深入理解 Flink（二）Flink StateBackend 和 Checkpoint 容错深入分析

Flink State 设计详解

State 简单说，就是 Flink Job 的 Task 在运行过程中，产生的一些状态数据。这些状态数据，会辅助 Task 执行某些有状态计算，同时也涉及到 Flink Job 的重启状态恢复。所以，保存和管理每个 Task 的状态是非常重要的一种机制。这也是 Flink 有别于其他分布式计算引擎的最重要的区别。

Flink 中的状态分为两类，Keyed State 和 Operator State 。

Keyed State 和具体的 Key 是相绑定的，只能在 KeyedStream 上的函数和算子中使用。
Opeartor State 则是和 Operator 的一个特定的并行实例相绑定的，例如 Kafka Connector 中，每一个并行的 Kafka Consumer 都在 Operator State 中维护当前 Consumer 订阅的 partiton 和 offset。
Keyed State 也可以看作是 Operator State 的一种分区（partitioned）形式。

另外，对于 Keyed State 和 Operator State，在 Flink 中都可以以两种形式存在：原始状态 (raw state) 和托管状态(managed state)。

托管状态：由 Flink 框架管理的状态，我们通常使用的就是这种。
原始状态：由用户自行管理状态具体的数据结构，框架在做 checkpoint 的时候，使用 byte[] 来读写状态内容，对其内部数据结构一无所知。

通常在 DataStream 上的状态推荐使用托管的状态，当实现一个用户自定义的 operator 时，会使用到原始状态。但是我们工作中一般不常用，所以我们不考虑。

Flink 的 State 类型，通过一张图来理解：

Keyed State 托管状态有五种类型：

ValueState 单个值（Integer， String, Tuple10, Student）
ListState 多个值的（List）
MapState key-value 类型的值的
ReducingState 聚合逻辑
AggregatingState 聚合逻辑

Flink StateBackend 深入剖析和应用

StateBackend 定义了状态是如何存储的，不同的 State Backend 会采用不同的方式来存储状态，核心入口是： StateBackend， Flink 提供了三种不同形式的存储后端，分别是 MemoryStateBackend, FsStateBackend 和 RocksDBStateBackend。

MemoryStateBackend 会将工作状态（Task State）存储在 TaskManager 的内存中，将检查点（Job State）存储在 JobManager 的内存中，速度很快，不支持持久化，通常用来存储一些 state 量小的情况下的 state。这种方式是非常不安全的，且受限于 JobManager 的内存大小，主要在开发调试中使用。
FsStateBackend 会将工作状态存储在 TaskManager 的内存中，将检查点存储在文件系统中（通常是分布式文件系统），用来存储 state 量比较大的，window 窗口很长的一些 job 的 state 比较合适。生产环境常用此方案。
RocksDBStateBackend 会把状态存储在 RocksDB 中，将检查点存储在文件系统中（类似 FsStateBackend），和 MemoryStateBackend 对比是速度快，GC 少，支持异步 Snapshot 持久化。用来存储 state 量比较大的，window 窗口很长的一些 job 的 state 比较合适。

综上所述，MemoryStateBackend 和 FsStateBackend 都是在内存中进行状态管理，所以可以获取较低的读写延迟，但会受限于 TaskManager 的内存大小；而 RocksDBStateBackend 直接将 State 存储到 RocksDB 数据库中，所以不受 JobManager 的内存限制，但会有读写延迟，同时 RocksDBStateBackend 支持增量备份，这是其他两个都不支持的特性。一般来说，如果不是对延迟有极高的要求，RocksDBStateBackend 是更好的选择。

Task State

细粒度的 State。
一个 Application 会运行很多的 Task, 每个 Task 运行的时候，都有自己的状态。
故障转移 = FailOverStrategy。
要么是存储在 TaskManager 的堆内存，要么是存储在 RocksDB 中。

Job State

粗粒度的 State。
在某个时候，通过某种手段（checkpoint）把这个 job 的所有 Task 的 state 做一个持久化，就形成了 job 的 state。
重启策略 = RestartStrategy。
要么是存储在 JobManager 的堆内存，要么是存储在 HDFS。

