Checkpoint机制和生产配置

1.前提

在将Checkpoint之前，先回顾一下flink处理数据的流程：

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2. 概述

Checkpoint机制，又叫容错机制，可以保证流式任务中，不会因为异常时等原因，造成任务异常退出。可以保证任务正常运行。
（1）能在集群异常时，保持已计算的数据，下次恢复时能在已保存数据的基础上，继续计算（类似于快照）；
（2）避免数据丢失（通过Barrier实现）

3.机制运行流程

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解释：

（1）主节点上的检查点协调器（CheckpointCoordinator）会周期性地发送一个个地Barrier（栅栏，前面说的偏移量做标识），Barrier会混在数据里，随着数据流，流向source算子；

（2）source算子在摄入数据的时候，如果碰到Barrier栅栏，不会去处理，Barrier就会让先算子去汇报当前的状态；

（3）处理完之后，Barrier就会随着数据流，流向下一个算子；

（4）下一个算子收到Barrier，同样会停下手里的工作，也会向检查点协调器汇报当前的状态，把状态往主节点传递一份（备份，防止算子出错，状态丢失）
（5）上一步处理完之后，Barrier又会随着数据流向下一个算子，以此类推。
（6）等Barrier流经所有的算子之后，这一轮的快照就算制作完成。

4. 状态后端

状态后端，StateBackend，就是Flink存储状态的介质（存储状态的地方）。Flink提供了三种状态后端的存储方式：

MemoryStateBackend（内存，使用HashMapStateBackend实现，生产一般不用）
FsStateBackend（文件系统，比如说HDFS，生产常用）
RocksDBStateBackend（RocksDB数据库，生产常用）
同时也可以把状态外置到 Hbase和Redis，解决大状态存储问题

MemoryStateBackend

内存，掉电易失。不安全。基本不用。
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配置如下：

state.backend: hashmap
# 可选，当不指定 checkpoint 路径时，默认自动使用 JobManagerCheckpointStorage
state.checkpoint-storage: jobmanager

FsStateBackend

FsStateBackend，文件系统的状态后端，就是把状态保存在文件系统中，常用来保存状态的文件系统有HDFS；
工作中常用；
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配置如下：

state.backend: hashmap 
state.checkpoints.dir: file:///checkpoint-dir/ # 默认为FileSystemCheckpointStorage 
state.checkpoint-storage: filesystem

RocksDBStateBackend

RocksDBStateBackend，把状态保存在RocksDB数据库中。

RocksDB，是一个小型文件系统的数据库。

配置如下：

state.backend: rocksdb
state.checkpoints.dir: file:///checkpoint-dir/# Optional, Flink will automatically default to FileSystemCheckpointStorage
# when a checkpoint directory is specified.
state.checkpoint-storage: filesystem

特点：可以保持巨大的状态，且支持增量状态保存。

5.重启策略

5.1 重启策略概述

Flink流式任务，需要长期运行，就算遇到一些数据异常问题等，也不能随便退出。

Flink为了让任务能够在遇到异常退出时，能够重新启动，正常运行，Flink提出了重启策略的概念。

5.2 Flink的重启策略

Flink支持四种类型的重启策略：

none：没有重启。任务一旦遇到异常，就退出。
fixed-delay：固定延迟重启策略。也就是说，可以配置一个重启的次数。超过次数后，才会退出。
failure-rate：失败率重启策略。也就是说，任务的失败频率。超过该频率后才退出。在设定的频率之内，不会退出。
exponential-delay：指数延迟重启策略。也就是说，任务在失败后，下一次的延迟时间是随着指数增长的。

5.3案例演示

模拟异常的代码

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** Flink 代码实现流处理，进行单词统计。数据源来自于socket数据。* todo 演示Flink遇到异常重启。*/
public class RestartStrategy {public static void main(String[] args) throws Exception {//1.构建流式执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING);env.setParallelism(1);//2.数据输入（数据源）//从socket读取数据，socket = hostname + portDataStreamSource<String> source = env.socketTextStream("node1", 9999);//3.数据处理//3.1 使用flatMap进行扁平化处理SingleOutputStreamOperator<String> flatMapStream = source.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {@Overridepublic void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {if (word.equals("evil")) {//evil：恶魔，魔鬼，程序如果碰到魔鬼就退出。throw new Exception("魔鬼来了，程序退出");}out.collect(word);}}});//3.2 使用map进行转换，转换成（单词，1）SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mapStream = flatMapStream.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {@Overridepublic Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {return Tuple2.of(value, 1);}});//3.3使用keyBy进行单词分组KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyedStream = mapStream.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {@Overridepublic String getKey(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {return value.f0;}});//3.4 使用reduce（sum）进行聚合操作,sum：就是根据第一个元素（Integer）进行sum操作SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> result = keyedStream.sum(1);//4.数据输出result.print();//5.启动流式任务env.execute();}
}

5.4Checkpoint配置

修改flink-conf.yaml文件

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#------------------------------------# 设置固定延迟策略
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: 3 s

fixed-delay重启策略

提交命令：

#1.启动HDFS
#2.把jar包上传到Linux
#3.配置Flink的Checkpoint和重启策略
#4.提交任务cd $FLINK_HOMEbin/flink run -c test.RestartStrategy /root/original-gz_flinkbase-1.0-SNAPSHOT.jar
#5.在socket中数据单词
nc -lk 9999
hadoop
hive
flink
evil

运行结果：
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