| 版本 | 日期 | 备注 |
|---|---|---|
| 1.0 | 2022.2.2 | 文章首发 |
| 1.1 | 2022.2.14 | 更新3.4部分，增强注释部分 |
| 1.2 | 2022.2.27 | 更新3.6部分，删除部分对于1.14版本不适的描述 |
| 1.3 | 2022.3.8 | fix typo |
0.前言
将Flink应用至生产已有一段时间，刚上生产的时候有幸排查过因数据倾斜引起的Checkpoint超时问题——当时简单的了解了相关机制，最近正好在读Flink源码，不如趁这个机会搞清楚。
在这里，我们首先要搞清楚两种Exactly-Once的区别：
- Exactly Once：在计算引擎内部，数据不丢失不重复。本质是通过Flink开启检查点进行Barrier对齐，即可做到。
- End to End Exactly Once：这意味着从数据读取、引擎处理到写入外部存储的整个过程中，数据都是不丢失不重复的。这要求数据源可重放，写入端支持事务的恢复和回滚或幂等。
本文基于Flink 1.14代码进行分析。
1. 数据倾斜为什么会引起Checkpoint超时
做Checkpoint时算子会有一个barrier的对齐机制（为何一定要对齐后面会讲到）。以下图为例讲解对齐过程：
当两条边下发barrier时，barrier1比barrier2先到达了算子，那么算子会将一条边输入的元素缓存起来，直到barrier2到了做Checkpoint以后才会下发元素。
每个算子对齐barrier后，会进行异步状态存储，然后下发barrier。每个算子做完Checkpoint时，会通知CheckpointCoordinator。当CheckpointCoordinator得知所有算子的Checkpoint都做完时，认为本次Checkpoint完成。
而在我们的应用程序中，有一个map算子接受了大量数据，导致barrier一直没有下发，最终整个Checkpoint超时。
2. Checkpoint的原理
其具体原理可以参考Flink团队的论文：Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflow。简单来说，早期流计算的容错方案都是周期性做全局状态的快照，但这有两个缺点：
- 阻塞计算——做快照时是同步阻塞的。
- 会将当前算子未处理以及正在处理的record一起做进快照，因此快照会变得特别大。
而Flink是基于Chandy-Lamport 算法来扩展的——该算法异步地执行快照，同时要求数据源可重放，但仍然会存储上游数据。而Flink的方案提出的方案在无环图中并不会存储数据。
在Flink中（无环有向图），会周期性的插入Barrier这个标记，告知下游算子开始做快照。这个算法基于以下前提：
- 网络传输可靠，可以做到FIFO。这里会对算子进行
blocked和unblocked操作，如果一个算子是blocked，它会把从上游通道接收到的所有数据缓存起来，直接收到unblocked的信号才发送。 - Task可以对它们的通道进行以下操作：
block,unblock,send messages,broading messages。 - 对于Source节点来说，会被抽象成
Nil输入通道。
3. Checkpoint的实现
在Flink中，做Checkpoint大致由以下几步组成：
- 可行性检查
- JobMaster通知Task触发检查点
- TaskExecutor执行检查点
- JobMaster确认检查点
接下来，让我们跟着源码来看一下里面的具体实现。
3.1 可行性检查
参考代码：CheckpointCoordinator#startTriggeringCheckpoint。
- 确保作业不是处于关闭中或未启动的状态（见
CheckpointPlanCalculator#calculateCheckpointPlan）。 - 生成新的CheckpointingID，并创建一个PendingCheckpoint——当所有Task都完成了Checkpoint，则会转换成一个CompletedCheckpoint。同时也会注册一个线程去关注是否有超时的情况，如果超时则会Abort当前的Checkpoint（见
CheckpointPlanCalculator#createPendingCheckpoint）。 - 触发MasterHook。部分外部系统在触发检查点之前，需要做一些扩展逻辑，通过该实现MasterHook可以实现通知机制（见
CheckpointPlanCalculator#snapshotMasterState）。 - 重复步骤1，没问题的话通知SourceStreamTask开始触发检查点（见
CheckpointPlanCalculator#triggerCheckpointRequest）。
3.2 JobMaster通知Task触发检查点
在CheckpointPlanCalculator#triggerCheckpointRequest中，会通过triggerTasks方法调用到Execution#triggerCheckpoint方法。Execution对应了一个Task实例，因此JobMaster可以通过里面的Slot引用找到其TaskManagerGateway，发送远程请求触发Checkpoint。
3.3 TaskManager执行检查点
