☀️在前天的学习中，我们学习了flink中的几个重要概念：时间、水位线和状态，今天我们继续学习flink中的两个重要机制：容错机制和状态一致性保证。对往期内容感兴趣的同学可以参考👇:

• 链接: Flink学习中之time、watermark、state.
• 链接: Flink实战之电商用户行为实时分析.
• 链接: Flink学习之flink sql.
• 链接: Flink学习之Table API（python版本）.
• 链接: Flink学习之DataStream API（python版本）.

🌰flink的容错机制是指出现故障后，如何恢复数据？状态一致性保证是指出现故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确？接下来，接下来我们将对这两个部分进行详细了解。

1. flink的容错机制

1.1 checkpoint

checkpoint是flink故障恢复的核心，所谓的checkpoint，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候

如图所示，我们的消息偏移量是5，所以当前处理的是‘5’这个数字，我们需要保存的checkpoint，就是指奇数求和sum_odd处理完5之后，所有节点的状态，比如我们这里需要保存的状态有：source=5，奇数求和sum_odd=9，偶数求和sum_even=6这些信息进行存盘，而jobmanage只保存checkpoint的元数据。

1.2 从checkpoint恢复状态

在执行流应用程序期间，Flink 会定期保存状态的一致检查点；如果发生故障， Flink 将会使用最近的检查点来一致恢复应用程序的状态，并重新启动处理流程，恢复的过程如下：

当前有一个流式处理的任务，统计数据的奇数和偶数之后，当‘7’这条数据传入sum_odd的过程中发生了错误，我们需要从最近的检查点恢复。

1. 第一步就是重启应用（重启任务后，任务中无数据无状态。）

1. 第二步：从 checkpoint 中读取状态，将状态重置

从检查点重新启动应用程序后，其内部状态与检查点完成时的状态完全相同，这里需要注意的是source任务的恢复不仅需要恢复当前状态，还要重新提交偏移量给消息队列，让mq重发数据。

1. 第三步：开始消费并处理检查点到发生故障之间的所有数据

这种检查点的保存和恢复机制可以为应用程序状态提供“精确一次”（exactly-once）的一致性，因为所有算子都会保存检查点并恢复其所有状态，这样一来所有的输入流就都会被重置到检查点完成时的位置。

1.3 checkpoint的恢复算法

在spark中的checkpoint是根据stage划分阶段，等该stage运行完毕后，保存当前stage的数据。而在flink中将检查点的保存和数据处理分离开，不暂停整个应用。

• 检查点分界线（Checkpoint Barrier）
  flink的检查点算法用到了一种称为**分界线（barrier）**的特殊数据形式，用来把一条流上数据按照不同的检查点分开；分界线之前到来的数据导致的状态更改，都会被包含在当前分界线所属的检查点中；而基于分界线之后的数据导致的所有更改，就会被包含在之后的检查点中。
  flink涉及的是分布式任务的checkpoint，如何在并行执行的情况下保证各个任务的状态一致？我们举例说明。
• 现在是一个有两个输入流的应用程序，用并行的两个 Source 任务来读取。

• JobManager 会向每个 source 任务发送一条带有新检查点 ID 的消息，通过这种方式来启动检查点（记住是每个任务都发一个检查点）

• 数据源将它们的状态写入检查点，并发出一个检查点 barrier，状态后端在状态存入检查点之后，会返回通知给 source 任务，source 任务就会 向 JobManager 确认检查点完成。

• 分界线对齐：barrier 向下游传递，sum 任务会等待所有输入分区的 barrier 到达 ； 对于barrier已经到达的分区，继续到达的数据会被缓存；而barrier尚未到达的分区，数据会被正常处理。

• 当收到所有输入分区的 barrier 时，任务就将其状态保存到状态后端的检查点中，然后将 barrier 继续向下游转发

• 向下游转发检查点 barrier 后，任务继续正常的数据处理，Sink 任务向 JobManager 确认状态保存到 checkpoint 完毕，当所有任务都确认已成功将状态保存到检查点时，检查点就真正完成了

1.4 save points

这里介绍一个和checkpoint差不多的概念——保存点：

• 可以自定义的镜像保存功能，就是保存点（savepoints）。
• 原则上，创建保存点使用的算法与检查点完全相同，因此保存点可以认为就是具有一些额外元数据的检查点。
• Flink不会自动创建保存点，因此用户（或者外部调度程序）必须明确地触发创建操作。
• 保存点是一个强大的功能。除了故障恢复外，保存点可以用于：有计划的手动备份，更新应用程序，版本迁移，暂停和重启应用，等等。

2.flink的状态一致性

2.1 状态一致性定义

• 有状态的流处理，内部每个算子任务都可以有自己的状态。
• 对于流处理器内部来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确。
• 一条数据不应该丢失，也不应该重复计算。
• 在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算，结果应该也是完全正确的。

状态一致性分为以下几类：

1. AT-MOST-ONCE（最多一次）：当任务故障时，最简单的做法是什么都不干，既不恢复丢失的状态，也不重播丢失的数据。At-most-once 语义的含义是最多处理一次事件。
2. AT-LEAST-ONCE（至少一次）：在大多数的真实应用场景，我们希望不丢失事件。这种类型的保障称为 atleast-once，意思是所有的事件都得到了处理，而一些事件还可能被处理多次。
3. EXACTLY-ONCE（精确一次）：恰好处理一次是最严格的保证，也是最难实现的。恰好处理一次语义不仅仅意味着没有事件丢失，还意味着针对每一个数据，内部状态仅仅更新一次。

