Flink Barrier：流经算子做Checkpoint时，数据是否停止？

最新推荐文章于 2025-12-17 18:21:34 发布
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Apache Flink的Checkpoint机制通过插入Barrier保证流处理一致性。在Checkpoint期间，数据处理暂停，待完成后再继续，以实现容错。合理设置Checkpoint间隔平衡性能与容错性。

Flink Barrier：流经算子做Checkpoint时，数据是否停止？

在大数据处理领域，Apache Flink是一个强大的流处理引擎，可以支持高效的数据流处理和持久化。Flink提供了Checkpoint机制，用于实现流处理中的容错能力。在进行Checkpoint时，数据是否停止成为一个常见的疑问，本文将对此进行详细解答。

首先，让我们来了解Flink中的Barrier机制。在Flink中，当数据流经过一个Operator（算子）时，Flink会为每个并行的子任务插入特殊的Barrier标记。这些Barrier标记用于在进行Checkpoint时，将数据流分成不同的片段，并保证在进行Checkpoint过程中的一致性。

当执行Checkpoint操作时，Flink会暂停数据流的处理，并将所有已经插入Barrier标记的数据缓存到状态后端。这意味着在Checkpoint期间，数据流的处理会停止。等待Checkpoint完成后，数据流的处理才会继续。

以下是一个简单示例代码，演示了Flink中的Checkpoint机制：

import org.apache.flink.api
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【Flink】FLink Barrier 在流经算子 做 checkpoint 的时候，数据是停止的吗？
九师兄
08-01 1073
1.概述 这个问题，始于一个面试题，这个是一个xx公司的xx军的人提供的面试题。大厂的人就是有优越感，牛逼就牛逼吧，还到处嘲讽。 举几个列子 这个是小学生都会的问题，你都不会，直接这样说，这个问题是如何不使用第三方变量交换2个数据。这个看过的都会，没看过的很容易陷入思维误区。我问过几个同事，都是一时间想不起来。 面试的时候，还直接说 你这个都不会，那也不会，你准备了吗？ 问我有没有用过flink exactly once，我说我们不用，因为我们是做安全的，丢一两个数据，不要紧，关键是数据不能积压。性能优.
Flink版本的最新特性：Barrier在流经算子时进行Checkpoint Barrier跳过非对齐检查点
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通过Barrier在流经算子时进行Checkpoint Barrier跳过非对齐检查点，我们可以减少同步的次数，降低网络传输和同步开销，从而显著减少数据处理的延迟。总结起来，Flink最新版本中引入的Barrier在流经算子时进行Checkpoint Barrier跳过非对齐检查点的特性，为大数据处理提供了重要的优化。通过合理的配置和使用，我们可以减少不必要的同步开销，提高数据处理的效率和稳定性。这个特性通过跳过非对齐检查点的方式，减少了同步的次数，降低了网络传输和同步开销，从而减少了数据处理的延迟。
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九师兄
08-08 1071
1.概述 在博客 【Flink】FLink Barrier 在流经算子 做 checkpoint 的时候，数据是停止的吗？ 中，我们知道。 barrier之前的算子还会处理数据，barrier对其的时候，这个节点是不处理数据的，只是缓存数据，真正barrier的时候会停止处理数据，但是这个时间很短。 但是在新特性中，使用了新的方案，此时我想的是 你妹呀，我刚刚学会这种，然后你就又变化了。 在 Apache Flink Meetup 深圳站的视频中。参考： 这个视频中。 2. 目前状态 2.1 无限流 .
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开启checkpoint之后，在idea运行代码之后情况如下： 控制台一直输出打印获取连接成功。说明任务不断的重启，不断的获取率连接。 在关闭checkpoint之后，运行代码不会一直输出打印获取连接成功，代码运行正常。 开启checkpoint的情况下，将代码打包到flink集群运行，代码输出获取mysql连接失败： 在将mysql连接的驱动名字从"com.mysql.jdbc.Driver"改为"com.mysql.cj.jdbc.Driver"之后，idea调试信息如下：（相比改动之前，获取连接
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了解数据特征：评估记录大小分布保守配置参数：宁可吞吐低，不要频繁失败增强容错能力：增加重试次数和延迟持续监控优化：根据实际情况调整通过本文的方案，可以彻底解决Flink CDC同步大字段表到Elasticsearch时的413错误，确保数据同步的稳定性和可靠性。
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