Flink StateBackend 使用方式

老版本写法（1.10 之前）

第一种：单任务调整 ------ 修改当前任务代码

env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop33ha/flink/checkpoints")); 
env.setStateBackend(new MemoryStateBackend());
env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend(filebackend, true));

第二种：全局调整 ------ 修改 flink-conf.yaml

state.backend: filesystem
state.checkpoints.dir: hdfs://hadoop33ha/flink/checkpoints

新版本写法（1.10 之后）

HashMapStateBackend

// HashMapStateBackend 替代 MemoryStateBackend
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置使用 HashMapStateBackend，Task State 存储在 TaskManager 的堆内存中
env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
// 还需要设置 checkpoint 的 state 存储方式：把 job State 存储在 JObManager 的堆内存中
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage());

// HashMapStateBackend 替代 FsStateBackend
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置使用 HashMapStateBackend，Task State 存储在 TaskManager 的堆内存中
env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
// 设置一个外部高可用文件系统的 存储路径用来保存 Job State
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://checkpoints");

EmbeddedRocksDBStateBackend

// EmbeddedRocksDBStateBackend
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置使用 EmbeddedRocksDBStateBackend，Task State 存储在 RocksDB 中（内存+磁盘）
env.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend());
// 设置一个外部高可用文件系统的 存储路径用来保存 Job State
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://checkpoints");

如果使用 RocksDB 的方式，需要引入依赖：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-statebackend-rocksdb -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-statebackend-rocksdb_2.12</artifactId>
    <version>1.14.2</version>
</dependency>

Flink Checkpoint 算法原理深入剖析

概述

Flink 提供了 Exactly once 特性，是依赖于带有 barrier 的分布式快照 + 可部分重发的数据源 + 幂等写入/2PC 功能实现的。

Flink 容错机制的核心是对数据流做连续的分布式快照(snapshots)，我们把每一次 take snapshot 动作称之为 Checkpoint。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/Task 的状态来生成快照，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快照进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据异常。

Flink 的 Checkpoint 机制基于 chandy-lamport 算法，在某一个时刻，对一个 Flink Job 的所有 Task 做一个快照拍摄（逻辑解释），并且将快照保存在内存/磁盘中永久保存，这样子，如果 Flink Job 重启恢复，就可以从故障前最近一次的成功快照中进行状态恢复，从而实现保证 Flink 数据流式数据的一致性。当然，为了配合 Flink 能实现状态快照，并且 job 状态恢复，必须数据源具备数据回放的功能。

实现 Checkpoint 的核心是：Stream Barrier ，它和普通消息无异，Stream barrier 作为一种标记信息插入到数据流和正常数据一起流动。barriers 永远不会超过记录，数据流严格有序，barrier 将数据流中的记录隔离成一系列的记录集合，并将一些集合中的数据加入到当前的快照中，而另一些数据加入到下一个快照中。每个 barrier 都带有快照的 ID，并且 barrier 之前的记录都进入了该快照。

Flink 应用程序中的消息抽象其实是：BufferOrEvent（DataStream 数据流中的每条记录的数据抽象对象），它包含两个方面的信息：

01、Buffer：正常的待处理的数据
02、Event：嵌入到数据流中增强引擎流处理能力的特殊消息，包含 CheckpointBarrier 和 WaterMark
03、一个 DataStream 数据流中的数据其实有多种类型： data，checkpointbarrier，watermark

Flink 的 Checkpoint Coordinator 在需要触发检查点的时候要求数据源向数据流中注入 Stream Barrier（具体实现： CheckpointBarrier（checkpointID, timestamp）），当执行 Task 的 Operator 从他所有的 InputChannel 中都收到了 Stream Barrier 则会触发当前的 Operator 的快照拍摄，并向其下游 Operator 发送 Stream Barrier。当所有的 SinkOperator 都反馈完成了快照之后， Flink Checkpoint Coordinator 认为 Checkpoint 创建成功。

