怎么理解flink的异步检查点机制

背景

flink的checkpoint监控页面那里有两个指标Sync Duration 和Async Duration,一个是开始进行同步checkpoint所需的时间,一个是异步checkpoint过程所需的时间,你是否也有过疑惑,是否只是同步过程中的时间才会阻塞正常的数据处理,而异步checkpoint的时间不会影响正常的数据处理流程?

问题追踪

这里我们只拿Aligned checkpoint 和FsBackEnd作为例子,我们知道当一个算子收到前置所有算子的checkpoint barrier后,就会开始进行checkpoint操作:

  1. checkpoint操作的过程的第一步是同步操作,也就是这一步使用的lock和数据处理过程使用的lock是同一个,同步checkpoint操作的过程中是会阻塞数据正常处理流程的,在同步处理的这一步骤中最主要进行的操作是对当前的状态进行快照操作,进行状态快照的过程只是拷贝当前状态的对象引用,那一定有人说,你仅仅拷贝对象的引用,那么当这个对应引用所指向的对象是可变的并且数据处理过程中改变了这个对象内容,那你之前快照的内容不就变了吗?其实是这样的,如果数据处理过程中改变了对象的内容,那么会生成一个新的对象应用,替换状态对象中持有的旧的对象引用,不过快照中的持有的还是旧的对象应用,而旧对象应用指向的对象不会发生改变
  2. checkpoint过程的第二步是把快照的数据拷贝到远程存储HDFS上,这一步由于涉及到的网络传输,所以可能耗时相当长的时间,不过数据处理过程和异步checkpoint的过程是并行的,不会影响到数据的处理。

结论

checkpoint的同步处理阶段会阻塞数据的正常处理流程,相当于这个算子在此期间是不能进行数据处理的,而checkpoint的异步处理阶段和算子的数据处理是并行进行的,不会影响到数据的正常处理流程

参考:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/392556253

相关推荐
亿牛云爬虫专家8 小时前
Kafka与Flink打造流式数据采集方案:以二手房信息为例
flink·kafka·数据采集·爬虫代理·数据处理·二手房·定时抓取
Ftrans10 小时前
【分享】文件摆渡系统适配医疗场景:安全与效率兼得
大数据·运维·安全
天氰色等烟雨13 小时前
支持MCP服务的多平台一键发布工具
大数据·github·mcp
AutoMQ13 小时前
技术干货|深度剖析将 Kafka 构建在 S3 上的技术挑战与最佳实践
大数据
AutoMQ14 小时前
技术干货|AutoMQ:在 Kafka 中无需使用 Cruise Control 实现自动分区重分配
大数据
搞数据的小杰14 小时前
spark广播表大小超过Spark默认的8GB限制
大数据·数据库·分布式·spark
isNotNullX15 小时前
数据怎么分层?从ODS、DW、ADS三大层一一拆解!
大数据·开发语言·数据仓库·分布式·spark
时序数据说15 小时前
时序数据库处理的时序数据独特特性解析
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iotdb
专注VB编程开发20年16 小时前
WPF,Winform,HTML5网页,哪个UI开发速度最快?
大数据·c#·wpf
一切顺势而行18 小时前
flink 和 spark 架构的对比
架构·flink·spark