flink checkpoint barrier对齐机制

原创 已于 2024-09-26 09:13:14 修改 · 647 阅读 · 4 ·
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于 2024-08-27 10:16:37 首次发布

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
qq_42009405的博客
02-10 8525
Barrier对齐机制以及Unaligned Checkpoints详解
【Flink状态管理（七）】Checkpoint的触发：2. CheckpointBarrier触发算子Checkpoint操作之CheckpointBarrier的对齐操作
hiliang521的博客
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02-20 1511
【Flink状态管理（八）】Checkpoint：CheckpointBarrier对齐后Checkpoint完成、通知
Flink checkpoint
lifallen的博客
06-06 1164
在标准的对齐检查点（Aligned Checkpoint）模式下，当一个算子接收到来自上游某个输入通道的检查点屏障 (Checkpoint Barrier) 时，它会暂停处理该通道的数据，直到接收到所有输入通道的屏障。这个过程称为“对齐”。对齐的目的是确保所有算子在同一时刻对数据流进行快照，从而保证精确一次 (Exactly-Once) 的处理语义。然而，在高背压的情况下，对齐过程可能会非常耗时，因为某些通道的屏障可能需要等待很长时间才能到达，这会导致检查点时长增加，甚至超时。
Flink中的状态一致性(再细说下Checkpoint)
淡定一生2333的博客
09-13 2715
CheckPoint流程如下： Coordinator发起trigger Source中注入barrier Source保存自己的状态 将状态的保存路径state handle 汇报给coordinator 下游task接收到barrier后继续 保存状态，并向下继续传递barrier 所有的operator都snapshot完成 后，jobmanager会标记此次Checkpoint 为completed checkpoint，并将meta存 储到backend中 ...
Flink的非Barrier对齐可以优化高反压
不爱吃鱼的馋猫
12-18 2956
问题导读 1.Barrier 对齐会造成什么问题？ 目前的 Checkpoint 算法在大多数情况下运行良好，然而当作业出现反压时，阻塞式的 Barrier 对齐反而会加剧作业的反压，甚至导致作业的不稳定。 2.Barrier 对齐是否会造成反压？ 3.如何理解Unaligned Checkpoint ？ 作为 Flink 最基础也是最关键的容错机制，Checkpoint 快照机制很好地保证了 Flink 应用从异常状态恢复后的数据准确性。同时 Checkpoint 相关的 metrics 也是.
Flink Checkpoint 机制：如何保证 barrier 和数据之间不乱序？
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寒泉
01-08 3万+
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
【Flink系列五】Checkpoint及Barrier原理
qq_33592535的博客
12-07 2319
本章内容本文先设置一个前提，流处理的数据都是可回放的（可以理解成消费的kafka的数据）
【Flink入门修炼】2-3 Flink Checkpoint 原理机制
笨鸟先飞的博客
04-25 2601
如果让你来做一个有状态流式应用的故障恢复，你会如何来做呢？ 单机和多机会遇到什么不同的问题？ Flink Checkpoint 是做什么用的？原理是什么？
flink 的 Barrier 对齐 的优劣详解：
goTsHgo的博客
09-24 1738
Barrier 对齐涉及复杂的调度机制，特别是当流处理系统中存在多个并行计算任务时，需要协调每个子任务的状态和 Barrier 的传播，这增加了系统的复杂性和维护成本。，可以减少单个流的处理负担，从而提高处理效率，减少等待 Barrier 对齐的时间。通过 Barrier 对齐，系统确保了来自不同流分支的数据按照正确的顺序进行处理，避免了由于数据流速度不同或者乱序传输导致的结果不一致问题。是在数据流中插入的一种特殊的标记，用来指示在某个时间点，流经系统的所有数据都达到了一个一致的状态。
Flink Checkpoint 执行流程及优化方案
feiyan的博客
05-02 2478
Flink Checkpoint主要从以下几方面进行介绍： Checkpoint 执行流程 checkpoint 执行失败问题分析 非对齐checkpoint 优化方案 动态调整 buffer 大小 通用增量快照 1. checkpoint 执行流程 如上图所示，chechpoint 在执行过程中，可以简化为可以简化为以下四大步： 在数据流中插入 checkpoint barrier； 每执行到当前算子时，对算子 state 状态进行同步快照与异步上传； 当算子是多输入时，要进行 barrier
flink的checkpoint机制
lijianqingfeng的专栏
03-22 464
flink的checkpoint机制提供了容错能力。那它是怎么实现的呢？ 看了《Flink原理、实战预性能优化》，加上两篇文章，大致理清了思路 两篇文章链接： https://www.jianshu.com/p/9993f514ea0a https://www.jianshu.com/p/a40a1b92f6a2 checkpoint是怎么做的？ 数据流中会定时产生一个bar...
