一、问题分析概览流计算作业通常运行时间长，数据吞吐量大，且对时延较为敏感。但实际运行中，Flink 作业可能因为各种原因出现吞吐量抖动、延迟高、快照失败等突发情况，甚至发生崩溃和重启，影响输出数据的质量，甚至会导致线上业务中断，造成报表断崖、监控断点、数据错乱等严重后果。本文会对Flink 常见的问题进行现象展示，从原理上说明成因和解决方案，并给出线上问题排查的工具技巧，帮助大
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2024-03-15 16:01:17
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Checkpoint 在 Flink 中是一个非常重要的 Feature，Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 Checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复。Flink 的 Checkpoint 有以下先决条件：需要具有持久性且支持重放一定时间范围内数据的数据源。例如：Kafka、RabbitMQ 等。这里为什么要求支持重放一定时间范围内
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2024-02-14 13:37:39
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Flink checkpoint state相关概念参考源码flink-1.11Checkpoint完整的元数据CompletedCheckpoint，用来描述所有任务都完成确认后的checkpoint， 封装了一次 Checkpoint 完整的元数据信息.public class CompletedCheckpoint implements Serializable {
// job id
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2024-06-11 22:04:50
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第一部分：Flink的Checkpoint+1. Flink Checkpoint原理介绍Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态数据定期持久化存储下来，当Flink程序一旦意外崩溃时，重新运行程序时可以有选择地从这些Snapshot进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据状态
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2024-09-02 18:39:13
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文章目录知识点反压CheckpointBarrierAligned CheckpointUnaligned Checkpoint核心思想实现原理UC同步阶段UC异步阶段 知识点反压反压是流式系统中关于处理能力的动态反馈机制，并且是从下游到上游的反馈，一般是在实时数据处理的过程中，上游节点的生产速度大于下游节点的消费速度。在Flink中，反压主要有两个部分：跨TaskManager的反压过程和Ta
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2024-03-13 13:42:24
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目录Checkpoint与反压的耦合Aligned Checkpoint和Chandy-Lamport差异：Aligned CheckpointChandy-LamportUnaligned CheckpointAligned Checkpoint和Unaligned Checkpoint 适用场景Chandy-Lamport 算法将分布式系统抽象成 DAG（暂时不考虑有闭环的图），节点表示进程，
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2024-04-30 16:51:05
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Flink Checkpoint 机制详解Apache Flink 的 Checkpoint 机制是一种强大的容错机制，其设计目标是在分布式流处理环境中保证数据处理的一致性和可靠性。Checkpoint 主要通过周期性地创建应用流图状态的全局快照来实现，当系统发生故障时，可以从最近成功的 Checkpoint 快照恢复，从而实现 Exactly-Once 处理语义。Checkpoint 机制原理C
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2024-06-06 19:19:01
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1. 版本说明本文档内容基于 flink-1.13.x，其他版本的整理2. 执行配置StreamExecutionEnvironment 包含 ExecutionConfig 对象，该对象允许程序指定运行时的配置值。改变默认值可以影响所有的任务，具体查看 Configuration。JavaStreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnviro
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2024-03-16 17:12:26
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1.State Vs CheckpointState:维护/存储的是某一个Operator的运行的状态/历史值,是维护在内存中!一般指一个具体的Operator的状态(operator的状态表示一些操作/算子在运行的过程中会产生的一些历史结果,如前面的maxBy底层会维护当前的最大值,也就是会维护一个keyedOperator,这个State里面存放就是maxBy这个Operator中的最大值)S
在 Flink 中，状态可靠性保证由 Checkpoint 支持，当作业出现 failover 的情况下，Flink 会从最近成功的 Checkpoint 恢复。在实际情况中，我们可能会遇到 Checkpoint 失败，或者 Checkpoint 慢的情况，本文会统一聊一聊 Flink 中 Checkpoint 异常的情（包括失败和慢），以及可能的原因和排查思路。1. Checkpoint 流程
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2024-03-10 11:07:21
