Flink常见Checkpoint超时问题排查思路

最新推荐文章于 2024-10-09 08:30:00 发布

程序才子

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文章标签： flink php 前端大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechWhiz/article/details/132243280

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本文探讨了Flink中Checkpoint超时的排查思路，包括检查配置、存储、网络、资源占用、日志、数据倾斜和任务逻辑。通过这些步骤，可以定位并解决导致Checkpoint超时的问题，确保Flink任务的稳定性和性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Flink常见Checkpoint超时问题排查思路

在大数据处理中，Flink作为一个流式计算框架，提供了Checkpoint机制来保证计算结果的一致性和容错能力。然而，由于各种原因，有时候会遇到Checkpoint超时的问题，导致任务无法正常进行。本文将介绍常见的Checkpoint超时问题排查思路，并给出相应的源代码示例。

检查Checkpoint配置

首先，检查Flink作业的Checkpoint配置，包括Checkpoint间隔时间、最大并行度、异步快照模式等参数。确保配置的参数符合需求，并且没有设置过小或过大的值。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();</

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【flink】Flink常见Checkpoint超时问题排查思路

九师兄

11-20

5295

1.概述转载：Flink常见Checkpoint超时问题排查思路这里仅仅是自己学习。在日常flink应用中，相信大家经常会遇到checkpoint超时失败这类的问题，遇到这种情况的时候仅仅只会在jobmanager处打一个超时abort的日志，往往一脸懵逼不知道时间花在什么地方了，本文就基于flink1.4.2版本理一下checkpoint出现超时问题的排查思路 2.超时判断逻辑 jobmanager定时trigger checkpoint，给source处发送trigger信号，同时会启动一个异步.

Flink Checkpoint超时问题

最新发布

soso1968的博客

10-09

1219

本文为您介绍检查点和快照超时的诊断方法和调优策略。Flink的核心机制依赖于Chandy-Lamport算法，以确保数据的一致性和可靠性。：此阶段的关键在于Barrier的对齐和同步资源的维护。Barrier作为一种特殊的数据记录，在算子之间传递时，其对齐的时间与数据记录的延迟成正相关关系。：在此阶段算子会将本地状态数据上传至远程的持久化存储系统，上传时间的长短与状态数据的大小成正比。当Flink作业面临反压问题时，同步阶段的执行可能会变得缓慢，从而导致检查点和快照超时。

flink checkpoint超时问题排查方法

csa121的博客

08-05

2850

一般来讲，checkpoint配置10s-60s都是合理的，默认的超时时间是600s，在业务逻辑不复杂的情况下，极少会出现超时的情况如果发生了超时。就需要先定位到具体的机器和进程。然后再根据业务场景排查具体是什么问题引起的超时。 flink集群和上下游组件正常运行的情况下，由于业务逻辑处理或者数据问题导致超时的概率应该在99%以上，所以在排除系统问题的情况下，直接从业务逻辑定位问题是正确的方向。排查思路分3步： 1. 先找到超时的subtask序号如果超时正在发生，可以直接在这里看到超时的那一条

flink设置状态超时时间

cobracanary的博客

05-08

2361

flink中状态如果不清理就会越来越大，实际上很多状态是可以清理的，比如说我们在计算日活时，使用日期作为key划分流，为了过滤掉重复的用户，在每个key内都维护了一个MapState。而我们实际上只关注当前日期的日活（因为之前的日活我们已经知道了），所有可以将之前日期的状态都清理。手动清理很麻烦，我们可以为状态设置超时时间，当超过这个时间之后，flink会自动清除这些数据： /** * 统计日活，pass掉已经登录过的日志 */ static class RihuoP.

Flink中设置状态的超时

硅谷工具人

02-07

535

在监控中保存某个状态值，但是过一段时间后需要将该值清理掉，防止对业务有影响或者堆积浪费存储空间。 flink提供了状态超时设置。实例如下： class MyFilter extends RichFilterFunction[JSONObject]{ var dateState: ValueState[String] = _ val sdf: SimpleDateForm...

