flink 什么情况下需要删除checkpoint flink checkpoint exactlyonce

    本文主要是想了解下Flink如何实现Exactly_Once语义以及它的CheckPoint机制。

 

消息发送三种语义介绍：

我们在一般的流处理程序中，消息发送会有三种处理语义：

At_Most_Once:

    至多一次，表示一条消息不管后续处理成功与否只会被消费处理一次

At_Least_Once：

    至少一次，表示一条消息从消费到后续的处理成功，可能会发生多次

Exactly_Once:

    精确一次，表示一条消息从其消费到后续的处理成功，只会发生一次

不可能保证每条消息真的真会被处理一次。Flink的Exactly_Once真正的含义在于可以保证Flink状态的容灾和只向后端提交一次持久存储(要求后端支持事务，例如Kafka、MySQL)。

 

Flink如何实现Exactly_Once语义的：

Flink通过以下特性实现Exactly_Once：

1. Source支持数据重读
2. Sink支持事务。可以是类似二阶段提交，如kafka，或者Sink支持幂等，可以覆盖之前写入的数据，如redis
3. 基于Checkpoint保证状态的容灾及一致性

    第一点和第三点需要外部系统配合实现，Flink内部主要通过Checkpoint实现Exactly_Once语义，下文主要是对Flink的Checkpoint机制进行说明，Kafka的幂等性之列的后续单独写篇文章分析下。

 

Flink的Checkpoint机制：

周期性地对流中各个算子(Operator)的状态生成快照，持久化到外部存储。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快照进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据异常。Flink写入到外部存储是异步的，意味着Flink在这个阶段可以继续处理数据。

Checkpoint任务的注册：

job处于running状态，checkpoint任务才会执行：

 

从代码上看，它确实是一个定时触发的任务：

    执行CheckPoint任务的类叫做CheckpointCoordinator。

PendingCheckpoint（表示已经发起但尚未ack的Checkpoint），然后在看下所有的tasks是否都在running状态，还有其他一些列操作…有点细了，直接跳到核心的触发的地方：

 

Checkpoint任务的执行：

代码最终跳到了TaskExecutor类中这里：

    task.triggerCheckpointBarrier(checkpointId, checkpointTimestamp, checkpointOptions, advanceToEndOfEventTime);

看起来像是单个Task任务执行的类,，它下面就跳到了Task类中的triggerCheckpointBarrier(),这个CheckpointBarrier是实现checkpoint的关键。从代码的注释中可以看出…其实从代码中已经看出了，checkpoint操作是异步的：

    SourceStreamTask和StreamTask调用的是相同的方法，不同的是SourceStreamTask在所有任务之后会有个返回，报告本次checkpoint任务是否全部执行成功。所以我们只要关注执行checkpoint的流程即可，注释已经说明的很详细了：

    step1这个方法注释罗里吧嗦一大堆，点进去一看啥都么有…贼秀。

下游也尽快开始checkpoint。也就是说一个CheckPoint操作，Job中所有的算子的状态都根据同一条CheckPointBarrier记录来进行同步，这样就保证了状态的一致性（下面会细说下）。CheckPointBarrier长这样：

    CheckpointBarrier barrier = new CheckpointBarrier(id, timestamp, checkpointOptions);

    step3就是真正进行checkpoint，里面方法很长，后面有时间再细看下…反正就是将状态持久化到后端的backend：

 

下游算子CheckPointBarrier对齐：

进行CheckpointBarrier对齐(这是实现Exactly_Once的核心)。

    处理CheckpointBarrier的类有两种，前者代表了Exactly_Once语义，后者代表了At_least_Once语义，这里主要看前者。

 

CheckpointBarrierAligner中的代码很长就不贴了，流程主要如下：

    1. 如果只有一个input channel，收到的是一个新的barrier，则直接触发checkpoint。

    2. 如果有多个input channel，说明此时需要进行多条流进行对齐(connect算子)

        收到一条流的CheckPointBarrier之后，就要block对应的channel，并更新CurrentCheckpointId。

开启一个新的checkpoint。

    3.当所有流的CheckPointBarrier都收到了，说明完成了对齐，unblock所有channel，触发checkpoint。

 

    ps: At Least Once就是barrier 不对齐的情况，即还有其他流的 barrier 还没到达时，为了不影响性能，不会Block Input channel大数据，继续处理 barrier 之后的数据。等到所有流的 barrier 的都到达后，就可以对该 Operator 做 CheckPoint 了：

    但是如果此时继续消费的过程中程序挂了，那么就会从上次CheckPoint中恢复，这样就有可能重复消费没有Block的流中的数据，所以是At Least Once。

 

总结：

    总结下就是CheckPoint是个注册在JobManager上的定时任务，根据用户的配置定时异步的在TaskManager上执行。在TaskManager上执行时，首先生成一条CheckpointBarrier记录，将其BroadCast到下游流中，同时会执行CheckPoint任务，将State信息持久化到后端存储中。下游流收到CheckPointBarrier会阻塞输入(Exactly_Once语义时)，如果下游有多条流的还会进行Barrier对齐，然后再执行上面的讲State信息持久化到后端存储这个动作。

    抄一下网上一张经典的图：

 

 

CheckPoint的配置项：

CheckPoint相关的配置项如下：
    //设置间隔60s触发一次Checkpoint
        ENV.enableCheckpointing(60 * 1000);
    //设置Checkpoint级别(语义)
        ENV.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
    //设置Checkpoint超时时间，超时则abort当前的Checkpoint任务，开始下一个Checkpoint -- 默认是10min
        ENV.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(30 * 1000);
    //设置Checkpoint出错次数以停止掉Job，默认为0   -- 替代了setFailOnCheckpointingErrors这个配置
        ENV.getCheckpointConfig().setTolerableCheckpointFailureNumber(0);
    //设置Checkpoint之间的间隔 -- 用于指定CheckPoint Coordinator上一个CheckPoint完成之后最少等多久可以触发另一个CheckPoint
    //默认是0，表示可以立即触发下一个  个人觉得调解这个参数还不如调解CheckpointInterval好一点
    //这个是出现CheckPoint排队的情况，从而程序一直执行CheckPoint，这个治标不治本
    //checkpoint间隔应大于这个参数，否则可能一直排队
        ENV.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(30 * 1000);
    //设置并行的Checkpoint的数量 -- 指定运行中的CheckPoint最多可以有多少个 -- 上面那个参数指定了，这个参数就不起作用了，会使用值1
        ENV.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
    //设置开启Checkpoint外部持久化（即使job失败Checkpoint也会存在，job失败了不会自动清理，需要手工清理了）
    //ExternalizedCheckpointCleanup用于指定job cancelde的时候外部持久化的CheckPoint该如何清理，当前设置的是保留
        ENV.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.

RETAIN_ON_CANCELLATION);
    //设置checkpoint地址
        ENV.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://test1:8020/flink-checkpoint/"));
    //设置重启策略(job失败后重启3次，每次间隔0.5秒)
        ENV.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, 500));

    //todo 过期的CheckPoint需要手动清理，而且需要判断CheckPoint之间是否有依赖关系

 

PS：Kafka幂等性和事务

    Kafka在0.11版本中除了引入了Exactly Once语义，还引入了事务特性。

幂等性不能扩多个分区运作。

    Kafka的事务可以弥补这个缺陷，事务可以保证多个分区写入操作的原子性，级多个操作要么全部成功，要么全部失败。

   后续有时间再细看源码吧…