大状态与 Checkpoint 调优1.概述Flink 应用要想在大规模场景下可靠地运行，必须要满足如下两个条件：应用程序需要能够可靠地创建 checkpoints。在应用故障后，需要有足够的资源追赶数据输入流。2.监控状态和 Checkpoints监控 checkpoint 行为最简单的方法是通过 UI 的 checkpoint 部分。这两个指标（均通过 Task 级别 Checkpointin
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2024-06-22 20:11:57
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消息语义概述,在分布式系统中，构成系统的任何节点都是被定义为可以彼此独立失败的。比如在 Kafka中，broker可能会crash，在producer推送数据至topic的过程中也可能会遇到网络问题。根据producer处理此类故障所采取的提交策略类型，我们可以获得不同的语义：at-most-once：如果在ack超时或返回错误时producer不重试，则该消息可能最终不会写入Kafka，因此不会
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2024-03-25 04:57:23
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目录（1）Checkpoint的背景（2）Flink 中Checkpoint（3）理解 Barrier（4）Flink 中Checkpoint 执行过程（5）严格一次语义: barrier 对齐（6）至少一次语义: barrier 不对齐（7）checkpoint 和 savepoint 的区别（8）基于State Backend的CheckPoint开发 （1）Checkpoint的背景Sta
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2024-03-19 09:25:16
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Flink的状态与容错也是flink中的重要部分，那么从经典的wordCount案例出发，先来看代码：import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object wordCount1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment
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2024-02-19 02:57:18
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一、Exacty-Once一致性语义Exacty-Once 作为分布式一致性语义中最常见的一个话题，当任意条数据流转化成某个分布式系统中，如果系统对整个过程中对任意条数据都可以精确处理一次，且处理结果准确，则会认为该系统满足 Exacty-Once 一致性； 由于分布式系统本来就具有跨网络，多节点，高并发，高可用等特性，难免会出现节点异常，线程死亡，网络传输失败等情况，从而导致数据丢失，重复发送，
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2024-03-04 09:46:53
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前言为了保证程序的容错恢复以及程序启动时其状态恢复，几乎所有公司的实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。为了使得用户更加理解这两点区别，本文结合 Flink 1.9 版本，重点讲述 Flink Checkpoint，Savepoint 相关概念以及注意事项，同时也会讲述实时任务启动时读取 Kafka 偏移量问题，使得用户能够更好的开发实时任务。1.
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2024-02-23 11:25:05
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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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Flink Checkpoint（检查点）Flink中的每个函数和运算符都可以是有状态的（如果是Keyed Stream，使用ValueState、ListState等状态，如果是Operator State，实现CheckpointedFunction或CheckpointedList接口。使用ListState、MapState获取状态）。有状态的函数在各个元素/事件处理中存储数据。使状态成为
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2023-12-07 07:19:32
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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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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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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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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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