，由于数据不安全，一般不用。

5.2 文件系统状态后端FsStateBackend

在这里插入图片描述

代码中配置：

env.set_state_backend(HashMapStateBackend())
env.get_checkpoint_config().set_checkpoint_storage_dir("file:///checkpoint-dir")

配置文件flink-conf.yaml中的配置：

state.backend: hashmap
state.checkpoints.dir: file:///checkpoint-dir/
state.checkpoint-storage: filesystem

文件系统状态后端一般工作中常用。

5.3 RocksDB数据库状态后端RocksDBStateBackend

在这里插入图片描述

代码中配置：

env.set_state_backend(EmbeddedRocksDBStateBackend())
env.get_checkpoint_config().set_checkpoint_storage_dir("file:///checkpoint-dir")

配置文件flink-conf.yaml中的配置：

state.backend: rocksdb
state.checkpoints.dir: file:///checkpoint-dir/

state.checkpoint-storage: filesystem

6、开源Flink案例

Checkpoint的配置一般都是固定不变的，可以配置在flink-conf.yaml文件中，这样配置完后，对所有任务都生效，如下：

建议操作前先保存一个node1的虚拟机快照，下面的操作，全部都在node1执行：

# 1.创建HDFS路径
hdfs dfs -mkdir /checkpoints


# 2.修改Flink配置文件
cd /export/server/flink/conf
vim flink-conf.yaml

# 3.要添加的内容如下
注意: 配置文件中的配置项前面不要有#

execution.checkpointing.interval: 5000
#设置有且仅有一次模式 目前支持 EXACTLY_ONCE、AT_LEAST_ONCE        
execution.checkpointing.mode: EXACTLY_ONCE
state.backend: hashmap
#设置checkpoint的存储方式
state.checkpoint-storage: filesystem
#设置checkpoint的存储位置
state.checkpoints.dir: hdfs://node1:8020/checkpoints
#设置savepoint的存储位置
state.savepoints.dir: hdfs://node1:8020/checkpoints
#设置checkpoint的超时时间 即一次checkpoint必须在该时间内完成 不然就丢弃
execution.checkpointing.timeout: 600000
#设置两次checkpoint之间的最小时间间隔
execution.checkpointing.min-pause: 500
#设置并发checkpoint的数目
execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints: 1
#开启checkpoints的外部持久化这里设置了清除job时保留checkpoint，默认值时保留一个 假如要保留3个
state.checkpoints.num-retained: 3
#默认情况下，checkpoint不是持久化的，只用于从故障中恢复作业。当程序被取消时，它们会被删除。但是你可以配置checkpoint被周期性持久化到外部，类似于savepoints。这些外部的checkpoints将它们的元数据输出到外#部持久化存储并且当作业失败时不会自动
#清除。这样，如果你的工作失败了，你就会有一个checkpoint来恢复。
#ExternalizedCheckpointCleanup模式配置当你取消作业时外部checkpoint会产生什么行为:
#RETAIN_ON_CANCELLATION: 当作业被取消时，保留外部的checkpoint。注意，在此情况下，您必须手动清理checkpoint状态。
#DELETE_ON_CANCELLATION: 当作业被取消时，删除外部化的checkpoint。只有当作业失败时，检查点状态才可用。
execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention: RETAIN_ON_CANCELLATION

#第二种：固定延迟重启策略
#设置重启策略
restart-strategy: fixed-delay
#尝试重启次数
restart-strategy.fixed-delay.attempts: 3
#两次连续重启的间隔时间
restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s

# 4.改完配置以后，需要重启Flink集群。另外需要注意我们使用了HDFS。
cd /export/server/flink/bin
./stop-cluster.sh
./start-cluster.sh

Python代码：

#1.构建流式执行环境
from pyflink.common import Types
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, RuntimeExecutionMode, DataStream
from pyflink.table import DataTypes

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_parallelism(1)
# env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)
#2.数据source
input_ds = DataStream(env._j_stream_execution_environment.socketTextStream("node1",9999))
#3.数据处理
def map_word(word):
    if word == "error":
        raise ValueError("出异常了，程序挂了...")
    else:
        return (word,1)

result_ds = input_ds.flat_map(lambda x:x.split(" "))\
    .map(lambda word:map_word(word),output_type=Types.TUPLE([Types.STRING(),Types.INT()])).\
    key_by(lambda x:x[0])\
    .reduce(lambda x,y:(x[0],x[1] + y[1]))
#4.数据Sink
result_ds.print()
#5.启动流式任务
env.execute()

在这里插入图片描述

部署python代码的命令:
/export/server/flink/bin/flink run -py /export/software/checkpoint_demo.py

需要在node1上启动nc
nc -lk 9999

运行结果截图：

在这里插入图片描述

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1、为什么要学Checkpoint机制

2、Flink怎么实现容错

3、Checkpoint机制的执行流程

4、重启策略Restart Strategy

4.1 不重启策略

4.2 固定延迟重启策略

4.3 失败率重启策略

4.4 指数延迟重启策略

4.5 小结

5、状态后端State Backend

5.1 内存状态后端MemoryStateBackend

5.2 文件系统状态后端FsStateBackend

5.3 RocksDB数据库状态后端RocksDBStateBackend

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