作為流式計算，Flink通過checkpoint機制和kafka的可回溯性來保證作業在failover時不丟失狀態。

作為生產環境的flink，我們期待做到快速failover、彈性擴縮容和平滑遷移，盡量做到用戶無感知和變更方便，從而讓用戶將更多精力放在功能實現上。

本文先介紹checkpoint機制，接著介紹flink如何rescale，最后再介紹下代碼流程。

注：下文中統一以task表示算子的一個并發，比如并發度為3的map算子包含3個并行的task，下文中出現的subtask語義上等同于task。

Checkpoint機制

flink快照從源頭開始觸發（記錄消費的offset），通過barrier來標記本次快照，如圖1的offset。

barrier流過的地方都會將state保存到共享存儲中，如圖2中的sum。

當barrier流到Sink時，所有算子都完成快照，本次作業快照也就完成，如圖3（Sink算子無狀態）。

一旦作業失敗重啟，會將state都恢復到各個算子中，同時從記錄的offset開始消費，確保從上一次快照的地方恢復作業。我們可以看到，Task中的狀態為21（1+2+3+4+5+6），下一次累加的數據為7，保證了flink內部狀態的一致性。

以上為最簡單的情況，實際情況可能包含多個快照、多個算子、迭代等復雜場景。

當多個快照時，flink通過barrier將數據分段，每個barrier都標記著一個checkpointID，如下圖所示：

當一個task有多個輸入時，必須等待上游所有的barrier都到達后，才能做快照。如果一個上游的barrier已經達到，想要做到exactly-once，需要先把之后到達的數據緩存下來，等做完快照再處理。

具體的實現原理可以參考論文：State Management in Apache Flink

Rescale原理

當作業的并發度改變時，flink會重新分配狀態。這里采取的partition策略是固定總partition個數，當task并發改變時，重新計算并將partition分配到每個task上。除了這種partition策略，還存在根據partition大小自動合并和拆分的策略，比如Hbase所使用的。

在flink中，一個key group就是一個partition。之所以選擇以key group為基本單位來操作狀態，是為了減少磁盤訪問IO和隨機讀寫（如果以key為單位就會出現這種情況，比如恢復時每個task都需要讀取全部的state來決定每個key是否屬于自己）。

flink中有兩種狀態，包括operator state和key state。operator state是以task為單位的，一般采用list的形式存儲，當重新rescale時每個task可以選擇接受全部的operator state或者按照list平分。key state時以key為單位的，必須在keyby時候才能使用這種狀態。

下面以kafka offset作為operator state作為介紹。每個task都會以list的形式記錄自己負責的<partitionId, offset>，當做快照的時候，將狀態保存在共享存儲，所有task的list state會拼接成一個大的list。當重新rescale的時候，flink將list中的元素平分給每個task。（實際的flink kafka consumer是通過union方式獲取所有list，然后再選擇屬于自己的）

下面簡單介紹下key state的rescale。key group的個數等于作業的最大并發（一旦設置不可改變，即key group的個數必須大于等于task的并發度），每個key通過hash映射屬于其中一個key group。比如下圖，共有10個KG，KG-1包含1-11的key。

當作業rescale的時候，會將list形式的KG平分到每個task。

上圖中最下面給出了key->KG→task的映射過程：

• 計算key的哈希值。
• 根據哈希值和最大并發確定key所屬KG。
• 根據key所屬KG來確定發到下游哪個并發的task。

對應KeyGroupRangeAssignment代碼如下：

public static int assignKeyToParallelOperator(Object key, int maxParallelism, int parallelism) {Preconditions.checkNotNull(key, "Assigned key must not be null!");return computeOperatorIndexForKeyGroup(maxParallelism, parallelism, assignToKeyGroup(key, maxParallelism));}public static int assignToKeyGroup(Object key, int maxParallelism) {Preconditions.checkNotNull(key, "Assigned key must not be null!");return computeKeyGroupForKeyHash(key.hashCode(), maxParallelism);}public static int computeOperatorIndexForKeyGroup(int maxParallelism, int parallelism, int keyGroupId) {return keyGroupId * parallelism / maxParallelism;}

上游的計算在KeyGroupStreamPartitioner類里，下游的計算在KeyGroupPartitioner類里。

代碼流程

這里的代碼以flink-1.10.0作為參考。

關鍵類

CheckpointCoordinator

這個是位于Master節點的快照控制中心，負責定期的觸發checkpoint和手動觸發savepoint，維護在做和已完成的快照。

StateAssignmentOperation

這個是位于Master節點的作業恢復時負責rescale的類，主要是根據新作業的并發重新分配狀態。針對operator state，主要采用broadcast的方式使得每個task都能接觸算子全部的狀態；針對key state，采用均分KG的方法來重新劃分state的歸屬。

