Flink如何清除过期的CheckPoint

    生产环境中，Flink Job运行过程中会定期执行CheckPoint，将内部状态持久化到外部的存储系统中，一般会选择使用HDFS。多种外部存储系统之间的差异详见之前写的那篇文章《Flink的状态后端(State Backends)》。

    一般建议选用RocksDB作为StateBackend。RocksDB使用的LSM树，会将状态存储到磁盘sst文件(类似HBase中的HFile)中，避免State过大将内存撑爆的问题，并且RocksDB支持增量存储和全量存储(默认采用的是全量)。增量和全量指的是每次从本地上传sst文件到hdfs是增量还是全量。

    但是随着程序不停的执行， CheckPoint文件会越来越多，那么该如何清理过期的文件呢？

 

Checkpoint目录结构：

每个文件夹都对应一个Job的完整的Checkpoint目录，如果同一个Jar包多次提交，那么就会生成多个不同的目录：

每个目录中结构如下：

    一个chk-X代表了一次Checkpoint信息，里面存储Checkpoint的元数据和数据。

   taskowned: TaskManagers拥有的状态

    shared: 共享的状态

 

任务Cancel时，Checkpoint目录的清除策略：

    任务Cancel时，Flink支持两种清除策略：

/**
 * Delete externalized checkpoints on job cancellation.
 *
 * 
All checkpoint state will be deleted when you cancel the owning
 * job, both the meta data and actual program state. Therefore, you
 * cannot resume from externalized checkpoints after the job has been
 * cancelled.
 *
 * 
Note that checkpoint state is always kept if the job terminates
 * with state {@link JobStatus#FAILED}.
 */
DELETE_ON_CANCELLATION(true),

/**
 * Retain externalized checkpoints on job cancellation.
 *
 * 
All checkpoint state is kept when you cancel the owning job. You
 * have to manually delete both the checkpoint meta data and actual
 * program state after cancelling the job.
 *
 * 
Note that checkpoint state is always kept if the job terminates
 * with state {@link JobStatus#FAILED}.
 */
RETAIN_ON_CANCELLATION(false);

    默认情况下，如果设置了Checkpoint选项，Flink只保留最近成功生成的1个Checkpoint。当Flink程序失败时，可以从最近的这个Checkpoint来进行恢复。但是，如果我们希望保留多个Checkpoint，并能够根据实际需要选择其中一个进行恢复，这样会更加灵活。Flink支持保留多个Checkpoint，需要在Flink的配置文件conf/flink-conf.yaml中，添加如下配置指定最多需要保存Checkpoint的个数，例如指定保留最近的10个Checkpoint(就是保留上面的10个chk-X)：

    state.checkpoints.num-retained: 10

 

    ps1：Checkpoint目录如果删除，任务就无法指定从Checkpoint恢复了

    ps2：如果job是失败了而不是手动cancel，那么无论选择上面哪种策略，state记录都会保留下来

    ps3：使用RocksDB来作为增量checkpoint的存储，可以进行定期Lazy合并清除历史状态。

 

手动删除CheckPoint文件目录：

    Checkpoint有全量和增量两种，如果是全量的话就比较简单了，直接删除Checkpoint目录即可。但是如果增量的话就不能随意删除目录了，因为最新的CheckPoint目录中的数据可能依赖于前几次的CheckPoint中的信息。如下图所示：

    RocksDB存储是基于LSM Tree 实现的，会定期对磁盘上多个 sstable 文件进行合并操作，合并时会将删除的、过期的以及旧版本的数据进行清理，从而降低 sstable 文件的总大小。图中可以看到第三次 Checkpoint 时生成的快照信息为sstable3、sstable4、sstable5 及元数据文件 MANIFEST-chk3， 其中新增了 sstable4 文件且 sstable1 和 sstable2 文件合并成 sstable5 文件，因此第三次 Checkpoint 时只需要向外部持久化存储上传 sstable4、sstable5 及元数据文件 MANIFEST-chk3。