Flink CDC 2.1.0关于checkpoint恢复的问题。

qq_31866793的博客

12-08

6664

Flink系列之：使用Flink CDC从数据库采集数据，设置checkpoint支持数据采集中断恢复，保证数据不丢失

zhengzaifeidelushang的博客

06-28

2075

Flink系列之：使用Flink CDC从数据库采集数据，设置checkpoint支持数据采集中断恢复，保证数据不丢失。

Flink checkpoint失败

野狼e族的博客

04-06

2363

目录前言问题描述问题定位 checkpoint的基本原理思路现象问题解决前言 Flink容错机制的核心部分是绘制分布式数据流和操作员状态的一致快照。这些快照充当一致的检查点，如果发生故障，系统可以回退到这些检查点。Flink绘制这些快照的机制在“分布式数据流的轻量级异步快照”中进行了介绍。它受用于分布式快照的标准Chandy-Lamport算法的启发，并且专门针对Flink的执行模型进行了量身定制。问题描述 flink任务，从kafka中获取数据，经过处理，写...

Flink任务管理器的心跳超时问题

学习使你进步。

08-30

1442

通过增加心跳超时时间、检查网络连接或增加任务管理器资源，可以解决这个问题。使用上述的示例代码，可以修改示例代码，可以修改Flink的心跳超时时间，以适应具体的需求。然而，有时候我们可能会遇到"TaskManager with id timed out"的问题，这表示任务管理器的心跳超时了。如果JobManager在一定时间内没有收到任务管理器的心跳信号，就会认为该任务管理器已经失效，从而将其标记为超时。可以适当增加这个值，例如设置为2分钟或更长，以允许任务管理器在更长的时间内发送心跳信号。

解决Flink在测试环境无法保存checkpoint问题

qy8502的专栏

11-19

5265

在测试环境部署的flink，无法成功的存储checkpoints。或者使用flink命令执行savepoint也无法成功保存。hdsf中创建了对应的目录，却没有写任何文件。

Flink测试环境中Checkpoint保存问题的解决方法

BugCrusher的博客

08-21

302

其中一个重要的特性是Checkpoint，它允许将应用程序的状态定期保存到持久化存储中，以便在发生故障时进行恢复。然而，有时在Flink的测试环境中，我们可能会遇到无法保存Checkpoint的问题。在本文中，我们介绍了解决Flink测试环境中无法保存Checkpoint的问题的方法。如果一切正常，你应该能够在之前指定的Checkpoint目录中看到生成的Checkpoint文件。首先，我们需要在Flink应用程序的配置文件中配置Checkpoint相关的参数。在上述代码中，我们使用Flink的。

Flink Checkpoint超时问题常见排查思路

cheyanming123的专栏

09-05

4226

本文大致理一下checkpoint出现超时问题的排查思路：（本文基于flink-1.4.2）超时判断逻辑 jobmanager定时trigger checkpoint，给source处发送trigger信号，同时会启动一个异步线程，在checkpoint timeout时长之后停止本轮 checkpoint，cancel动作执行之后本轮的checkpoint就为超时，如果在超时之前收到了最后...

flink checkpoint 一直失败导致任务失败的一种情况

konstantin的博客

06-07

920

flink checkpoint 一直失败导致任务失败的一种情况

Flink双流Join 3种解决方案 + 2种优化方案

huashetianzu的专栏

06-10

4256

在流式计算中，左右表的数据都是无界的，而且是实时到来的。这就会引起流式计算中的 2 个问题 + 大数据中的 2 个核心问题

Flink的checkpoint遇到过什么问题，什么原因导致的

xxy1022_的博客

01-16

1182

checkpoint 失败一般都和反压相结合。。我们知道， Flink checkpoint 机制是基于 barrier 的, 在数据处理过程中， barrier 也需要像普通数据一样，在 buffer 中排队，等待被处理。当 buffer 较大或者数据处理较慢时，barrier 需要很久才能够到达算子，触发 checkpoint。尤其是当存在反压时，barrier 需要在 buffer 中流动数个小时，从而导致 checkpoint 执行时间过长，超过了 timeout 还没有完成，从而导致失败。

flink checkpoint 失败一般啥原因

06-02

Flink checkpoint 失败可能有多种原因，以下是一些常见的原因： 1. 网络问题：Flink 作业在进行 checkpoint 时需要将状态数据发送到远程存储系统。如果网络不稳定或者存在丢包等问题，可能会导致 checkpoint 失败。 2. 资源不足：如果 Flink 集群中的某个节点 CPU 或内存资源不足，可能会导致 checkpoint 失败。 3. 存储系统故障：如果 Flink 作业使用的远程存储系统出现故障，可能会导致 checkpoint 失败。 4. 代码错误：如果 Flink 作业代码中存在 bug 或者配置不当等问题，可能会导致 checkpoint 失败。 5. 超时：如果 Flink 作业在规定时间内无法完成 checkpoint，可能会导致 checkpoint 失败。以上是一些常见的原因，具体原因还需要根据实际情况进行排查。