TaskStateManagerImpl

具體Task的狀態管理中心，包括和JobMaster做checkpoint的交互，管理本地狀態。

StreamTaskStateInitializerImpl

具體task的狀態恢復，這里也是各個statebackend開始創建的地方。

RocksDBKeyedStateBackend

具體task通過rocksdb做key state的地方。使用這種backend，每個狀態是一個cf，主鍵的組織形式為<KG, key, namespace>。支持增量快照和全量快照。

HeapKeyedStateBackend

具體task通過rocksdb做key state的地方。使用這種backend，底層通過使用CopyOnWriteStateMap來存儲，主鍵的組織形式為<NS, K, SV>。相比rocksdb，內存的存取速度都非常快，但是狀態大小受制于內存。

如何制作快照

• CheckpointCoordinator::triggerCheckpoint()。這個是checkpoint和savepoint共同的入口函數，checkpoint是通過定時調度來做的，savepoint則需要人工觸發。這里頭會做一些控制檢查，沒有問題的話就會向source task發送制作快照通知。
• Execution::triggerCheckpointHelper()。通知source task對應的節點做快照。
• TaskExecutor::triggerCheckpoint()。快照通知到TaskManager。
• Task::triggerCheckpointBarrier()。進到具體task里。
• StreamTask::performCheckpoint()。新版本采用了mailBox模型來解決持鎖競爭問題。這里會首先下發barrier，然后開始本地快照。
• CheckpointingOperation::executeCheckpointing()。進行同步快照（checkpointStreamOperator方法）和異步快照（AsyncCheckpointRunnable類）。
• StreamOperator::snapshotState() → AbstractStreamOperator::snapshotState()。同步快照的制作，主要保存KeyedStateRaw、OperatorStateRaw、OperatorStateManaged、KeyedStateManaged等狀態。
• AsyncCheckpointRunnable::run()。異步快照的制作。
• CheckpointResponder::acknowledgeCheckpoint()。快照做完后匯報給主節點。

具體的快照制作，取決于所選statebackend，這里不再詳述，可以參考RocksDBKeyedStateBackend和HeapKeyedStateBackend。

針對非source節點，需要上游的barrier對齊后才能觸發快照，這點跟source task略有不同，如下所示：

• CheckpointedInputGate::pollNext()。從輸入里頭獲取barrier。
• CheckpointBarrierAligner::processBarrier()。處理barrier，負責exactly-once快照的處理。另一個類似類CheckpointBarrierTracker則負責at-least-once快照的處理。
• CheckpointBarrierAligner::notifyCheckpoint()。如果barrier都到齊了，那么開始制作快照。
• StreamTask::triggerCheckpointOnBarrier()。進到task里，之后的流程就如上面所述了。

如何恢復快照

Master端的分配

主要的狀態分配邏輯都在類StateAssignmentOperation里。這里先明確幾個概念：

• ExecutionJobVertex，表示一個邏輯上的執行節點，可能是好幾個operator通過chain連到一起的。
• Execution，對應ExecutionJobVertex的一個并發執行，也是由好幾個operator通過chain連到一起的。
• OperatorState，表示一個operator的所有并發的狀態。
• OperatorID，一個operator的唯一標識。
• KeyGroupRange，表示一個subtask所負責的KG范圍。
• 狀態。包括ManagedOperatorStates、RawOperatorStates、ManagedKeyedState和RawKeyedState。
• TaskStateSnapshot，一個Execution所有operator的狀態。

這里的處理邏輯是，對ExecutionJobVertex的所有operator做狀態分配，對operator的所有subtask做狀態分配。基本流程如下：

• 檢查并發是否符合要求，主要是確保設置并發不要超過最大并發等。
• 計算每個subtask負責的KeyGroupRange，下面根據這個標準來分配KG。
• 重新分配operatorState，主要在reDistributePartitionableStates里實現，這里頭對unionState進行了合并，按照round-bin的方式來分配list的state。
• 重新分配keyedState，主要在reDistributeKeyedStates里實現，這里頭會具體到subtask里，從之前的快照里找到所有屬于它的stateHandler。
• 將分配好的狀態賦值給ExecutionJobVertices。這里會以Execution為基本單位，設置它的JobManagerTaskRestore（由多個operator的狀態組成）。

Task端的恢復

當狀態都分配好了之后，在Task端就可以進行狀態恢復了。大概流程如下：

• TaskStateManagerImpl::prioritizedOperatorState() ，將對應operator的狀態（OperatorSubtaskState）拿出來，最后存到PrioritizedOperatorSubtaskState里。
• StreamTaskStateInitializerImpl::streamOperatorStateContext，初始化keyedStatedBackend、operatorStateBackend、timeServiceManager等過程。
• BackendRestorerProcedure::createAndRestore()，這個是在初始化keyedStatedBackend的時候調用的，將狀態保存到了keyedStatedBackend中。
• RestoreOperation::restore()，針對歷史狀態進行恢復。這是個抽象函數，比如一個具體的實現是RocksDBFullRestoreOperation::restore()。
• 之后根據具體的stateHandle進行恢復。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的flink checkpoint 恢复_Flink断点恢复机制的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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