flink中checkpoint机制总结
weixin_38251332的博客
04-20 2686
CheckPoint 执行过程： JobManager 端的 CheckPointCoordinator 向所有 SourceTask 发送 CheckPointTrigger，Source Task 会在数据流中安插 CheckPoint barrier。 当 task 收到所有的 barrier 后，向自己的下游继续传递 barrier，然后自身执行快照，并将自己的状态异步写入到持久化存储中。 增量 CheckPoint 只是把最新的一部分更新写入到 外部存储; 为了下游尽快做 CheckPoin
Flink 容错性机制- barrier（屏障）
yang灬仔
07-17 3410
我们知道Flink提供了容错机制，能够在应用失败的时候重新恢复任务。这个机制主要就是通过持续产生快照的方式实现的。Flink快照主要包括两部分数据一部分是数据流的数据，另一部分是operator的状态数据。对应的快照机制的实现有主要两个部分组成，一个是屏障(Barrier），一个是状态(State)。因为Flink这里处理的数据流，数据在多个operator的DAG拓扑中持续流动，要想实现某个时刻快照可以用于系统故障恢复，必须保证这个快照，完全能够确定某一个时刻状态，这个时刻之前的数据全部处理完，之后的数据
Flink的Checkpoint机制与参数配置
m0_61607827的博客
03-06 2804
Flink的状态都是基于本地的，而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎，分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题，那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢？Flink定期保存状态数据到存储上，故障发生后从之前的备份中恢复，整个被称为Checkpoint机制，它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。本文将介绍Flink的Checkpoint机制的原理。本文会使用多个概念：快照（Snapshot）、分布式快照（Distributed Snapshot）、检查点（Checkpoi
一文搞定 Flink Checkpoint Barrier 全流程
shengjk1的博客
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上文中，我们一起了解了 一文搞定 Flink 消费消息的全流程，接下来呢，我们一起来看一下 checkpoint barrier 的全流程。 首先呢，Job 启动的时候，Flink 会 startCheckpointScheduler public void startCheckpointScheduler() { synchronized (lock) { if (shutdown) { throw new IllegalArgumentException("Checkpoint coo
Flink-Barrier理解与checkpoint检查点制作过程(图解)
狗不理的博客
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理解Barrier 面向官网,发现看不懂,那咱就画图
Flink进阶（四）：Flink中的Exactly Once
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Flink内部Exactly Once 通过checkpoint和状态来保证 checkpoint流程： Flink在数据流中加入了一个叫barrier的东西（中文名栅栏），barrier在SourceTask处生成，一致到SinkTask，期间所有的Task只要碰到barrier就会触发自身进行快照。barrier的作用就是为了把数据区分开，barrier之前的数据是本次checkpoint之前...
flink 保证一致性的 barrier对⻬齐
Baron_ND的博客
02-10 1992
barrier对⻬齐 什什么是barrier对⻬齐？ ⼀一旦Operator从输⼊入流接收到CheckPoint barrier n，它就不不能处理理来⾃自该流的任何数 据记录，直到它从其他所有输⼊入接收到barrier n为⽌止。否则，它会混合属于快照n的记 录和属于快照n + 1的记录 接收到barrier n的流暂时被搁置。从这些流接收的记录不不会被处理理，⽽而是放⼊入输⼊入缓冲 区。 上图中第2个图，虽然数字流对应的barrier已经到达了了，但是barrier之后的1、2、 3这些数据只能放到b.