2.2 一致性检查点

• Flink 使用了一种轻量级快照机制（检查点checkpoint）来保证 exactly-once 语义（这里的checkpoint就是第一部分的检查点）
• 有状态流应用的一致检查点，其实就是：所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）。而这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候。
• 应用状态的一致检查点，是 Flink 故障恢复机制的核心

2.3 端到端（end-to-end）状态一致性

这里所谓的端到端的一致性是指，我们不仅需要保证flink运行机制的一致性，还需要保证数据源（例如 Kafka）和输出到持久化系统一致性。

• 意味着结果的正确性流处理框架的全部过程，每一个组件都保证了它自己的一致性。
• 整个端到端的一致性级别取决于所有组件中一致性最弱的组件。
• flink内部： checkpoint保证
• source端（数据源）：可重设数据的读取位置（重设偏移量）
• sink 端（输出端）：从故障恢复时，数据不会重复写入外部系统

2.4 端到端的精确一次（exactly-once）保证

在上面我们说到，端到端的一致性保证中，flink内部有checkpoint，source端可以重新设置偏移，sink端不会重复写。那如何保证sink端端一致性呢？

• 幂写入（e x e^xex）

幂写入是指一个操作，可以允许重复执行很多次，，但是只有一次导致结果更改，后面再重复执行就不起作用了。

• 事务写入

这里的事务和关系型数据的事务很像（ACID），一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。实现的方法：构建的事务对应着 checkpoint，等到 checkpoint 真正完成的时候，才把所有对应的结果写入 sink 系统中。

• • 预写日志
    把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时，一次性写入 sink 系统，简单易于实现，由于数据提前在状态后端中做了缓存，所以无论什么sink 系统，都能用这种方式一批搞定。（缺点就是，在流式框架中，出现了类似批的操作，容易影响速率）
• • 两阶段提交（一般采用这种形式）
    对于每个 checkpoint，sink 任务会启动一个事务，并将接下来所有接收的数据添加到事务里，然后将这些数据写入外部 sink 系统，但不提交它们（这时只是“预提交”），当它收到 checkpoint 完成的通知时，它才正式提交事务，实现结果的真正写入。

2.5 Flink+Kafka 端到端状态一致性的保证

这里我们看一下实际生产过程中，Kafka-Flink-Kafka 怎么实现端到端的状态一致性保证。

• 内部 —— 利用 checkpoint 机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性。
• source —— kafka consumer 作为 source，可以将偏移量保存下来，如果后续任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新消费数据，保证一致性
• sink —— kafka producer 作为sink，采用两阶段提交 sink，需要实现一个 TwoPhaseCommitSinkFunction（2阶段提交）

1. JobManager 协调各个 TaskManager 进行 checkpoint 存储，checkpoint保存在 StateBackend中，默认StateBackend是内存级的，也可以改为文件级的进行持久化保存。
   

2. 当 checkpoint 启动时，JobManager 会将检查点barrier注入数据流，barrier会在算子间传递下去，每个算子会对当前的状态做个快照，保存到状态后端。
   

3. 每个内部的 transform 任务遇到 barrier 时，都会把状态存到checkpoint 里 ；sink 任务首先把数据写入外部 kafka，这些数据都属于预提交的事务；遇到barrier 时，把状态保存到状态后端，并开启新的预提交事务。
   

4. 当所有算子任务的快照完成，也就是这次的 checkpoint 完成时，JobManager 会向所有任务发通知，确认这次 checkpoint 完成，sink 任务收到确认通知，正式提交之前的事务，kafka 中未确认数据改为“已确认”
   

我们来总结一下：

• 第一条数据来了之后（进入sink的时间），开启一个 kafka 的事务（transaction），正常写入 kafka 分 区日志但标记为未提交，这就是“预提交”。
• jobmanager 触发 checkpoint 操作，barrier 从 source 开始向下传递，遇到barrier 的算子将状态存入状态后端，并通知 jobmanager。
• sink 连接器收到 barrier，保存当前状态，存入 checkpoint，通知 jobmanager， 并开启下一阶段的事务，用于提交下个检查点的数据（事务可以同时开启）。
• jobmanager 收到所有任务的通知，发出确认信息，表示 checkpoint 完成。
• sink 任务收到 jobmanager 的确认信息，正式提交这段时间的数据。（事务的完成只和它关联的checkpoint有关）
• 外部kafka关闭事务，提交的数据可以正常消费了。

3. 总结

本片博客主要讲述了flink的容错机制，以及流处理框架如何实现状态一致性，主要需要记住source、flink内部、sink这三部分通过什么机制，如何实现错误恢复的。 我在文章里记录的都很详细。

4. 参考资料

《尚硅谷Java版Flink》
《Flink入门与实战》
《Kafka权威指南》
《Apache Flink 必知必会》
《Apache Flink 零基础入门》
《Flink 基础教程》