官网介绍图

Chandy-Lamport 算法详细图解

任务开启

JobMananger 发起 Checkpoint

Source 上报 Checkpoint

Task 的数据处理

CheckpointBarrier 对齐

Task 处理缓存数据

Sink 上报 Checkpoint

简单阐述 Checkpoint 的执行：

微观：每个 Task 只要接收到了所有的 CheckpointBarrier 就完成一个该 Task 自己的 Checkpoint（事实上，就是把 State 做持久化）,该 Task 会不停的接受到 CB ，同时也是每次接收到 CB 的时候，就会执行一次 checkpoint，当前 Task 要不要执行 Checkpoint 跟其他 Task 没有任何关系； Task 自己做 checkpoint 唯一的条件：当前这个 Task 的所有的输入流上的同一次 checkpoint(拥有相同 checkponitID) Barrier 都被收到了之后就会执行 checkpoint。
宏观：所有的 Source Task 和 Sink Task 都得向 JobManager 中的一个 CheckpointCoordinator 去汇报，如果 CheckpointCoordinator 通过统计，发现某一次 checkpoint（有一个全局唯一的 checkpointID）的所有 Source Task 和 Sink Task 都汇报成功，则意味着这次 checkpoint 就是一次成功的 checkpoint。

Flink Checkpoint 源码级配置详解

Flink 默认 Checkpoint 功能是 disabled 的，想要使用的时候需要先启用，checkpoint 开启之后，checkPointMode 有两种，Exactly-once 和 At-least-once，默认的 checkPointMode 是 Exactly-once，Exactly-once 对于大多数应用来说是最合适的。At-least-once 可能用在某些延迟超低的应用程序（始终延迟为几毫秒）。

// 默认 checkpoint 功能是 disabled 的，想要使用的时候需要先启用
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 在 StreamExecutionEnvironment 里面会有一个变量（存储配置的容器）
// 每隔 1000ms 进行启动一个检查点【设置checkpoint的周期】
env.enableCheckpointing(1000);
// 高级选项：
// 设置模式为 exactly-once （这是默认值） 端到端的 exactly once
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
// 检查点必须在一分钟内完成，或者被丢弃【checkpoint 的超时时间】
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
// 同时允许多少个 checkpoint， 推荐不要改，就是 1 ，不仅就是1，还是设置俩次checkpoint 之间的时间间隔
// 假设每 5 分钟做一次 checkpoint ： 一次 checkpoint 需要 6 分钟， 同时会运行两个 Checkpoint
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
// 确保检查点之间有至少 500ms 的间隔【checkpoint 最小间隔】
// 不仅不要同时运行多个 Checkpoint 而且最好还要设置两次 checkpoint 的一个停顿时间
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(500);
// 表示一旦 Flink 处理程序被 cancel 后，会保留 Checkpoint 数据，以便根据实际需要恢复到指定的 Checkpoint【详细解释见备注】
env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