flink中非barrier对齐的检查点保存机制是啥
最新发布
06-19
<think>首先，用户的问题是关于Flink中非barrier对齐的检查点保存机制的具体实现和原理。用户明确提到了“非barrier对齐”，所以我需要基于提供的引用内容来构建回答。从系统级指令中，我有几个引用：-引用[1]:解释了Barrier对齐的基本概念。-引用[2]:介绍了Flink1.11的非对齐检查点（UnalignedCheckpoint），并说明了它与对齐检查点的区别。-引用[3]:讨论了非对齐检查点的实现，包括它的优缺点。-引用[4]:详细解释了如何跳过Barrier对齐，保证Exactly-Once语义，以及它的代价和配置方式。用户的问题是：“我想了解Flink中非barrier对齐的检查点保存机制的具体实现和原理”。所以，我的回答应该聚焦在实现和原理上。回答结构需要清晰，逐步解决问题。使用中文回答。在回答中，如果引用段落，末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。另外，系统指令要求：所有行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个上下文中，可能没有数学表达式，所以我可以忽略。确保LaTeX语法正确。最后，生成相关问题。指令说：“生成相关问题”，并在示例中展示了在“§§相关问题§§”后列出问题。所以，我需要在回答末尾添加相关问题。现在，整理关键点：-**原理**:非对齐检查点（UnalignedCheckpoint）在第一个Barrier到达时立即触发快照，而不等待所有Barrier对齐。它保存当前未处理的数据（包括缓存数据）作为检查点的一部分。-**实现**:-触发时机：当任务收到第一个Barrier时就开始快照[^2][^4]。-处理未处理数据：快照记录Barrier之后到达但尚未处理的数据，并将这些数据持久化[^3][^4]。-异步快照：状态快照生成是异步的，以避免阻塞数据处理[^4]。-**优点**:避免阻塞，提高效率，特别是在数据倾斜或反压场景中[^4]。-**缺点**:检查点体积增大，恢复时间可能延长[^3][^4]。-**语义保证**:即使跳过对齐，也能保证Exactly-Once语义，因为恢复时重新处理保存的未处理数据[^4]。回答结构：1.**介绍**:简要解释非对齐检查点的概念。2.**原理详解**:分步骤说明原理。3.**具体实现**:描述如何实现。4.**优缺点**:讨论其影响。5.**语义保证**:解释如何保证Exactly-Once。6.**总结**:简要总结。最后，添加相关问题。确保语言自然，使用中文。参考引用：-当提到触发时机时，引用[^2]和[^4]。-当提到未处理数据时，引用[^3]和[^4]。-其他点根据内容引用。相关问题生成：-基于主题，生成几个相关问题，如：如何配置非对齐检查点？在什么场景下使用它？比较对齐和非对齐的差异。完整回答框架：-开头：直接回答用户问题。-主体：逐步解释。-结尾：相关问题。</think>### Flink 非 Barrier 对齐检查点保存机制的原理与实现 在 Apache Flink 中，非 Barrier 对齐检查点（Unaligned Checkpoint）是一种优化机制，用于在分布式流处理中高效保存状态快照，同时跳过传统的 Barrier 对齐过程。它从 Flink 1.11 版本开始引入，旨在解决 Barrier 对齐可能导致的性能瓶颈（如反压或数据倾斜场景）。下面我将逐步解释其原理和具体实现，确保内容清晰易懂。参考提供的引用内容，我会在相关段落末尾添加引用标识。 #### 1. **非对齐检查点的基本原理** 非对齐检查点的核心思想是避免在 Barrier 到达时等待所有输入通道对齐，从而减少阻塞时间。其原理包括： - **触发时机**：当算子（Operator）收到数据流中的第一个 Barrier 时，立即启动本地状态快照，而不需等待其他上游 Barrier 到达。这与传统对齐检查点（在最后一个 Barrier 到达时触发）形成对比 [^2][^4]。 - **未处理数据的处理**：在快照过程中，系统会记录 Barrier 之后到达但尚未处理的数据（包括算子缓存中的未消费数据）。这些数据会被持久化存储为检查点的一部分，确保恢复时能重新处理它们，避免数据丢失或重复 [^3][^4]。 - **语义保证**：尽管跳过对齐，非对齐检查点仍支持 Exactly-Once 语义。