Flink checkpoint机制

最新推荐文章于 2025-02-25 14:52:25 发布
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分类专栏： Flink 文章标签： flink checkpoint
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/litlit023/article/details/122568121
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本文介绍了Flink的checkpoint机制，包括其用途、生成机制、状态存储和作业的重启策略。checkpoint用于在算子故障时恢复应用流图状态，协调器通过barrier同步算子并保存状态。状态存储包括memRocksDBStateBackend等选项，而作业重启策略包括不重启和固定延迟重启等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

1. checkpoint的用途

2. checkpoint的生成机制

3. checkpoint的状态存储

4. job的重启策略

5. 参考资料

可保证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。

1. checkpoint的用途

某个算子故障，保证整个应用流图状态，恢复到之前的某一个状态。

2. checkpoint的生成机制

checkpoint 协调器，控制这每一次checkpoint的生成，将barrier从source、算子、sink依次广播，每个算子收到barrier后都会暂停处理数据然后制作chekpoint。每个算子挨个去生成各自的checkpoint。都完成后向协调器汇报，这样本次cp就生成了

3. checkpoint的状态存储

memRocksDBStateBackend

fsRocksDBStateBackend

RocksDBStateBackend

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Hudi系列25: Flink SQL使用checkpoint恢复job异常
只是甲的博客
05-23 1969
如果是整个yarn-session异常，也可以启动yarnsession的时候指定checkpoint。在网上看到的资源都是针对代码级别的，没有看到Flink SQL级别的。对于一些大表，最好还是先通过Spark进行初始化，然后在接增量。把yarn-session的资源由8G提升到16G问题解决。在Flink web界面将Flink SQL任务手工结束掉。Flink可以自己重试，这个还是比较不错，无需人工干预。等mysql启动成功之后，任务又可以继续衔接上。看来是我的checkpoint都没成功。
Flink之Checkpoint机制
蔡政洁的博客
04-04 1754
目录（1）Checkpoint的背景（2）Flink 中Checkpoint（3）理解 Barrier（4）Flink 中Checkpoint 执行过程（5）严格一次语义: barrier 对齐（6）至少一次语义: barrier 不对齐（7）checkpoint 和 savepoint 的区别（8）基于State Backend的CheckPoint开发 （1）Checkpoint的背景 State场景: flink中有状态函数和运算符在各个元素（element）/事件（event）的处理过程中存储的数据
Flink Checkpoint机制详解
最新发布
ray_paul1的博客
02-25 794
Checkpoint是一种状态快照机制，用于在流处理作业中定期保存作业的状态。Flink作业通常会在内存中维护一些状态（如窗口、聚合结果、历史记录等），当作业运行中发生故障时，Checkpoint能帮助系统恢复到最近的有效状态，从而避免丢失数据或重复处理数据。Flink的Checkpoint机制不仅能够保证作业的容错性，还能够支持精确一次（exactly-once）语义，即每条数据只会处理一次，即使发生了故障也能正确恢复。
Flink的CheckPoint机制
分享Java技术知识，共同成长进步！
08-25 2025
这里已经是Flink的第三篇原创啦。第一篇：Flink入门讲解了Flink的基础和相关概念，第二篇：压背原理，讲解了什么是背压，在Flink背压大概的流程是怎么样的。 这篇来讲Flink另一个比较重要的知识，就是它的容错机制checkpoint原理。 所谓的CheckPoint其实就是Flink会在指定的时间段上保存状态的信息，如果Flink挂了可以将上一次状态信息再捞出来，重放还没保存的数据来执行计算，最终可以实现exactly once。 状态只持久化一次到最终的存储介质中（本地数据库/HDFS)
flink —— checkpoint机制
idream
05-06 3530
引言 checkpoint 刚接触这个机制的是在spark框架中，spark中Lineage（血统）是spark能快速恢复容错的基本，有cache和persist（都是RDD内存缓存），区别只是在于一个包装，cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，而persist可以根据情况设置其它的缓存级别。 而存在内存中，保证局部rdd恢复，但如果整个job挂了，内存中的缓存也就不见了，所以出现了checkpoint机制。 checkpoint与cache和persist方案一样，都是将RDD
Flink checkpoint机制详解
ytp552200ytp的博客
06-09 4482
Flink checkpoint机制详解
Flink CheckPoint机制简介
METON的博客
12-09 1349
FlinkCheckPoint是程序故障恢复以及数据一致性的效果的基础，checkpoint是一种分布式快照：对一个Flink作业的所有task做一个快照且将快照保存在memory/file system等存储系统中。这样，在任务进行故障恢复的时候，就可以还原到任务故障前最近一次检查点的状态，从而保证数据的一致性。当然，为了保证exactly-once/at-least-once的特性，还需要数据源支持数据回放。 概述 flink的checkpoint 机制基于 chandy-lamda ...
