小知识:Flink实践Savepoint使用示例详解

目录 一、背景 Snapshot 状态快照 分布式快照 Checkpoint & Savepoint 二、Flink on yarn 如何使用 savepoint 附录:一致性语义 确保精确一次(exactly once) 端到端精确一次

一、背景

什么是 savepoint,为什么要使用 savepoint ?

保障 flink 作业在 配置迭代、flink 版本升级、蓝绿部署中的数据一致性,提高容错、降低恢复时间;

在此之前引入几个概念:

Snapshot 状态快照

Flink 通过状态快照实现容错处理

Flink 中的状态: keyed state, operator state .. Flink 中的状态后端:A. 状态数据如何存?B. 运行时存在哪里?C. 状态快照保存在哪?

%小知识:Flink实践Savepoint使用示例详解-猿站网-插图

注1:自 1.13 版本之后,设置 Working State 和 设置 Snapshot State 拆离成了两个接口,便于读者更易于理解;

StateBackend

CheckpointStorage

注2:一般默认使用 FsStateBackend,运行时状态放在堆中保障性能,快照备份时数据存于 Hdfs 保障容错性;当业务有大状态的 flink 作业存在时,可以通过配置化的方式将用户作业的状态后端设置为 RocksDBSateBackend。

分布式快照

Checkpoint – a snapshot taken automatically by Flink for the purpose of being able to recover from faults. Checkpoints can be incremental, and are optimized for being restored quickly.

Alignment checkpoint

%小知识:Flink实践Savepoint使用示例详解-1猿站网-插图

Unaligment checkpoint

%小知识:Flink实践Savepoint使用示例详解-2猿站网-插图

未对齐的 checkpoint 确保障碍物尽快到达接收器。

适用于至少有一条缓慢移动的数据路径的应用程序,避免对齐时间过长。然而, 会增加了额外的输入/输出压力,会造成 checkpoint size 的增加,当状态后后端 IO 有瓶颈时,不合适;

注:一般默认使用 Alignment checkpoint;当出现被压时,一般优先采用

1. 优化逻辑 2. 增加并发能力的方式进行处理;

Checkpoint & Savepoint

Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性,通过 checkpoint 机制,Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复。

Savepoint 是依据 Flink checkpointing 机制所创建的流作业执行状态的一致镜像;

Checkpoint 的主要目的是为意外失败的作业提供恢复机制(如 tm/jm 进程挂了)。 Checkpoint 的生命周期由 Flink 管理,即 Flink 创建,管理和删除 Checkpoint – 无需用户交互。 Savepoint 由用户创建,拥有和删除。 他们的用例是计划的,手动备份和恢复。 Savepoint 应用场景,升级 Flink 版本,调整用户逻辑,改变并行度,以及进行红蓝部署等。 Savepoint 更多地关注可移植性和对前面提到的作业更改的支持。

除去这些概念上的差异,Checkpoint 和 Savepoint 的当前实现基本上使用相同的代码并生成相同的格式(rocksDB 增量 checkpoint 除外,未来可能有更多类似的实现)

二、Flink on yarn 如何使用 savepoint

触发 savepoint 保留到 hdfs, 在重新调度作业时,提供给用户选择即可。

关键点:执行 savepoint 需要指定 jobId,因此在设计数据平台的元数据时,需要保留 jobId 数据。

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使用 YARN 触发 Savepoint #
$ bin/flink savepoint :jobId [:targetDirectory] -yid :yarnAppId
这将触发 ID 为 :jobId 和 YARN 应用程序 ID :yarnAppId 的作业的 Savepoint,并返回创建的 Savepoint 的路径。
使用 Savepoint 取消作业 #
$ bin/flink cancel -s [:targetDirectory] :jobId
这将自动触发 ID 为 :jobid 的作业的 Savepoint,并取消该作业。此外,你可以指定一个目标文件系统目录来存储 Savepoint 。该目录需要能被 JobManager(s) 和 TaskManager(s) 访问。
从 Savepoint 恢复 #
$ bin/flink run -s :savepointPath [:runArgs]
这将提交作业并指定要从中恢复的 Savepoint 。 你可以给出 Savepoint 目录或 _metadata 文件的路径。
跳过无法映射的状态恢复 #
默认情况下,resume 操作将尝试将 Savepoint 的所有状态映射回你要还原的程序。 如果删除了运算符,则可以通过 –allowNonRestoredState(short:-n)选项跳过无法映射到新程序的状态:
$ bin/flink run -s :savepointPath -n [:runArgs]
删除 Savepoint #
$ bin/flink savepoint -d :savepointPath
这将删除存储在 :savepointPath 中的 Savepoint。

附录:一致性语义

确保精确一次(exactly once)

当流处理应用程序发生错误的时候,结果可能会产生丢失或者重复。Flink 根据你为应用程序和集群的配置,可以产生以下结果:

Flink 不会从快照中进行恢复(at most once) 没有任何丢失,但是你可能会得到重复冗余的结果(at least once) 没有丢失或冗余重复(exactly once)

Flink 通过回退和重新发送 source 数据流从故障中恢复,当理想情况被描述为精确一次时,这并不意味着每个事件都将被精确一次处理。相反,这意味着 每一个事件都会影响 Flink 管理的状态精确一次。

Barrier 只有在需要提供精确一次的语义保证时需要进行对齐(Barrier alignment)。如果不需要这种语义,可以通过配置 CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE 关闭 Barrier 对齐来提高性能。

端到端精确一次

为了实现端到端的精确一次,以便 sources 中的每个事件都仅精确一次对 sinks 生效,必须满足以下条件:

sources 必须是可重放的,并且 sinks 必须是事务性的(或幂等的)

以上就是Flink实践Savepoint使用示例详解的详细内容,更多关于Flink Savepoint使用的资料请关注服务器之家其它相关文章!

原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/2056975

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