这是因为恢复时，系统不仅加载状态快照，还会从持久化的未处理数据中重放，确保数据处理的一致性。如果 Sink 端支持两阶段提交（如 Kafka 事务），则端到端 Exactly-Once 也能得到保证 [^4]。 简单来说，原理可概括为：**“早触发、快保存、带数据”**，即在第一个 Barrier 到达时立即行动，并捕获未处理数据来补偿跳过对齐的潜在风险。 #### 2. **具体实现机制** 非对齐检查点的实现涉及 Flink 的运行时架构，包括 Barrier 处理、状态持久化和恢复逻辑。以下是关键步骤的详细说明： - **Barrier 处理与快照触发**： - 当数据流中的 Barrier 进入算子时，Flink 的任务管理器（TaskManager）会识别第一个 Barrier（而非等待所有输入通道的 Barrier 对齐）。 - 触发后，算子立即开始本地状态快照（例如，将内存中的状态写入持久存储如 HDFS 或 RocksDB）。此过程是**异步的**，不会阻塞后续数据处理，这有助于提升吞吐量 [^2][^4]。 - **未处理数据的持久化**： - 在快照期间，算子会“冻结”其输入缓冲区的当前状态。具体实现中，Flink 会记录： - Barrier 之后到达的数据（这些数据尚未被算子消费）。 - 算子内部缓存的数据（例如，在窗口操作中的缓冲记录）。 - 这些未处理数据被序列化并保存到检查点存储中，作为快照的附加部分。例如，在代码层面，Flink 通过 `CheckpointBarrierHandler` 组件处理非对齐模式，它会将缓冲数据写入检查点文件 [^3][^4]。 - **恢复过程**： - 当系统从故障中恢复时，Flink 不仅加载保存的状态快照，还会重放持久化的未处理数据。这相当于从检查点时间点“重播”数据流，确保所有事件被精确处理一次。 - 实现上，Flink 的恢复管理器会协调任务，优先处理快照中的未处理数据，然后再消费新数据流，从而维持 Exactly-Once 语义 [^4]。 - **配置与启用**： - 在 Flink 应用中，可以通过设置 `execution.checkpointing.unaligned` 参数为 `true` 来启用非对齐检查点。例如，在 `flink-conf.yaml` 中添加： ```yaml execution.checkpointing.unaligned: true ``` - 此外，Flink 1.11+ 支持动态切换，允许在运行时根据反压情况自动选择对齐或非对齐模式 [^4]。 #### 3. **优缺点与适用场景** 非对齐检查点虽提升了效率，但需权衡以下方面： - **优点**： - **减少阻塞**：跳过对齐等待，显著降低反压（Backpressure）场景下的延迟，提升吞吐量。这在数据倾斜或高负载环境中特别有效 [^4]。 - **高可用性**：异步快照机制避免了处理停顿，适合延迟敏感的实时应用。 - **缺点**： - **检查点体积增大**：由于保存了未处理数据，检查点文件大小可能增加 2-5 倍，导致存储开销上升 [^3][^4]。 - **恢复时间延长**：恢复时需重放更多数据，可能增加故障恢复耗时。在数据均匀的场景中，传统 Barrier 对齐可能更优 [^4]。 - **适用场景**：推荐用于数据倾斜严重、反压频繁的作业（如 IoT 设备数据流）。对于低延迟或小状态作业，对齐检查点可能更高效 [^4]。 #### 4. **语义保证的深层原理** 非对齐检查点如何保证 Exactly-Once 语义？关键在于： - **完整性机制**：通过保存未处理数据，系统在恢复时能重建 Barrier 到达时的完整上下文。数学上，这类似于确保状态转移的完整性：设 $S$ 为状态， $D_u$ 为未处理数据，恢复后状态更新为 $S' = f(S, D_u)$，其中 $f$ 是处理函数，保证输出一致 [^4]。 - **端到端支持**：结合 Sink 的事务机制（如两阶段提交），即使跳过对齐，也能防止最终输出重复。 总结来说，非 Barrier 对齐检查点通过“提前触发 + 数据捎带”实现高效快照，但需在存储开销和恢复时间上做取舍。它在 Flink 1.11+ 中是可配置的优化选项，适用于特定性能瓶颈场景。
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