Flink的Checkpoint

最近面试问的最多的就是Flink如何进行容错的，总结一下关于checkpoint的知识点

1、checkpoint是什么

将任务运行时的状态做一个快照，保存到稳定的存储系统中，当任务发生重启时，可以从保存的状态中重新恢复任务。

原理可以这么理解，当数据x从source出发的时候，JM会给x一个令牌，告诉x已经被监视，x把令牌展示给经过的operator，operator就把自己对x的state进行汇报到JM(持久化)，一直到最后，JM收到所有的反馈后，就认为x已经完成了。如果x还没完成，任务就挂掉了。在从checkpoint恢复的时候，是从最近的一次（可指定，一般用最近的，除非你最近的有问题，你要回滚）checkpoint恢复状态，告诉任务x走了那一步，到什么位置了。

2、checkpoint存的什么

一般来说存储的是state的数据，另外也可以保存kafka的offset(数据重放)
同时既然存储的是数据，那么也需要进行定期清理。

3、checkpoint存到什么地方？

三种存储方式：

第一种是基于内存的，叫做MemoryStateBackend，将状态维护在jvm的堆中，默认大小为5M，一般用于本地测试，或者较小数据规模的场景，问题是一旦任务失败死掉是无法恢复的。

第二种是基于文件的，叫做FsStateBackend，一般将数据维护在hdfs中，TM的状态数据存到hdfs中，JM的元数据存储还在内存中，也有大小限制，因为是全量将数据写到hdfs，那么你的数据大小必须小于TM可使用的内存，适合较大状态的数据，一旦失败可以flink -s 指定hdfs checkpoint位置进行重启，恢复任务状态，保证高可用。

第三种是基于DB的，叫做RocksDBStateBackend，RocksDB 是一种嵌入式的本地数据库，TM会直接与DB建立联系，进行增量的数据存储，适合大状态的数据存储，保证高可用，带来的影响无非是读的时候会变慢。
需要进行外部依赖引入

<dependency>
    <groupId>org.apache.flinkgroupId>
    <artifactId>flink-statebackend-rocksdb_2.11artifactId>
    <version>1.10.0version>
dependency>

4、清理冗余的state数据

两种策略清理checkpoint：
1、DELETE_ON_CANCELLATION：仅当作业失败时，作业的 Checkpoint 才会被保留用于任务恢复。当作业取消时，Checkpoint 状态信息会被删除，因此取消任务后，不能从 Checkpoint 位置进行恢复任务。
2、RETAIN_ON_CANCELLATION：当作业手动取消时，将会保留作业的 Checkpoint 状态信息。注意，这种情况下，需要手动清除该作业保留的 Checkpoint 状态信息，否则这些状态信息将永远保留在外部的持久化存储中。
两种策略清理state：
1、Flink1.8.0引入了基于TTL的对于过期状态的清理，属于惰性删除。
2、手动删除，比如每天用户的pv，每天定时删除key就可以了，案例见5.1中的博客

5、使用checkpoint的场景

既然是为了容错，那么肯定是某些因素导致不稳定，从前用到checkpoint，这儿举几个例子
1、任务意外挂掉，比如某台flink节点突然关机了，可以先看我之前写过的一个博客：https://blog.csdn.net/jklcl/article/details/119395449?spm=1001.2014.3001.5502 (Flink基于State做千万用户的pv)

2、系统迁移/升级，flink集群发生变化，只要hdfs没有被干掉，任务就能从丢失的状态下进行回复

3、代码bug，此处的bug不是致命的bug，只是业务逻辑上的bug修改修改，如果是对state中的数据进行了很大的改造，其实重启后的数据依然是不可用的。