TaskManager在代码中的体现为TaskExecutor。当JobMaster触发远程请求至TaskExecutor时，handle的方法为TaskExecutor#triggerCheckpoint，之后便会调用Task#triggerCheckpointBarrier来做：
- 做一些检查，比如Task是否是Running状态
- 触发Checkpoint：调用
CheckpointableTask#triggerCheckpointAsync - 执行检查点：
CheckpointableTask#triggerCheckpointAsync。以StreamTask实现为例，这里会考虑上游已经Finish时如何触发下游Checkpoint的情况——通过塞入CheckpointBarrier来触发；如果任务没有结束，则调用StreamTask#triggerCheckpointAsyncInMailbox。最终都会走入SubtaskCheckpointCoordinator#checkpointState来触发Checkpoint。 - 算子保存快照：调用
OperatorChain#broadcastEvent：保存OperatorState与KeyedState。 - 调用
SubtaskCheckpointCoordinatorImpl#finishAndReportAsync，：异步的汇报当前快照已完成。
3.4 JobMaster确认检查点
|-- RpcCheckpointResponder
\-- acknowledgeCheckpoint
|-- JobMaster
\-- acknowledgeCheckpoint
|-- SchedulerBase
\-- acknowledgeCheckpoint
|-- ExecutionGraphHandler
\-- acknowledgeCheckpoint
|-- CheckpointCoordinator
\-- receiveAcknowledgeMessage
在3.1中，我们提到过PendingCheckpoint。这里面维护了一些状来确保Task全部Ack、Master全部Ack。当确认完成后，CheckpointCoordinator将会通知所有的Checkpoint已经完成。
|-- CheckpointCoordinator
\-- receiveAcknowledgeMessage
\-- sendAcknowledgeMessages //通知下游Checkpoint已经完成。如果Sink实现了TwoPhaseCommitSinkFunction，将会Commit；如果因为一些原因导致Commit没有成功，则会抛出一个FlinkRuntimeException，而pendingCommitTransactions中的将会继续保存失败的CheckpointId，当检查点恢复时将会重新执行。
3.5 检查点恢复
该部分代码较为简单，有兴趣的同学可以根据相关调用栈自行阅读代码。
|-- Task
\-- run
\-- doRun
|-- StreamTask
\-- invoke
\-- restoreInternal
\-- restoreGates
|-- OperatorChain
\-- initializeStateAndOpenOperators
|-- StreamOperator
\-- initializeState
|-- StreamOperatorStateHandler
\-- initializeOperatorState
|-- AbstractStreamOperator
\-- initializeState
|-- StreamOperatorStateHandler
\-- initializeOperatorState
|-- CheckpointedStreamOperator
\-- initializeState #调用用户代码
3.6 End to End Exactly Once
端到端的精准一次实现其实是比较困难的——考虑一个Source对N个Sink的场景。故此Flink设计了相应的接口来保障端到端的精准一次，分别是：
- TwoPhaseCommitSinkFunction：想做精准一次的Sink必须实现此接口。
- CheckpointedFunction：Checkpoint被调用时的钩子。
- CheckpointListener：顾名思义，当Checkpoint完成或失败时会通知此接口的实现者。
目前Source和Sink全部ExactlyOnce实现的只有Kafka——其上游支持断点读取，下游支持回滚or幂等。有兴趣的同学可以阅读该接口的相关实现。
可能有同学会好奇为什么JDBC Sink没有实现ExactlyOnce。本质和这个接口的执行方式无法兼容JDBC的事务使用方式——当一个算子意味退出时，是无法再对之前的事务进行操作的。因此TwoPhaseCommitSinkFunction中的retryCommit以及retryRollback是无法进行的——见https://github.com/apache/flink/pull/10847。JDBC的Sink是基于XA实现的，尽可能保证一致性。这里可能又有同学会问了为什么不用Upset类的语句，因为这个方式并不通用——对于Upset需要一个唯一键，不然性能极差。
4. 小结
本文以问题视角切入Checkpoint的原理与实现，并对相关源码做了简单的跟踪。其实代码的线路是比较清晰的，但涉及大量的类——有心的同学可能已经发现，这是单一职责原则的体现。TwoPhaseCommitSinkFunction中的实现也是典型的模版方法设计模式。
