flink checkpoint barrier对齐机制

Flink Checkpoint 机制:如何保证 barrier 和数据之间不乱序? Flink Checkpoint 机制:如何保证 barrier 和数据之间不乱序? 1 前言 1.1 什么是 state? 要说 checkpoint,首先要从 state 聊起。之前有被问到对于 Flink state 的理解,state 的字面含义就是状态。所谓状态,它本身不难理解,简单的说,state 就是你在处理事件的时候需要保存的状态信息。 举个例子,如果你要计时,就要保存开始时间,然后用结束时间减去开始时间,这里的“开始时间”就是先前的状态。 Flink 官方对 state 也有解释: St 阅读详情

flink的checkpoint 采用了 Chandy-Lamport 机制,分布式快照

开启checkpoint 需要指定checkpoint的周期和checkpoint的模式

在开启checkpoint后,假如指定了 10秒 一次,ck模式为 exactly once (barrier对其模式)

前10秒的数据流过去之后,此时jobmanager向各个subtask进程发送一个ckeckpoint准备请求,且会从source端往数据流中插入一个barrier标记,每个subtask收到这个barrier后要进行状态的备份。

一个subtask的数据如果只来自于上游的一个subtask,此时遇到barrier后直接备份当前状态,并且向jobmanager发送ack响应。如果一个subtask来自上游多个subtask,因为上有subtask的barrier到达有早有晚,上游最早的barrier到达之后,收到其他上游数据后被缓存到内存中,不会进行处理,直到上游最晚的barrier到达后,这个subtask会进行一次状态备份,并且向jobmanager发送ack响应。简单说就是多个上游任务向同一个下游任务传递分界线时,需要在下游任务执行“barrier对齐”操作,也就是需要等到所有并行分区的barrier都到齐,才可以开始状态的保存。


jobmanager 收到所有的ack响应后。才认为本次checkpoint是完整的,然后给各个subtask发送callBack通知,告诉他们这次checkpoint成功,

当最终的sink端收到了callBack响应后,就会进行commit,比如支持事务的jdbcsink.exactlyOnceSink(),在收到callback后才会进行commit

上述流程就是flink中 barrier对齐的checkpoint算法

Flink中Barrier对齐机制 Barrier对齐机制以及Unaligned Checkpoints详解 阅读详情

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