Checkpointing

本文深入探讨Flink中Checkpoint机制的工作原理,特别是在Exactly-Once和At-Least-Once语义下多流输入的处理方式。详细分析了如何通过barrier对齐确保Exactly-Once处理的一致性,以及At-Least-Once语义下可能引发的数据重复处理问题。

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一、Checkpointing

下图主要是描述word count的Job逻辑:

  1. barrier由source节点发出;

  2. barrier会将流上event切分到不同的checkpoint中;

  3. 汇聚到当前节点的多流的barrier要对齐;

  4. barrier对齐之后会进行checkpointing,生成snapshot;

  5. 完成snapshot之后向下游发出barrier,继续直到sink节点。

二、Exactly-Once vs. At-Least-Once

Flink中通过barrier对齐保证内部的Exactly-Once处理,那么是怎么做到的呢?下面来分析一下:

当在Exactly-Once语义下,多流输入到某一个节点时,当其中一部分barrier到达该节点时,会对这部分barrier后面到达的数据进行阻塞并缓存下来,直到其余部分输入的barrier也到达该节点,这时多流的barrier对齐了,然后会进行checkpointing,接着把barrier发送到下游。

当在At-Least-Once语义下,多流输入到某一个节点时,当其中一部分barrier到达该节点时,不会对这部分barrier后面到达的数据进行阻塞,仍然会发送给下游,这样的话,checkpoint n-1中可能会处理barrier n-1之后的数据,那么这种情况下,在故障恢复时数据可能会被多次处理。

参考自:Fault Tolerance

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