Flink学习入门教程之Fault Tolerance via State Snapshots

Posted 2022-02-14 顧棟

文章目录

• 通过状态快照实现容错处理
• • State Backends
  • 状态快照
  • • 定义
    • 状态快照如何工作？
    • 确保精确一次（exactly once）
    • 端到端精确一次

原文地址

通过状态快照实现容错处理

State Backends

状态后端 ? 状态的后端处理方式？键控的状态，算子的状态

由 Flink 管理的 keyed state 是一种分片的键/值存储，每个 keyed state 的工作副本都保存在负责该键的 TaskManager 本地中。另外，Operator state 也保存在机器节点本地。Flink 定期获取所有状态的快照，并将这些快照复制到持久化的位置，例如分布式文件系统。

如果发生故障，Flink 可以恢复应用程序的完整状态并继续处理，就如同没有出现过异常。

Flink 管理的状态存储在 state backend 中。Flink 有两种 state backend 的实现 – 一种基于 RocksDB 内嵌 key/value 存储将其工作状态保存在磁盘上的，另一种基于堆的 state backend，将其工作状态保存在 Java 的堆内存中。这种基于堆的 state backend 有两种类型：FsStateBackend，将其状态快照持久化到分布式文件系统；MemoryStateBackend，它使用 JobManager 的堆保存状态快照。

名称	Working State	状态备份	快照
RocksDBStateBackend	本地磁盘（tmp dir）	分布式文件系统	全量 / 增量
支持大于内存大小的状态经验法则：比基于堆的后端慢10倍
FsStateBackend	JVM Heap	分布式文件系统	全量
快速，需要大的堆内存受限制于 GC
MemoryStateBackend	JVM Heap	JobManager JVM Heap	全量
适用于小状态（本地）的测试和实验

当使用基于堆的 state backend 保存状态时，访问和更新涉及在堆上读写对象。但是对于保存在 RocksDBStateBackend 中的对象，访问和更新涉及序列化和反序列化，所以会有更大的开销。但 RocksDB 的状态量仅受本地磁盘大小的限制。还要注意，只有 RocksDBStateBackend 能够进行增量快照，这对于具有大量状态不经常变动的应用程序来说是大有裨益的。

所有这些 state backends 都能够异步执行快照，这意味着它们可以在不妨碍正在进行的流处理的情况下执行快照。

RocksDB
http://rocksdb.org/

状态快照

定义

• 快照 – 是 Flink 作业状态全局一致镜像的通用术语。快照包括指向每个数据源的指针（例如，到文件或 Kafka 分区的偏移量）以及每个作业的有状态运算符的状态副本，该状态副本是处理了 sources 偏移位置之前所有的事件后而生成的状态。
• Checkpoint – 一种由 Flink 自动执行的快照，其目的是能够从故障中恢复。Checkpoints 可以是增量的，并为快速恢复进行了优化。
• 外部化的 Checkpoint – 通常 checkpoints 不会被用户操纵。Flink 只保留作业运行时的最近的 n 个 checkpoints（n 可配置），并在作业取消时删除它们。但你可以将它们配置为保留，在这种情况下，你可以手动从中恢复。
• Savepoint – 用户出于某种操作目的（例如有状态的重新部署/升级/缩放操作）手动（或 API 调用）触发的快照。Savepoints 始终是完整的（代表全量？），并且已针对操作灵活性进行了优化。

状态快照如何工作？

Flink 使用 Chandy-Lamport algorithm 算法的一种变体，称为异步 barrier 快照（asynchronous barrier snapshotting）。

当 checkpoint coordinator（job manager 的一部分）指示 task manager 开始 checkpoint 时，它会让所有 sources 记录它们的偏移量，并将编号的 checkpoint barriers 插入到它们的流中。这些 barriers 流经 job graph，标注每个 checkpoint 前后的流部分。

Checkpoint n 将包含每个 operator 的 state，这些 state 是对应的 operator 消费了严格在 checkpoint barrier n 之前的所有事件，并且不包含在此（checkpoint barrier n）后的任何事件后而生成的状态。

当 job graph 中的每个 operator 接收到 barriers 时，它就会记录下其状态。拥有两个输入流的 Operators（例如 CoProcessFunction）会执行 barrier 对齐（barrier alignment） 以便当前快照能够包含消费两个输入流 barrier 之前（但不超过）的所有 events 而产生的状态。

Flink 的 state backends 利用写时复制（copy-on-write）机制允许当异步生成旧版本的状态快照时，能够不受影响地继续流处理。只有当快照被持久保存后，这些旧版本的状态才会被当做垃圾回收。

拥有多个输入流和一个输出流的operator检查点的分界对齐

1. 找到每个流离operator最近的 checkpoint barrier
2. 等待所有流的分界都到在进入Operator之前，进行checkpoint，将新的分界设置在此时刚出的事件后
3. 异步的将生成新的状态快照

确保精确一次（exactly once）

当流处理应用程序发生错误的时候，结果可能会产生丢失或者重复。Flink 根据你为应用程序和集群的配置，可以产生以下结果：

• Flink 不会从快照中进行恢复（at most once）最多一次
• 没有任何丢失，但是你可能会得到重复冗余的结果（at least once）至少一次
• 没有丢失或冗余重复（exactly once）只执行一次

Flink 通过回退和重新发送 source 数据流从故障中恢复，当理想情况被描述为精确一次时，这并不意味着每个事件都将被精确一次处理。相反，这意味着 每一个事件都会影响 Flink 管理的状态精确一次。

Barrier 只有在需要提供精确一次的语义保证时需要进行对齐（Barrier alignment）。如果不需要这种语义，可以通过配置 CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE 关闭 Barrier 对齐来提高性能。

分界点对齐是可控且消耗性能的

端到端精确一次

为了实现端到端的精确一次，以便 sources 中的每个事件都仅精确一次对 sinks 生效，必须满足以下条件：

1. 你的 sources 必须是可重放的，并且
2. 你的 sinks 必须是事务性的（或幂等的）