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一、State状态在Flink中，它使用了State状态机制以及Checkpoint策略提供了强大的容错机制，不过我们需要注意区分它们，State状态是指一个Flink Job中的task中的每一个operator的状态，而Checkpoint是指在某个特定的时刻下，对整个job一个全局的快照，当我们遇到故障或者重启的时候可以从备份中进行恢复。在Flink中，State中主要分为Operator
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2024-03-20 15:25:57
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Flink中Checkpoint和Savepoint 的 3 个不同点Savepoint和Checkpoint分别是什么?Savepoint 是用来为整个流处理应用在某个“时间点”（point-in-time）进行快照生成的功能。该快照包含了数据源读取到的偏移量（offset），输入源的位置信息以及整个应用的状态。借助 分布式快照算法(Chandy-Lamport )的变体，我们可以在应用程序运行
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2024-03-18 20:24:25
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Flink 任务正常启动，Checkpoint 在一两天之后超时，收不到最新的确认信息。然后以相同的包重新启动并正常运行几天，如此反复仍找不到原因，而我们的配置可能会像下面那样。本文将会给出一些思考。final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
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2024-04-01 15:46:15
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文章目录Checkpoints概述检查点存储可用的检查点存储选项JobManagerCheckpointStorageFileSystemCheckpointStorage检查点保留目录结构从保留的检查点恢复Checkpointing under backpressure缓冲区 Debloating非对齐 Checkpoints对齐 Checkpoint 的超时限制并发 Checkpoint与
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2023-12-07 10:47:18
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本文主要介绍Flink的检查点及故障恢复机制。了解Flink是如何提供精确一次的状态一致性保障的。另外还会介绍Flink独有的保存点机制。一、checkpoint checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。用一个简单的实现算法来解释应用建立一致性检查点的过程，
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2024-03-13 16:09:11
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摘要：本文介绍字节跳动在过去一段时间里做的两个主要的 Feature，一是在 Network 层的单点恢复的功能，二是 Checkpoint 层的 Regional Checkpoint。内容包括：单点恢复机制Regional Checkpoint在 Checkpoint 的其它优化挑战 & 未来规划Tips：点击文末「阅读」即可回顾作者原版分享视频～ 一、单点恢复
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2024-06-29 21:10:36
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//获得Flink环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 每 60s 做一次 checkpoint
env.enableCheckpointing(60000);
// 高级配置：
// checkpoint 语义设置为 EXACTLY_ONCE，
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2024-03-16 14:39:24
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Flink 从入门到精通 系列文章本文是 Flink 源码解析系列，通过阅读本文你能 get 到以下点：Flink 任务从 Checkpoint 处恢复流程概述Checkpoint 元数据详解从源码层分析：JM 该如何合理地给每个 subtask 分配 State，让 TM 去恢复
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声明：笔者的源码分析都是基于 flink-1.9.0 release 分支，其实阅读源码不用非常在意
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2024-03-30 08:06:47
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Flink中的每个函数和操作符都可以是有状态的(有关详细信息，请参见使用状态)。有状态函数在单个元素/事件的处理过程中存储数据，使状态成为任何类型的更精细操作的关键构建块。为了使状态容错，Flink需要对状态进行checkpoint（检查点）。检查点允许Flink恢复流中的状态和位置，从而为应用程序提供与无故障执行相同的语义。documentation on streaming fault tol
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2023-11-11 20:41:18
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checkpoint 失败一般都和反压相结合。导致 checkpoint 失败的原因有两个:1. 数据流动缓慢，checckpoint 执行时间过长。我们知道， Flink checkpoint 机制是基于 barrier 的, 在数据处理过程中， barrier 也需要像普通数据一样，在 buffer 中排队，等待被处理。当 buffer 较大或者数据处理较慢时，barrier 需要很久才能够到
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2024-07-08 15:36:15
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