大数据-玩转数据-Flink 容错机制

一、概述

在分布式架构中，当某个节点出现故障，其他节点基本不受影响。在 Flink 中，有一套完整的容错机制，最重要就是检查点（checkpoint）。

二、检查点（Checkpoint）

在流处理中，我们可以用存档读档的思路，把之前的计算结果做个保存，这样重启之后就可以继续处理新数据、而不需要重新计算了。所以我们最终的选择，就是将之前某个时间点所有的状态保存下来，这份“存档”就是所谓的“检查点（checkpoint）。遇到故障重启的时候，我们可以从检查点中“读档”，恢复出之前的状态，这样就可以回到当时保存的一刻接着处理数据了。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(如 异常退出)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。

三、检查点快照的实现算法

1、简单算法：暂停应用，然后开始做检查点， 再重新恢复应用 。
2、Flink的改进Checkpoint算法. Flink的checkpoint机制原理自"Chandy-Lamport algorithm"算法(分布式快照算)的一种变体: 异步 barrier 快照（asynchronous barrier snapshotting）每个需要checkpoint的应用在启动时，Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator，CheckpointCoordinator全权负责本应用的快照制作。

重要概念：流的barrier
流的barrier是Flink的Checkpoint中的一个核心概念. 多个barrier被插入到数据流中, 然后作为数据流的一部分随着数据流动(有点类似于Watermark)。这些barrier不会跨越流中的数据。每个barrier会把数据流分成两部分： 一部分数据进入当前的快照 , 另一部分数据进入下一个快照 。每个barrier携带着快照的id。barrier 不会暂停数据的流动, 所以非常轻量级。 在流中，同一时间可以有来源于多个不同快照的多个barrier, 这个意味着可以并发的出现不同的快照。

Flink的检查点制作过程
1、Checkpoint Coordinator 向所有 source 节点 trigger Checkpoint，然后Source Task会在数据流中安插CheckPoint barrier；

2、source 节点向下游广播 barrier，这个 barrier 就是实现 Chandy-Lamport 分布式快照算法的核心，下游的 task 只有收到所有进来的 barrier 才会执行相应的 Checkpoint(barrier对齐, 但是新版本有一种新的barrier)；

3、当 task 完成 state checkpoint后，会将备份数据的地址（state handle）通知给 Checkpoint coordinator；

4、下游的 sink 节点收集齐上游两个 input 的 barrier 之后，会执行本地快照；

5、同样的，sink 节点在完成自己的 Checkpoint 之后，会将 state handle 返回通知 Coordinator；

6、最后，当 Checkpoint coordinator 收集齐所有 task 的 state handle，就认为这一次的 Checkpoint 全局完成了，向持久化存储中再备份一个 Checkpoint meta 文件。

严格一次语义: barrier对齐

在多并行度下, 如果要实现严格一次, 则要执行barrier对齐。
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。

1、当operator收到数字流的barrier n时, 它就不能处理(但是可以接收)来自该流的任何数据记录，直到它从字母流所有输入接收到 barrier n 为止。否则，它会混合属于快照 n 的记录和属于快照 n + 1 的记录；

2、接收到 barrier n 的流(数字流)暂时被搁置。从这些流接收的记录入输入缓冲区, 不会被处理；

3、 Checkpoint barrier n之后的数据 123已结到达了算子, 存入到输入缓冲区没有被处理, 只有等到字母流的Checkpoint barrier n到达之后才会开始处理；

一旦最后所有输入流都接收到 barrier n，Operator 就会把缓冲区中 pending 的输出数据发出去，然后把 CheckPoint barrier n 接着往下游发送。这里还会对自身进行快照。

至少一次语义: barrier不对齐

假设不对齐, 在字母流的Checkpoint barrier n到达前, 已经处理了1 2 3. 等字母流Checkpoint barrier n到达之后, 会做Checkpoint n. 假设这个时候程序异常错误了, 则重新启动的时候会Checkpoint n之后的数据重新计算. 1 2 3 会被再次被计算, 所以123出现了重复计算。

savepoint原理

1、Flink 还提供了可以自定义的镜像保存功能，就是保存（savepoints）
2、原则上，创建保存点使用的算法与检查点完全相同，因此保存点可以认为就是具有一些额外元数据的检查点
3、Flink不会自动创建保存点，因此用户（或外部调度程序）必须明确地触发创建操作
4、保存点是一个强大的功能。除了故障恢复外，保存点可以用于：有计划的手动备份，更新应用程序，版本迁移，暂停和重启应用，等等。

四、Kafka+Flink+Kafka 实现端到端严格一次

我们知道，端到端的状态一致性的实现，需要每一个组件都实现，对于Flink + Kafka的数据管道系统（Kafka进、Kafka出）而言，各组件怎样保证exactly-once语义呢？

1. 内部 —— 利用checkpoint机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证部的状态一致性
2. source —— kafka consumer作为source，可以将偏移量保存下来，如果后续任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新消费数据，保证一致性
3. sink —— kafka producer作为sink，采用两阶段提交 sink，需要实现一个 TwoPhaseCommitSinkFunction
   内部的checkpoint机制我们已经有了了解，那source和sink具体又是怎样运行的呢？接下来我们逐步做一个分析。

具体的两阶段提交步骤总结如下：

1. 某个checkpoint的第一条数据来了之后，开启一个 kafka 的事务（transaction），正常写入 kafka分区日志但标记为未提交，这就是“预提交”(第一阶段提交)
2. jobmanager 触发 checkpoint 操作，barrier 从 source 开始向下传递，遇到 barrier
   的算子状态后端会进行相应进行checkpoint，并通jobmanagerr
3. sink 连接器收到 barrier，保存当前状态，存入 checkpoint，通知
   jobmanager，并开启下一阶段的事务，用于提交下个检查点的数据
4. jobmanager 收到所有任务的通知，发出确认信息，表示 checkpoint 完成
5. sink 任务收到 jobmanager 的确认信息，正式提交这段时间的数据(第二阶段提交)
6. 外部kafka关闭事务，提交的数据可以正常消费了

五、代码中测试Checkpoint

package com.lyh.flink10;

import com.lyh.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common
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