flink zookeeper HA 实现分析

最新推荐文章于 2024-03-02 09:45:30 发布

哥伦布112

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分类专栏： flink

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013939918/article/details/106340167

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本文深入分析了Flink如何借助Zookeeper实现高可用（HA），包括ResourceManager、Dispatcher、JobManager、WebServer组件的HA，以及checkpoint元数据的持久化。重点介绍了ZooKeeperHaServices在创建LeaderRetrievalService和LeaderElectionService中的作用，以及它们如何处理leader选举和状态跟踪。通过NodeCache和LeaderLatch实现Zookeeper的节点监听和选举，确保集群在leader变更时的平滑过渡。

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Zookeeper HA相关配置

## 使用zk做HA
high-availability: zookeeper
## zk地址
high-availability.zookeeper.quorum: node1:2181,node2:2181,node3:2181
## flink在zk下的工作路径
high-availability.zookeeper.path.root: /flink
## 任务所在的HA路径
high-availability.cluster-id: /default
## 保存元数据到文件系统
high-availability.storageDir: hdfs:///flink/recovery

## --任务运行在YARN上的配置--
## applicationMaster重试的次数，默认为1，当application master失败的时候，该任务不会重启。
## 设置一个比较大的值的话，yarn会尝试重启applicationMaster。
yarn.application-attempts: 10
## flink是否应该重新分配失败的taskmanager容器。默认是true。
yarn.reallocate-failed：true
## applicationMaster可以接受的容器最大失败次数，达到这个参数，就会认为yarn job失败。
## 默认这个次数和初始化请求的taskmanager数量相等(-n 参数指定的)。
yarn.maximum-failed-containers：1

flink使用Zookeeper做HA

flink的ResourceManager、Dispatcher、JobManager、WebServer组件都需要高可用保证，同时flink高可用还需要持久化checkpoint的元数据信息，保留最近一次已经完成的checkpoint等工作，其中最重要的就是组件的leader选举、leader状态跟踪。本次抽取出Flink使用zk实现leader选举、leader状态跟踪代码，学习下flink是如何使用curator的。类之间的关系如下：

ZooKeeperHaServices是HighAvailabilityServices基于zookeeper的实现，通过使用ZooKeeperUtils类来创建组件的LeaderRetrievalService以及LeaderElectionService。

LeaderRetrievalService用来跟踪leader的变化，当发现leader地址变化时，要通知依赖它的组件去依赖新的leader。比如getResourceManagerLeaderRetriever方法，flink会监听zk的/leader/resource_manager_lock节点内容变化，内容是rm的leader地址和leaderUUID,而taskmanger调用该服务的start方法传递了一个LeaderRetrievalListener。如果节点内容发生变化，意味着rm的leader地址发生变化,那么的LeaderRetrievalListener的notifyLeaderAddress就会通知taskmanger去新的ResourceManager地址进行注册。zk实现该功能使用的是curator的NodeCache并重写了nodeChanged方法。

LeaderElectionService用来进行leader选举工作，当节点成为leader后会调用LeaderContender的grantLeadership方法。以ResourceManagerLeaderElection为例，flink会在zk的/leaderlatch/resource_manager_lock路径下创建临时节点，创建成功的rm节点成为leader触发rm的grantLeadership，最终将当前地址和UUID写入/leader/resource_manager_lock中，这样就触发了LeaderRetrievalService服务。zk实现leader选举使用的是curator的LeaderLatch并重写了isLeader和notLeader方法。同时使用NodeCache监听/leader/resource_manager_lock内容变化，确保新leader地址和UUID成功写入节点。

LeaderRetrievalListener对LeaderRetrievalService的leader地址变化做出响应，通过notifyLeaderAddress传递新leader地址。

LeaderContender对LeaderElectionService的节点角色发生变化做出响应，通过grantLeadership和revokeLeadership进行leader的授权和撤销工作。

一个集群目录下的zk结构如下图所示：

zk文件系统目录

flink相关源码

简单的走一下流程，看看集群启动时是如何创建ZooKeeperHaServices的。

集群启动入口ClusterEntrypoint

根据集群的部署模式session or perjob由对应的子类调用ClusterEntrypoint的startCluster方法启动集群，接着会先调用initializeServices方法，启动集群相关的组件信息。这里只看启动haServices部分。

public void startCluster() throws ClusterEntrypointException {

  SecurityContext securityContext = installSecurityContext(configuration);
  securityContext.runSecured((Callable<Void>) () -> {
        runCluster(configuration);
         return null;
  });
}

protected void initializeServices(Configuration configuration) {

    ioExecutor = Executors.newFixedThreadPool(
        Hardware.getNumberCPUCores(),
        new ExecutorThreadFactory("cluster-io"));
        
    haServices = createHaServices(configuration, ioExecutor);
    
    blobServer = new BlobServer(configuration, haServices.createBlobStore

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