flink学习文档四 checkpoint机制

 目的

checkpoint作为flink保障任务稳健运行的一个重要机制，在日常使用和flink

学习框架图

简单创建一个FlinkKafkaConsumer

kafka是大数据中常用的消息存储中间件，也是flink任务中最常用的source源之一，因此flink 也为 kafka提供了内置的连接接口 FlinkKafkaConsumer。flink可以在FlinkKafkaConsumer上配合check point 机制实现了exactly one模式，其中的使用逻辑与我们常用搞得kafka消费者不同。

创建一个FlinkKafkaConsumer：
        
 

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "cdh3:9092, cdh4:9092, cdh5:9092");  # 设置
        properties.setProperty("group.id", "cliu01");  # 设置kafka的消费组
        FlinkKafkaConsumer kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("userCenterUserInfo", new SimpleStringSchema(), properties);

FlinkKafkaConsumer的运行模式

1. setStartFromEarliest  ->  从最早的数据消费：

说明：直接从连接的kafka集群中可读数据中offset最小的那条数据开始读取。（通常来说就是kafka未被清楚数据中最早的那条开始读取处理）
模式选用示例：

kafkaConsumer.setStartFromEarliest();

2. setStartFromSpecificOffsets  ->  从指定的偏移量开始消费数据：

说明：比较常用的一种模式，指定kafka集群上每个提供服务的节点 对应的起始偏移量。flink将从各个节点的指定偏移量进行数据读取。

获取某个消费组当前在kafka的消费位置，可以在公司提供的kafka运维工具上查看 或者在kafka的集群上执行以下命令（从其他kafka命令介绍的博客薅的示例）：

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server master:9092 --describe --group {你的消费组名称}

结果如下：

current-offset:表示kafka集群记录到的消费组当前消费到的位置。

log-end-offset:表示kafka集群接收到的所有消息的偏移量。

lag:当前消费组的数据积压情况。（log-end-offset    减去  current-offset ）

模式选用示例:
 

        Map kafkaOffsetInfo = new HashMap(){{
            put(new KafkaTopicPartition("topic名称", 分片Id1), 分片Id1上的偏移量信息);
            put(new KafkaTopicPartition("topic名称", 分片Id2), 分片Id2上的偏移量信息);
            put(new KafkaTopicPartition("topic名称", 分片Id3), 分片Id3上的偏移量信息);
        }};
        kafkaConsumer.setStartFromSpecificOffsets(kafkaOffsetInfo);

3.setStartFromGroupOffsets  ->  从消费组的偏移量开始消费

说明：flink开启检查点之后默认的消费模式。因为kafka的二段提交机制，通常在启用checkpoint功能的flink任务的消费组偏移量 等于 flink生成检查点时的偏移量。所以该模式等价于从上个保存成功的检查点时的消费位置进行消费。

示例:

kafkaConsumer.setStartFromGroupOffsets();

4.setStartFromTimestamp  ->  从指定时间戳之后消费数据

说明：指定的时间戳需要比当前时间迟，通常在指定时间进行项目上线的时候进行使用。是kakfa自带的消费模式。

示例：
 

kafkaConsumer.setStartFromTimestamp(1621872000000L);  #毫秒时间戳  从kafka在2021-05-25 00:00:00之后接收到的数据开始消费 

5.setStartFromLatest  ->  从最新位置消费数据

说明:无

示例:
 

kafkaConsumer.setStartFromLatest();

预告

接下会更新flink的exactly-once精准一次是如何实现的。