Flink CDC用jar包的方式在本地进程执行的方式可以设置savepoint吗？

在使用Flink CDC独立部署时，可以通过配置参数来设置savepoint。然而，对于以JAR包方式在本地进程执行的场景，是否可以设置savepoint需要具体分析。

1. Savepoint的基本概念

Savepoint是Flink中用于保存作业状态的一种机制，通常用于作业的增量恢复或版本升级。Savepoint可以通过以下几种方式生成： - 用户手动生成（USER_REQUEST）。 - 停止作业时生成（STOP_WITH_SAVEPOINT）。 - 系统检查点返回（RETAINED_CHECKPOINT）。

2. 本地进程执行JAR包的方式

当您通过JAR包在本地进程中运行Flink作业时，仍然可以通过命令行工具或代码配置来触发savepoint。以下是具体方法：

(1) 使用命令行触发Savepoint

如果您在本地运行Flink作业，可以通过Flink CLI工具触发savepoint。例如：

bin/flink stop -s :savepointPath <jobId>

其中： - :savepointPath 是savepoint存储路径。 - <jobId> 是当前运行作业的实例ID。

此命令会在停止作业的同时生成一个savepoint。

(2) 在代码中配置Savepoint路径

在提交作业时，可以通过StreamExecutionEnvironment配置savepoint路径。例如：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, 10000));
env.getCheckpointConfig().setSavepointDirectory("file:///path/to/savepoint");

上述代码指定了savepoint的存储目录，确保在作业运行过程中可以生成savepoint。

(3) 停止作业时生成Savepoint

如果希望在停止作业时自动生成savepoint，可以通过以下方式实现： - 在调用stop方法时指定STOP_WITH_SAVEPOINT策略。 - 示例代码如下：

StopJobResponse response = client.stopJob(new StopJobRequest()
    .setWorkspace("workspaceId")
    .setNamespace("namespace")
    .setJobId("jobId")
    .setStopStrategy("STOP_WITH_SAVEPOINT"));

3. 注意事项

• Savepoint与State Backend的关系：Savepoint的生成依赖于State Backend的配置。如果使用的是GeminiStateBackend，需要确保其存算分离模式（如state.backend.gemini.file.cache.type）和内存配置（如state.backend.gemini.memory.managed）已正确设置。
• 本地磁盘空间限制：如果使用OSS作为分布式文件系统，可能会因OSS Client SDK的行为导致本地磁盘空间被占用。建议在存算分离模式下启用LIMITED选项，并设置state.backend.gemini.file.cache.preserved-space参数以避免磁盘空间不足的问题。
• Python作业的特殊性：如果您的作业包含Python代码，确保在部署时正确上传依赖文件（如deps.zip），并在运行参数中指定相关路径。

4. 总结

以JAR包方式在本地进程执行Flink作业时，可以通过命令行工具或代码配置来设置savepoint。关键在于正确配置State Backend、存算分离模式以及savepoint存储路径。此外，需注意本地磁盘空间的限制，尤其是在使用分布式文件系统时。

重要提示：在实际操作中，请根据业务需求合理设置savepoint的生成频率和存储路径，以避免不必要的资源消耗。