Checkpoints

概述

Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复。

参考 Checkpointing 查看如何在 Flink 程序中开启和配置 checkpoint。

要了解 checkpoints 和 savepoints 之间的区别，请参阅 checkpoints 与 savepoints。

Checkpoint 存储

启用 Checkpoint 后，managed State 将被持久化，来确保故障后 Flink job 恢复的一致性。 Checkpoint 期间 State 存储的位置取决于所选的 Checkpoint 存储。

可选的 Checkpoint 存储

Flink 开箱即用地提供了两种 Checkpoint 存储类型：

  • JobManagerCheckpointStorage
  • FileSystemCheckpointStorage

如果配置了 Checkpoint 目录，将使用 FileSystemCheckpointStorage，否则系统将使用 JobManagerCheckpointStorage。

JobManagerCheckpointStorage

JobManagerCheckpointStorage 将 Checkpoint 快照存储在 JobManager 的堆内存中。

可以将其配置为在超过一定大小时使 Checkpoint 失败，以避免 JobManager 出现 OutOfMemoryError。 要设置此功能，用户可以实例化具有相应最大大小的 JobManagerCheckpointStorage：

  1. new JobManagerCheckpointStorage(MAX_MEM_STATE_SIZE);

JobManagerCheckpointStorage 的限制:

  • 默认情况下，每个 State 的大小限制为 5 MB。 可以在 JobManagerCheckpointStorage 的构造函数中修改大小。
  • 无论配置的最大 State 大小如何，状态都不能大于 Pekko 框架的大小（请参阅 配置参数）。
  • 聚合后总的状态大小必须小于 JobManager 的内存上限。

鼓励在以下场景使用 JobManagerCheckpointStorage：

  • 本地开发和调试
  • 使用很少状态的作业，例如仅包含每次仅存储一条记录（Map、FlatMap、Filter…）的作业。 Kafka 消费者需要很少的 State。

FileSystemCheckpointStorage

FileSystemCheckpointStorage 配置中包含文件系统 URL（类型、地址、路径）， 例如 “hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints” 或 “file:///data/flink/checkpoints”。

Checkpoint 时， Flink 会将 State 快照写到配置的文件系统和目录的文件中。 最少的元数据存储在 JobManager 的内存中（或者，高可用性模式下存储在 Checkpoint 的元数据中）。

如果指定了 Checkpoint 目录，FileSystemCheckpointStorage 将用于保存 Checkpoint 快照。

鼓励使用 FileSystemCheckpointStorage 的场景：

  • 所有高可用的场景。

保留 Checkpoint

Checkpoint 在默认的情况下仅用于恢复失败的作业，并不保留，当程序取消时 checkpoint 就会被删除。当然，你可以通过配置来保留 checkpoint，这些被保留的 checkpoint 在作业失败或取消时不会被清除。这样，你就可以使用该 checkpoint 来恢复失败的作业。

  1. CheckpointConfig config = env.getCheckpointConfig();
  2. config.setExternalizedCheckpointRetention(ExternalizedCheckpointRetention.RETAIN_ON_CANCELLATION);

ExternalizedCheckpointRetention 配置项定义了当作业取消时，对作业 checkpoint 的操作：

  • ExternalizedCheckpointRetention.RETAIN_ON_CANCELLATION：当作业取消时，保留作业的 checkpoint。注意，这种情况下，需要手动清除该作业保留的 checkpoint。
  • ExternalizedCheckpointRetention.DELETE_ON_CANCELLATION：当作业取消时，删除作业的 checkpoint。仅当作业失败时，作业的 checkpoint 才会被保留。

目录结构

与 savepoints 相似，checkpoint 由元数据文件、数据文件（与 state backend 相关）组成。可通过配置文件中 “execution.checkpointing.dir” 配置项来指定元数据文件和数据文件的存储路径，另外也可以在代码中针对单个作业特别指定该配置项。

当前的 checkpoint 目录结构（由 FLINK-8531 引入）如下所示:

  1. /user-defined-checkpoint-dir
  2.     /{job-id}
  3.         |
  4.         + --shared/
  5.         + --taskowned/
  6.         + --chk-1/
  7.         + --chk-2/
  8.         + --chk-3/
  9.         ...

其中 SHARED 目录保存了可能被多个 checkpoint 引用的文件，TASKOWNED 保存了不会被 JobManager 删除的文件，EXCLUSIVE 则保存那些仅被单个 checkpoint 引用的文件。

注意: Checkpoint 目录不是公共 API 的一部分，因此可能在未来的 Release 中进行改变。

通过配置文件全局配置

  1. execution.checkpointing.dir: hdfs:///checkpoints/

创建 state backend 对单个作业进行配置

  1. Configuration config = new Configuration();
  2. config.set(StateBackendOptions.STATE_BACKEND, "rocksdb");
  3. config.set(CheckpointingOptions.CHECKPOINT_STORAGE, "filesystem");
  4. config.set(CheckpointingOptions.CHECKPOINTS_DIRECTORY, "hdfs:///checkpoints-data/");
  5. env.configure(config);

从保留的 checkpoint 中恢复状态

与 savepoint 一样，作业可以从 checkpoint 的元数据文件恢复运行（savepoint恢复指南）。注意，如果元数据文件中信息不充分，那么 jobmanager 就需要使用相关的数据文件来恢复作业(参考目录结构)。

  1. $ bin/flink run -s :checkpointMetaDataPath [:runArgs]