上述代码中，设置的关于 checkpoint 的参数，最终都是给 Jobmanager 中的 CheckpointCoordinator 去使用。

每个版本的参数有点不太一样，具体参照源码中的参数和解释：

// 该方法就是帮助我们去解析 checkpoint 有关的所有的配置
public class CheckpointConfig{
    public void configure(ReadableConfig configuration) {
        // TODO_MA 马中华 注释： checkpoint 的模式 = CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE
        configuration.getOptional(ExecutionCheckpointingOptions.CHECKPOINTING_MODE)
        .ifPresent(this::setCheckpointingMode);
        // TODO_MA 马中华 注释： 两次 cehckpoint 之间的间隔时间： checkpoint
        // TODO_MA 马中华 注释： 可以通过 execution.checkpointing.interval 这个参数来配置
        configuration.getOptional(ExecutionCheckpointingOptions.CHECKPOINTING_INTERVAL)
        .ifPresent(i -> this.setCheckpointInterval(i.toMillis()));
        // TODO_MA 马中华 注释： execution.checkpointing.timeout = 10min
        configuration.getOptional(ExecutionCheckpointingOptions.CHECKPOINTING_TIMEOUT)
        .ifPresent(t -> this.setCheckpointTimeout(t.toMillis()));
        // TODO_MA 马中华 注释： execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints = 1
        configuration.getOptional(ExecutionCheckpointingOptions.MAX_CONCURRENT_CHECKPOINTS)
        .ifPresent(this::setMaxConcurrentCheckpoints);
        // TODO_MA 马中华 注释： execution.checkpointing.min-pause = Duration.ZERO
        configuration.getOptional(ExecutionCheckpointingOptions.MIN_PAUSE_BETWEEN_CHECKPOINTS)
        .ifPresent(m -> this.setMinPauseBetweenCheckpoints(m.toMillis()));
        // TODO_MA 马中华 注释： execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints 没有默认值
        configuration.getOptional(ExecutionCheckpointingOptions.TOLERABLE_FAILURE_NUMBER)
        .ifPresent(this::setTolerableCheckpointFailureNumber);
        // TODO_MA 马中华 注释： execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention 没有默认值
        configuration.getOptional(ExecutionCheckpointingOptions.EXTERNALIZED_CHECKPOINT)
        .ifPresent(this::enableExternalizedCheckpoints);
        // TODO_MA 马中华 注释： execution.checkpointing.unaligned = false
        configuration.getOptional(ExecutionCheckpointingOptions.ENABLE_UNALIGNED)
        .ifPresent(this::enableUnalignedCheckpoints);
        // TODO_MA 马中华 注释： execution.checkpointing.recover-without-channel-state.checkpoint-id = -1
        configuration.getOptional(ExecutionCheckpointingOptions.CHECKPOINT_ID_OF_IGNORED_IN_FLIGHT_DATA)
        .ifPresent(this::setCheckpointIdOfIgnoredInFlightData);
        // TODO_MA 马中华 注释： execution.checkpointing.aligned-checkpoint-timeout = 0
        configuration.getOptional(ExecutionCheckpointingOptions.ALIGNED_CHECKPOINT_TIMEOUT)
        .ifPresent(this::setAlignedCheckpointTimeout);
        // TODO_MA 马中华 注释： execution.checkpointing.unaligned.forced = false
        configuration.getOptional(ExecutionCheckpointingOptions.FORCE_UNALIGNED)
        .ifPresent(this::setForceUnalignedCheckpoints);
    }
}

默认情况下，如果设置了 Checkpoint 选项，则 Flink 只保留最近成功生成的 1 个 Checkpoint，而当 Flink 程序失败时，可以从最近的这个 Checkpoint 来进行恢复。但是，如果我们希望保留多个 Checkpoint，并能够根据实际需要选择其中一个进行恢复，这样会更加灵活，比如，我们发现最近 4 个小时数据记录处理有问题，希望将整个状态还原到 4 小时之前 Flink 可以支持保留多个 Checkpoint，需要在 Flink 的配置文件 conf/flink-conf.yaml 中，添加如下配置，指定最多需要保存

Checkpoint 的个数：

state.checkpoints.num-retained: 5

这样设置以后就查看对应的 Checkpoint 在 HDFS 上存储的文件目录

hdfs dfs -ls hdfs://hadoop33ha/flink/checkpoints

如果希望回退到某个 Checkpoint 点，只需要指定对应的某个 Checkpoint 路径即可实现。

如果 Flink 程序异常失败，或者最近一段时间内数据处理错误，我们可以将程序从某一个 Checkpoint 点进行恢复。

bin/flink run -s hdfs://hadoop33ha/flink/checkpoints/467e17d2cc343e6c56255d222bae3421/chk-56/_metadata flink-job.jar

程序正常运行后，还会按照 Checkpoint 配置进行运行，继续生成 Checkpoint 数据。

当然恢复数据的方式还可以在自己的代码里面指定 Checkpoint 目录，这样下一次启动的时候即使代码发生了改变就自动恢复数据了。

Flink SavePoint 企业生产实践方案

SavePoint 可以认为是用户手动触发的 checkpoint , 而 checkpoint 是系统自动触发的一个定期执行的工作。

SavePoint 是一个重量级的 Checkpoint，你可以把它当做在某个时间点程序状态全局镜像，以后程序在进行升级，或者修改并发度等情况，还能从保存的状态位继续启动恢复。可以保存数据源 offset，Operator 操作状态等信息，可以从应用在过去任意做了 SavePoint 的时刻开始继续消费。

SavePoint 由用户手动执行，是指向 Checkpoint 的指针，不会过期，在集群升级/代码迁移等情况下使用。

注意：为了能够在作业的不同版本之间以及 Flink 的不同版本之间顺利升级，强烈推荐程序员通过 uuid(String) 方法手动的给算子赋予 ID，这些 ID 将用于确定每一个算子的状态范围。如果不手动给各算子指定 ID，则会由 Flink 自动给每个算子生成一个 ID。只要这些 ID 没有改变就能从保存点（savepoint）将程序恢复回来。

