32.Flink Checkpoint配置

Leefs 2022-02-13 PM 2789℃ 0条

### 前言

Flink 中的每个方法或算子都能够是**有状态的**。状态化的方法在处理单个`元素/事件`的时候存储数据，让状态成为使各个类型的算子更加精细的重要部分。为了让状态容错，Flink 需要为状态添加 **checkpoint（检查点）**。Checkpoint 使得 Flink 能够恢复状态和在流中的位置，从而向应用提供和无故障执行时一样的语义。

### 一、开启与配置 Checkpoint

默认情况下 checkpoint 是禁用的。通过调用 `StreamExecutionEnvironment` 的 `enableCheckpointing(n)` 来启用 checkpoint，里面的 *n* 是进行 checkpoint 的间隔，单位毫秒。

**Checkpoint 其他的属性包括：**

- **精确一次（exactly-once）对比至少一次（at-least-once）**：你可以选择向 `enableCheckpointing(long interval, CheckpointingMode mode)` 方法中传入一个模式来选择使用两种保证等级中的哪一种。 对于大多数应用来说，精确一次是较好的选择。至少一次可能与某些延迟超低（始终只有几毫秒）的应用的关联较大。
- **checkpoint 超时**：如果 checkpoint 执行的时间超过了该配置的阈值，还在进行中的 checkpoint 操作就会被抛弃。

+ **checkpoints 之间的最小时间**：该属性定义在 checkpoint 之间需要多久的时间，以确保流应用在 checkpoint 之间有足够的进展。如果值设置为了 *5000*， 无论 checkpoint 持续时间与间隔是多久，在前一个 checkpoint 完成时的至少五秒后会才开始下一个 checkpoint。

往往使用“checkpoints 之间的最小时间”来配置应用会比 checkpoint 间隔容易很多，因为“checkpoints 之间的最小时间”在 checkpoint 的执行时间超过平均值时不会受到影响（例如如果目标的存储系统忽然变得很慢）。

注意这个值也意味着并发 checkpoint 的数目是*一*。

+ **checkpoint 可容忍连续失败次数**：该属性定义可容忍多少次连续的 checkpoint 失败。超过这个阈值之后会触发作业错误 fail over。 默认次数为“0”，这意味着不容忍 checkpoint 失败，作业将在第一次 checkpoint 失败时fail over。

+ **并发 checkpoint 的数目**: 默认情况下，在上一个 checkpoint 未完成（失败或者成功）的情况下，系统不会触发另一个 checkpoint。这确保了拓扑不会在 checkpoint 上花费太多时间，从而影响正常的处理流程。 不过允许多个 checkpoint 并行进行是可行的，对于有确定的处理延迟（例如某方法所调用比较耗时的外部服务），但是仍然想进行频繁的 checkpoint 去最小化故障后重跑的 pipelines 来说，是有意义的。

该选项不能和 “checkpoints 间的最小时间"同时使用。

+ **externalized checkpoints**: 你可以配置周期存储 checkpoint 到外部系统中。Externalized checkpoints 将他们的元数据写到持久化存储上并且在 job 失败的时候*不会*被自动删除。 这种方式下，如果你的 job 失败，你将会有一个现有的 checkpoint 去恢复。

### 二、Checkpoint 参数详解

```java
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 每 60s 开始一次 checkpoint
env.enableCheckpointing(60000);

// 高级选项：

// checkpoint 语义设置为 EXACTLY_ONCE(精确一次)，这是默认语义
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

// 两次 checkpoint 的间隔时间至少为 1 s，默认是 0，立即进行下一次 checkpoint
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(1000);

// checkpoint 必须在 60s 内结束，否则被丢弃，默认是 10 分钟
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);

// 同一时间只能允许有一个 checkpoint
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);

// 最多允许 checkpoint 失败 3 次
env.getCheckpointConfig().setTolerableCheckpointFailureNumber(3);

// 当 Flink 任务取消时，保留外部保存的 checkpoint 信息
env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

// 当有较新的 Savepoint 时，作业也会从 Checkpoint 处恢复
env.getCheckpointConfig().setPreferCheckpointForRecovery(true);

// 允许实验性的功能：非对齐的 checkpoint，以提升性能
env.getCheckpointConfig().enableUnalignedCheckpoints();
```

**说明**

+ **env.enableCheckpointing(60000)**：1 分钟触发一次 checkpoint；

+ **setCheckpointTimeout**：checkpoint 超时时间，默认是 10 分钟超时，超过了超时时间就会被丢弃；

+ **setCheckpointingMode**：设置 checkpoint 语义，可以设置为 EXACTLY_ONCE，表示既不重复消费也不丢数据；AT_LEAST_ONCE，表示至少消费一次，可能会重复消费；

+ **setMinPauseBetweenCheckpoints**：两次 checkpoint 之间的间隔时间。

假如设置每分钟进行一次 checkpoint，两次 checkpoint 间隔时间为 30s。假设某一次 checkpoint 耗时 40s，那么理论上20s 后就要进行一次 checkpoint，但是设置了两次 checkpoint 之间的间隔时间为 30s，所以是 30s 之后才会进行 checkpoint。另外，如果配置了该参数，那么同时进行的 checkpoint 数量只能为 1；

+ **enableExternalizedCheckpoints**：Flink 任务取消后，外部 checkpoint 信息是否被清理。
  + **DELETE_ON_CANCELLATION**：任务取消后，所有的 checkpoint 都将会被清理。只有在任务失败后，才会被保留；
  + **RETAIN_ON_CANCELLATION**：任务取消后，所有的 checkpoint 都将会被保留，需要手工清理。

+ **setPreferCheckpointForRecovery**：恢复任务时，是否从最近一个比较新的 savepoint 处恢复，默认是 false；
+ **enableUnalignedCheckpoints**：是否开启试验性的非对齐的 checkpoint，可以在反压情况下极大减少 checkpoint 的次数;

*附参考文章链接*

*https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/dev/datastream/fault-tolerance/checkpointing/*

标签: Flink

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