    假设job X 运行过程中，仅仅做了一次 Checkpoint，也就是图中的 Checkpoint 1，之后由于某些原因任务挂了，所以任务从 Checkpoint 1 处恢复任务，恢复后的任务为 job Y。job Y 恢复后运行一段时间后进行第二次 Checkpoint，也就是图中的 Checkpoint 2，由于使用的基于 RocksDB 的增量 Checkpoint，因此 Checkpoint 2 只需要将 MANIFEST-chk2 和 sstable3 上传到 hdfs 即可，此时 job Y 的 checkpoint 目录仅仅包含 sstable3，而 sstable1、sstable2 依然保存在 job X 的 Checkpoint 目录中。如果此时贸然吧job X对应的目录删了，那么指定从Checkpoint2中恢复就会失败！

   该图详细的解释详见参考中的“一”，博主已经讲的非常详细了，这里就不说了。

 

删除CheckPoint下来的状态数据：

    个人建议还是不要去手动删除Checkpoint目录的好，以免出现问题。Flink1.6之后支持对State设置TTL。如果你的流式应用的State很大并且会逐渐增大时，强烈建议对State设置TTL，清除掉State中无用的信息。示例如下：

/**

 * 必须在Flink配置启用TTL功能：state.backend.rocksdb.ttl.compaction.filter.enabled 设置为true

 */

StateTtlConfig config = StateTtlConfig
        // 生命周期为10分钟
        .newBuilder(Time.minutes(10))
        // 目前仅支持ProcessingTime
        .setTtlTimeCharacteristic(StateTtlConfig.TtlTimeCharacteristic.ProcessingTime)
        // 过期值永不返回 还有一种是如果没有删除，值仍然返回
        .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)
        // 设置State更新类型: 创建和写入权限（默认）  还有两种是：状态不过期  读和写
        .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite)
        // RocksDB压缩过滤清除(后台清除)，还有其他几种策略
        // 1000：表示在更新当前时间戳之前由压缩筛选器处理的状态条目数。默认就是1000L
        .cleanupInRocksdbCompactFilter(1000L)
        .build();

/**

 * 然后将TTL信息设置到State中

 */

    XXXStateDescriptor.enableTimeToLive(ttlConfig);

 

Checkpoint与Savepoint的区别：

Checkpoint	Savepoint
由 Flink 的 JobManager 定时自动触发并管理	有用户手动触发并管理
主要用于任务发生故障时，为任务提供自动恢复机制	主要时用户升级Flink版本、修改任务的代码逻辑、调整算子并行度等，且必须手动恢复
当时用RocksDBStateBackend时，支持增量房是对状态信息进行快照	仅支持全量快照
Flink任务停止后，Checkpoint的状态快照信息默认被清除	一旦触发 Savepoint，状态信息就被持久化到外部存储，除非用户手动删除
Checkpoint 设计目标：轻量级且尽可能快地恢复任务	Savepoint 的生成和恢复成本会更高一些，Savepoint 更多地关注代码的可移植性和兼容任务的更改操作

如果任务只是由于各种原因需要重启，不涉及到代码逻辑，算子并行度的调整，那么可以直接手动从Checkpoint恢复，例如：

    bin/flink run -s hdfs://namenode/flink/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-860/_metadata app.jar

    如果将-s指定为savepoint的路径，那么就会从savepoint中恢复。

    如果是任务自身重启的话，默认会自动从CheckPoint恢复。如果是手动cancel掉的，那么需要手动-s 指定从哪里开始恢复。
 

 

 

参考：

    https://www.jianshu.com/p/165a1bf33e4a?utm_campaign=haruki(Flink清理过期CheckPoint目录的正确姿势)

    https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292(Flink 设置保存多份CheckPoint)

    https://blog.csdn.net/u013411339/article/details/90625604(Flink1.8之后支持自动删除过期状态)

    https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292(Flink Job任务恢复)