Flink CheckPoint状态点恢复与savePoint机制对比剖析-Flink牛刀小试

版权声明：本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。版权声明：禁止转载，欢迎学习。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何问题，可随时联系。

1 Flink 应用程序启动

./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024 
-c streaming.SoetWindowWordCountJavaCheckPoint（入口类）
/usr/local/install/testJar/FlinkExample-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar （jar路径）
--port 9010
复制代码

2 Checkpoint 保存与恢复

2.1 Checkpoin设置与保存

• 默认情况下，如果设置了Checkpoint选项，则Flink只保留最近成功生成的1个Checkpoint，而当Flink程序失败时，可以从最近的这个Checkpoint来进行恢复。但是，如果我们希望保留多个Checkpoint，并能够根据实际需要选择其中一个进行恢复，这样会更加灵活，比如，我们发现最近4个小时数据记录处理有问题，希望将整个状态还原到4小时之前

• Flink可以支持保留多个Checkpoint，需要在Flink的配置文件conf/flink-conf.yaml中，添加如下配置，指定最多需要保存Checkpoint的个数。

  state.checkpoints.num-retained: 20
  复制代码

• 这样设置以后就查看对应的Checkpoint在HDFS上存储的文件目录 hdfs dfs -ls hdfs://namenode:9000/flink/checkpoints 如果希望回退到某个Checkpoint点，只需要指定对应的某个Checkpoint路径即可实现

2.2 Checkpoint恢复

• 如果Flink程序异常失败，或者最近一段时间内数据处理错误，我们可以将程序从某一个Checkpoint点进行恢复

• -s 后面接的就是待恢复checkpoint的路径。

  bin/flink run -s hdfs://namenode:9000/flink/checkpoints/467e17d2cc343e6c56255d222bae3421/chk-56/_metadata flink-job.jar

程序正常运行后，还会按照Checkpoint配置进行运行，继续生成Checkpoint数据

3 SavePoint 剖析

3.1 全局一致性快照

• Flink通过Savepoint功能可以做到程序升级后，继续从升级前的那个点开始执行计算，保证数据不中断
• 全局，一致性快照。可以保存数据源offset，operator操作状态等信息
• 可以从应用在过去任意做了savepoint的时刻开始继续消费

3.2 checkpoint理论

• 应用定时触发，用于保存状态，会过期
• 内部应用失败重启的时候使用

3.3 savePoint 理论

• 用户手动执行，是指向Checkpoint的指针，不会过期，在升级的情况下使用
• 注意：为了能够在作业的不同版本之间以及 Flink 的不同版本之间顺利升级，强烈推荐通过 uid(String) 方法手动的给算子赋予 ID，这些 ID 将用于确定每一个算子的状态范围。如果不手动给各算子指定 ID，则会由 Flink 自动给每个算子生成一个 ID。
• 只要这些 ID 没有改变就能从保存点（savepoint）将程序恢复回来。而这些自动生成的 ID 依赖于程序的结构，并且对代码的更改是很敏感的。因此，强烈建议用户手动的设置 ID。

3.4 savePoint的使用

• 1：在flink-conf.yaml中配置Savepoint存储位置

  不是必须设置，但是设置后，后面创建指定Job的Savepoint时，可以不用在手动执行命令时指定Savepoint的位置：

  state.savepoints.dir: hdfs://namenode:9000/flink/savepoints
  复制代码

• 2：触发一个savepoint【直接触发或者在cancel的时候触发】

  bin/flink savepoint jobId [targetDirectory] [-yid yarnAppId]【针对on yarn模式需要指定-yid参数】
    
    bin/flink cancel -s [targetDirectory] jobId [-yid yarnAppId]【针对on yarn模式需要指定-yid参数】
  复制代码

• 3：从指定的savepoint启动job

  bin/flink run -s savepointPath [runArgs]
  复制代码

4 结语

牛刀小试，可能写的并不是太专业，Flink是一个新型的大数据处理引擎，资料尚不足，辛苦成文，各自珍惜，谢谢！

版权声明：本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。版权声明：禁止转载，欢迎学习。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何问题，可随时联系。

秦凯新 于深圳 201811252101