20-06-flink

略

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flink的检查点不是数据是状态。

  

上图是基数求和，偶数求和。5 6 9是当前的一个checkpoint，是按照keyBy之后分区的，注意keyBy之后叫做分区。

可以自定义分区器，对某一个字段分区：

如何从检查点恢复状态：

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笔记：

1. flink中的checkpoint，保存的是所有任务 状态 的快照
这个状态要求是所有任务都处理完同一个数据之后的状态

2. flink checkpoint算法
基于 Chandy-Lamport 算法的分布式快照

3. flink checkpoint中重要的概念
barrier用于分隔不同的checkpoint，对于每个任务而言，收到barrier就意味着要开始做state的保存
算法中需要对不同上游分区发来的barrier，进行对齐

4. checkpoint存储位置，由state backend决定
一般是放在远程持久化存储空间（fs或者rocksdb）
jobmanager触发一个checkpoint操作，会把checkpoint中所有任务状态的拓扑结构保存下来

5. barrier和watermark类似，都可以看作一个插入数据流中的特殊数据结构
barrier在数据处理上跟watermark是两套机制，完全没有关系

6. 将checkpoint和事务sink结合起来，再加上可重置偏移量的source，就可以实现端到端的Exactly-once状态一致性
Flink-Kafka连接，实现精确一次状态一致性语义，
核心就是source可重置偏移量，sink实现TwoPhaseCommitSinkFunction（底层就是将事务提交绑定在checkpoint）

下游不只一个 上游也不只一个的。

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解析这个图。

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保存点：

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复习：略

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checkpoint在代码里面默认是并开启的。

启用checkPoint：

第一步是启用checkpoint检查点，指定检查点的间隔时间。

第二个是状态一致性的语意。

第三个是做一次checkpoint的超时时间。

第四个是设置一个和下一个重叠，允许重复的，同时处理两个的。

第五个是两次之间留下多长时间去处理数据。

第六个是要不要用最近的恢复，还是savepooint。

第七个是允许checkpoint失败几次。

重启策略：

1.尝试重启次数，间隔多长时间去重启。

2.5分钟重启5次，间隔10s。

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状态一致性：

幂等：

预写日志：

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代码：

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复习

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