而这些自动生成的 ID 依赖于程序的结构，并且对代码的更改是很敏感的。因此，强烈建议用户手动的设置 ID。

Flink SavePoint 的使用

1：在 flink-conf.yaml 中配置 Savepoint 存储位置
不是必须设置，但是设置后，后面创建指定 Job 的 Savepoint 时，可以不用在手动执行命令时指定 Savepoint 的位置
state.savepoints.dir: hdfs://hadoop33ha/flink1142/savepoints
2：触发一个 Savepoint【直接触发或者在 cancel 的时候触发】
停止程序：bin/flink cancel -s [targetDirectory] jobId [-yid yarnAppId]【针对 on yarn 模式需要指定 -yid 参数】
3：从指定的 Savepoint 启动 job
bin/flink run -s savepointPath [runArgs]

Flink RestartStrategy 和 FailoverStrategy

重启策略概述

Flink 支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启，集群在启动时会伴随一个默认的重启策略，在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略，默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。

配置参数 RestartStrategyOptions.restart-strategy 定义了哪个策略被使用。

常用的重启策略

固定间隔 (Fixed delay)
指数间隔 (Exponential delay)
失败率 (Failure rate)
无重启 (No restart)

如果没有启用 checkpointing，则使用无重启 (no restart) 策略。如果启用了 checkpointing，但没有配置重启策略，则使用固定间隔 (fixed-delay) 策略，尝试重启次数默认值是：Integer.MAX_VALUE，重启策略可以在 flink-conf.yaml 中配置，表示全局的配置。也可以在应用代码中动态指定，会覆盖全局配置。

重启策略详解

固定间隔 (Fixed delay)

第一种：全局配置 flink-conf.yaml

restart-strategy: fixed-delay
restart-strategy.fixed-delay.attempts: 3
restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s

第二种：应用代码设置

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
    3, // number of restart attempts
    Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // delay
));

指数间隔 (Exponential delay)

第一种：全局配置 flink-conf.yaml

restart-strategy: fixed-delay: exponential-delay
restart-strategy.exponential-delay.initial-backoff: 10 s
restart-strategy.exponential-delay.max-backoff: 2 min
restart-strategy.exponential-delay.backoff-multiplier: 2.0
restart-strategy.exponential-delay.reset-backoff-threshold: 10 min
restart-strategy.exponential-delay.jitter-factor: 0.1

第二种：应用代码设置

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.exponentialDelayRestart(
    Time.milliseconds(1),
    Time.milliseconds(1000),
    1.1, // exponential multiplier
    Time.milliseconds(2000), // threshold duration to reset delay to its initial value
    0.1 // jitter
));

失败率 (Failure rate)

第一种：全局配置 flink-conf.yaml

restart-strategy: failure-rate
restart-strategy.failure-rate.max-failures-per-interval: 3
restart-strategy.failure-rate.failure-rate-interval: 5 min
restart-strategy.failure-rate.delay: 10 s

第二种：应用代码设置

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(
    3, // max failures per interval
    Time.of(5, TimeUnit.MINUTES), //time interval for measuring failure rate
    Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // delay
));

无重启 (No restart)

第一种：全局配置 flink-conf.yaml

restart-strategy: none

第二种：应用代码设置

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());

FailoverStrategy 故障转移策略

FailoverStrategy 有两种实现：

Restart All Failover Strategy，代号 full，表示 Application 的 Task 出现异常，则直接全部 Task 重启。
Restart Pipelined Region Failover Strategy，代号 region，这是默认实现，如果一个 Task 出现异常，则重启最小代价的 Region 集合。

flink 中通过 JobManagerOptions.EXECUTION_FAILOVER_STRATEGY = jobmanager.execution.failover-strategy 来配置，Flink 在判断需要重启的 Region 时，采用了以下的判断逻辑：

发生错误的 Task 所在的 Region 需要重启；
如果当前 Region 的依赖数据出现损坏或者部分丢失，那么生产数据的 Region 也需要重启；
为了保证数据一致性，当前 Region 的下游 Region 也需要重启。