Flink Checkpoint 机制深度解析：原理、注意事项与最佳实践
木南曌的博客
04-01 1196
Checkpoint 主要通过周期性地创建应用流图状态的全局快照来实现，当系统发生故障时，可以从最近成功的 Checkpoint 快照恢复，从而实现 Exactly-Once 处理语义。：所有算子完成状态快照后，会通知 Checkpoint Coordinator，只有当所有参与 Checkpoint 的算子都成功完成了状态持久化，这个 Checkpoint 才会被标记为“已完成”。：若在处理过程中某部分失败，Flink 会从最近的已完成 Checkpoint 进行状态恢复，重新构建出一致的数据流视图。
【Flink入门修炼】2-3 Flink Checkpoint 原理机制
笨鸟先飞的博客
04-25 2360
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 Checkpoint 机制：如何保证 barrier 和数据之间不乱序？
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 CheckPoint机制
lisenyeahyeah的博客
04-29 607
什么是CheckPoint机制 为了保障数据的两种语义(至少一次或仅有一次)，以及尽快从最新的位置恢复，避免从头开始计算。CheckPoint机制是在指定时间间隔对流上的状态做一次快照，记录信息如下： 1.数据源（例如Kafka）中消息的offset 2.所有状态的operator当前的状态信息（例如sum中的数值） 什么是State 纯流式处理(Flink)对于数据需要源源不断的处理，对Stat...
Flink 专题 -2 Checkpoint、Savepoint 机制
weixin_30533797的博客
11-07 223
CheckPoint 1. checkpoint 保留策略 默认情况下，checkpoint 不会被保留，取消程序时即会删除他们，但是可以通过配置保留定期检查点，根据配置 当作业失败或者取消的时候 ，不会自动清除这些保留的检查点 。 java : CheckpointConfig config = env.getCheckpointConfig(); config.enableExternaliz...
Flink SQL -- CheckPoint
加油
11-13 2037
checkpoint可以定时将flink任务的状态持久化到hdfs中，任务执行失败重启可以保证中间结果不丢失。
Flink Checkpoint机制分析
上善若水，人淡如菊
04-10 4752
原创作品，转载请标明：http://blog.youkuaiyun.com/xiejingfa/article/details/51644390 可靠性是分布式系统实现必须考虑的因素之一。Flink基于Chandy-Lamport分布式快照算法实现了一套可靠的Checkpoint机制，可以保证集群中某些节点出现故障时，能够将整个作业恢复到故障之前某个状态。同时，Checkpoint机制也是Flink实现Exa...
flink的checkpoint机制
qq_39335388的博客
08-26 124
6. 对齐快照，如果有多条输入流，流向同一个算子，那么这种方式的话，来的快的那条流就会等待慢的那条流，那么快的那条流的数据还会继续来，只是先放到缓存中，等到慢的栅栏到了，进行state对齐异步快照，做异步快照的时候，会先处理缓存的数据再去处理输入通道的数据。4. jobmannager会定期的去发送barrari给源端算子，barrari经过算子拍照成功之后会发送ack信息通知jobmannager，每个算子都回复ack信息之后，jobmannager会再次通知各个算子拍照完成。
Flink的checkpoint机制
kankan_s的专栏
09-05 374
在 Flink 中，checkpoint 机制可以有效地捕获和保存作业的状态信息，以便在发生故障时进行恢复。Checkpoint 是作业状态的快照，它包括了作业的整体状态信息，包括所有操作符的状态、水印信息和元数据。当 Task Manager 或作业的部分任务发生故障时，Flink 可以使用 checkpoint 来恢复任务的状态，从而保持作业的正确性和一致性。对于有状态的流处理作业，checkpoint 机制可以保存和管理作业的状态，使得作业可以处理无界流数据，并跟踪处理进度。
9、Flink四大基石之Checkpoint容错机制详解及示例（checkpoint配置、重启策略、手动恢复checkpoint和savepoint）
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alanchanchn的专栏
07-14 6万+
Flink 中的每个方法或算子都能够是有状态的（Flink（八）Flink四大基石之State概念、使用场景、持久化、批处理的详解与keyed state和operator state、broadcast state使用和详细示例了解更多）。状态化的方法在处理单个 元素/事件 的时候存储数据，让状态成为使各个类型的算子更加精细的重要部分。为了让状态容错，Flink 需要为状态添加 checkpoint（检查点）。
Flink系列知识之：Checkpoint原理
大数据开发、JAVA开发、人工智能AI
09-18 2260
Flink系列知识之：Checkpoint原理
Flink Checkpoint机制解析：轻量级分布式快照实践
本文主要介绍Apache Flink的Checkpoint机制，这是大数据处理领域中的一个关键概念，尤其在分布式流处理系统中，用于确保数据的一致性和容错性。Flink Checkpoint是Flink提供的一种轻量级的分布式快照技术，它允许...
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