flink状态和检查点

检查点和状态后端的区别

1. 检查点 就是某个时间点下的所有算子的状态快照。这个时间点就是等所有任务将“同一个数据”处理完毕的时候。

2. 状态后端：是一个管理状态的组件，还负责将本地状态（检查点）持久化到远程文件存储系统中。

分类：

​ (1) 基于内存的hashmap状态后端。性能高，但是有内存资源耗尽的风险

​ (2) 基于rocksdb持久化存储的状态后端。适用于状态大，窗口长的情况下，因为会序列化和反序列化，访问状态的性能会差点。

我们用就是rocksdb状态后端。

检查点的存储：

1. jobManager的堆（heap）内存中

2. 文件系统

具体实现接口：

​ (1) 大状态持久化保FileSystemCheckpointStorage：

​ (2) 性能考虑jobManagerCheckpintStorage

检查点的工作流程：

1. 保存source 算子的数据偏移量，一般保存在hdfs外部文件存储

同时向数据流中插入一种特殊数据: 分界线，当遇到keyby这种分区算子，保存状态同时，会将分界线以广播形式分发给下游并行的算子；如果遇到sum这种，会接收上游多个分区的分界线数据，会进行分界线对齐（详细来讲：Sum算子接收两个不同的子任务的数据，收到了第一子任务的分界线数据，但是没收到第二个子任务的分界线数据，这时候如果第二个子任务传来正常的数据需要正常处理的，但是如果是第一个分界线已经到达的子任务再来数据，就需要等待写入缓存，只有第二子任务的分界线数据到达，然后状态保存，再做处理。

），现在版本的flink已经支持不对齐的检查点，会降低反压时候的checkpoint的执行时间，不过需要保存分界线来之前的数据，所以会增大单个checkpoint的大小。

2. 然后故障重启后，flink 会读取最近一次的checkpint中的状态，使得各算子恢复到故障前最近一次保存成功的状态。同时source算子会重置数据偏移量，重新消费一遍数据。

精准一次性保证，就是不会重复消费数据，也不会丢失数据。Flink 是通过检查点保证的。

输出端的精准一次如何保证：

1. 幂等写入（无论执行多少次，最终结果都一样），如果写入redis 这种键值对存储，数据重复写入，对结果不影响。还有写入mysql 按主键更新数据。

2. 还有就是事务写入，将事务与检查点绑定在一起，通过检查点是否成功来提交或者回滚事务。具体来说就是，对不同的外部存储系统，有两种实现方式：

   1. 对于不支持事务的外部存储系统，可通过预写日志的方式（实现GenericWriteAheadSink），就是将结果数据作为日志保存起来，检查点保存后，将日志也临时持久化存储一下，等jobmanager收到所有任务成功checkpoint完成消息后，再将结果数据批处理写入外部系统。缺陷：数据写入外部系统时，flink会确认保存成功的消息，如果就在确认返回消息时发生故障时，这时checkpoint都成功了，但是数据也写入外部存储系统了，且不支持事务，所以等故障重启时会造成数据重复写入。
   2. 对于支持事务外部存储系统，可用两阶段提交（two phase commit ; 2pc）的方式（twoPhaseCommitSinkFunction接口，例如：flinkKafkaProducer实现了这个接口），可以真正保证精准一次。具体来说：sink任务会在两种情况下开启一个新事务（对外部存储系统），1. 第一条数据来到；2. 分界线数据来到。开启后，所有的结果数据都会通过事务写入到这个外部系统，虽然已经写入到外部存储，但是以为事务的原因，这些数据不可用，也就是预提交的状态。当所有的算子的快照都保存好后，jobmanger会发出确认完成的通知给sink任务，这时候sink任务会正式提交事务。两阶段提交完成。假如任何时候发生故障，可通过这个未提交的事务，对已写入的数据进行回滚。