flink checkpoint 频繁重启 ，能否 失败直接跳过？

可以进行优化，你先试试
设置Checkpoint超时时间：可以通过env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(long time)设置Checkpoint的超时时间，如果Checkpoint在设定的时间内没有完成，就会被认为是失败的。如果默认的超时时间太短，可以适当增加这个值，以避免因超时而失败的问题。

配置重启策略：可以在Flink的配置文件flink-conf.yaml中设置重启策略，或者在应用程序代码中动态指定重启策略。例如，可以使用固定间隔（fixed-delay）重启策略，并设置尝试重启的次数和重启间隔时间。如果Checkpoint失败，Flink会根据配置的重启策略进行重启。

使用Savepoint进行恢复：如果Checkpoint失败，可以使用Savepoint进行恢复。Savepoint是手动触发的，可以作为Checkpoint的补充，用于在作业升级或重启时保持数据的一致性

参考文档

Flink的checkpoint是为了保证数据处理的容错性，当任务失败并重启时，可以从最近的checkpoint点恢复。如果你不希望任务在失败后自动重启，可以设置不同的重启策略。

在Flink中，可以通过设置不同的重启策略来控制任务失败时的行为。例如，你可以设置RestartStrategies.noRestart()来指示系统在任务失败时不重启作业。

以下是设置不重启策略的示例代码：

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 设置不重启策略
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());

// 你的Flink程序代码
// ...
如果你想要在失败时跳过checkpoint并直接重新开始，而不是使用checkpoint进行恢复，这种方式不是由Flink提供的，你可能需要自己实现相关的逻辑。

在实现自定义逻辑时，可以考虑监听任务失败的事件，并在这些事件发生时更新一个外部的标志或状态，然后在程序中检查这个标志以决定是否跳过checkpoint。但是，这种方法并不是推荐的做法，因为它会丢失已经通过checkpoint保存的状态，并且不符合Flink设计的容错理念。

Flink的Checkpoint配置允许设置容忍的失败次数，但不支持直接跳过失败的Checkpoint。如果频繁失败，建议检查网络、State大小、资源分配或调整Checkpoint参数，如间隔时间、并行度等。

在Apache Flink中，checkpoint机制是用来保证流处理作业在故障发生时可以从一个一致的状态恢复，从而达到exactly-once语义。然而，频繁的checkpoint失败可能会导致作业重启，影响到作业的稳定性和数据处理的连续性。

Flink并不直接提供“失败直接跳过”这样的选项，因为checkpoint的主要目的是确保数据处理的准确性和可靠性。不过，有一些策略可以帮助你应对频繁的checkpoint失败：

1. 增加Checkpoint间隔：
   减少checkpoint的频率可以降低资源压力和潜在的失败机会。你可以通过调整checkpointInterval配置来增加checkpoint之间的间隔。

2. 优化Checkpoint存储：
   检查你的checkpoint存储（如HDFS、S3等）是否稳定可靠，网络延迟是否过高，以及是否有足够的I/O带宽。优化存储配置可以减少checkpoint失败。

3. 使用外部存储：
   将checkpoint存储在外部可靠的持久化存储中，而不是集群内部的存储，可以避免因节点故障引起的checkpoint丢失。

4. 调整并行度：
   调整作业的并行度，特别是那些可能导致checkpoint瓶颈的任务，如sink操作。

5. 启用Incremental Checkpointing：
   Incremental Checkpointing只保存自上次checkpoint以来的状态变更，而不是整个状态，这可以减少checkpoint的大小和所需的时间。

6. 检查任务失败原因：
   仔细检查checkpoint失败的具体原因，比如内存溢出、网络问题、磁盘满等，然后针对性地解决这些问题。

7. 使用Savepoints恢复：
   而不是依赖于checkpoint恢复，你也可以定期手动触发savepoint，然后在作业重启时从最近的savepoint恢复，这可以跳过失败的checkpoint。

8. 增加TaskManager的内存和资源：
   如果是因为资源不足导致的checkpoint失败，可以尝试增加TaskManager的内存分配或其他资源。

9. 使用容错机制：
   Flink提供了多种容错机制，比如Restart Strategies，可以配置为在一定次数的失败后自动重启作业，或者在长时间没有成功checkpoint后重启。

尽管如此，这些策略更多是为了改善和预防checkpoint失败，而不是简单地“跳过”失败。在生产环境中，确保checkpoint的成功和数据的一致性是非常重要的。如果checkpoint频繁失败，应该从根本上解决引起失败的问题，而不是绕过它们。

失败是不会自动跳过的。
Flink 的 checkpoint 机制设计初衷是为了保障数据的一致性和容错性，频繁重启通常意味着在执行 checkpoint 过程中遇到了问题。直接让 checkpoint 在失败时跳过并不推荐，因为这会牺牲掉数据的精确一次处理语义（exactly-once processing）和故障恢复能力。
参考文档

可以关闭checkpoint 。

• 如果没有启用 checkpoint，则使用无重启 (no restart) 策略。

• 如果启用了 checkpoint，但没有配置重启策略，则使用固定间隔 (fixed-delay) 策略，其中 Integer.MAX_VALUE 参数是尝试重启次数。

• 重启策略可以在flink-conf.yaml中配置，表示全局的配置。也可以在应用代码中动态指定，会覆盖全局配置。
  

——参考链接。

可以设置重启策略为固定延迟重启，并且设置重启尝试的次数。例如，以下配置表示如果 Checkpoint 失败，Flink 会尝试重启，但最多重启 3 次，每次重启之间延迟 10 秒：
restart-strategy: fixed-delay
restart-strategy.fixed-delay.attempts: 3
restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s

设置故障率限制：

execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints: 3

禁用重启
restart-strategy.fixed-delay.attempts: 0

调整 Checkpoint 间隔
execution.checkpointing.interval: 1 min

Flink 实现了多种重启策略

固定延迟重启策略（Fixed Delay Restart Strategy）
故障率重启策略（Failure Rate Restart Strategy）
没有重启策略（No Restart Strategy）
Fallback重启策略（Fallback Restart Strategy）
反思&扩展
Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启
默认的重启策略：如果没有启用 checkpointing，则使用无重启 (no restart) 策略。如果启用了 checkpointing，但没有配置重启策略，则使用固定间隔 (fixed-delay) 策略
如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。配置参数 restart-strategy 定义了哪个策略被使用。
常用的重启：
策略固定间隔 (Fixed delay)
失败率 (Failure rate)
无重启 (No restart)

原文链接：https://blog.csdn.net/jjclove/article/details/127406737

Flink的Checkpoint机制在遇到失败时，默认行为并不会直接跳过，因为这是确保数据一致性和容错性的关键过程。