Flink 分布式快照,神秘机制背后究竟隐藏着怎样的惊人奥秘?快来一探究竟!

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实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 【8月更文挑战第26天】Flink是一款开源框架,支持有状态流处理与批处理任务。其核心功能之一为分布式快照,通过“检查点(Checkpoint)”机制确保系统能在故障发生时从最近的一致性状态恢复,实现可靠容错。Flink通过JobManager触发检查点,各节点暂停接收新数据并保存当前状态至稳定存储(如HDFS)。采用“异步屏障快照(Asynchronous Barrier Snapshotting)”技术,插入特殊标记“屏障(Barrier)”随数据流传播,在不影响整体流程的同时高效完成状态保存。例如可在Flink中设置每1000毫秒进行一次检查点并指定存储位置。

Flink 是一个用于有状态流处理和批处理的开源框架,而分布式快照在 Flink 中起着至关重要的作用,它确保了在出现故障时能够从之前的一个一致状态恢复,从而实现了容错机制。
首先,Flink 的分布式快照基于一种名为 “检查点(Checkpoint)” 的机制。检查点是 Flink 对分布式流处理应用程序状态的一致性快照。在分布式环境下,Flink 的任务可能在多个节点上并行执行,每个节点都可能有自己的状态。因此,要实现一个可靠的容错机制,就需要一种能够在分布式环境下捕获和恢复状态的方法。
Flink 的检查点机制是由一个协调器(通常是 JobManagerManager)触发的。当触发检查点时,协调器会向所有的任务发送一个信号,通知它们开始进行状态快照。每个任务接收到信号后,会将自己的当前状态写入到一个稳定的存储中,通常是分布式文件系统(如 HDFS)。
在写入状态之前,任务会先将其所有的输入流暂停,以确保在进行状态快照时不会有新的数据进入任务。然后,任务会将自己的状态写入到稳定存储中,并在完成后向协调器发送一个确认消息。当协调器接收到所有任务的确认消息后,就认为这个检查点已经成功完成。
为了实现高效的检查点,Flink 采用了一种名为 “异步屏障快照(Asynchronous Barrier Snapshotting)” 的技术。在这种技术中,Flink 会在输入流中插入一些特殊的标记,称为 “屏障(Barrier)”。这些屏障会随着数据在流中传播,并在到达任务时触发状态快照。
当一个任务接收到一个屏障时,它会将这个屏障之前的所有数据处理完毕,并将自己的状态写入到稳定存储中。然后,任务会继续处理屏障之后的数据。这样,Flink 就可以在不暂停整个流处理的情况下进行状态快照,从而实现了高效的容错机制。
下面是一个简单的 Flink 代码示例,展示了如何在 Flink 中启用检查点:
java
复制
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 启用检查点,每 1000 毫秒进行一次检查点
env.enableCheckpointing(1000);

// 设置检查点存储位置
env.getCheckpointConfig

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