图解 Flink Checkpoint 原理及在 1.11 版本的优化

一、什么是 checkpoint

上次发文，提到了 Flink 可以非常高效的进行有状态流的计算，通过使用 Flink 内置的 Keyed State 和 Operator State，保存每个算子的状态。

默认情况下，状态是存储在 JVM 的堆内存中，如果系统中某个环节发生了错误，宕机，这个时候所有的状态都会丢失，并且无法恢复，会导致整个系统的数据计算发生错误。

此时就需要 Checkpoint 来保障系统的容错。Checkpoint 过程，就是把算子的状态周期性持久化的过程。

在系统出错后恢复时，就可以从 checkpoint 中恢复每个算子的状态，从上次消费的地方重新开始消费和计算。从而可以做到在高效进行计算的同时还可以保证数据不丢失，只计算一次。

二、Checkpoint 必要的两个条件

答案是否，需要满足以下两个条件才能做 Checkpoint：

1. 需要支持重放一定时间范围内数据的数据源，比如：kafka 。因为容错机制就是在任务失败后自动从最近一次成功的 checkpoint 处恢复任务，此时需要把任务失败前消费的数据再消费一遍。假设数据源不支持重放，那么数据还未写到存储中就丢了，任务恢复后，就再也无法重新消费这部分丢了的数据了。

2. 需要一个存储来保存持久化的状态，如：Hdfs，本地文件。可以在任务失败后，从存储中恢复 checkpoint 数据。

三、Checkpoint 参数详解

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 每 60s 做一次 checkpoint
env.enableCheckpointing(60000);

// 高级配置：

// checkpoint 语义设置为 EXACTLY_ONCE，这是默认语义
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

// 两次 checkpoint 的间隔时间至少为 1 s，默认是 0，立即进行下一次 checkpoint
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(1000);

// checkpoint 必须在 60s 内结束，否则被丢弃，默认是 10 分钟
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);

// 同一时间只能允许有一个 checkpoint
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);

// 最多允许 checkpoint 失败 3 次
env.getCheckpointConfig().setTolerableCheckpointFailureNumber(3);

// 当 Flink 任务取消时，保留外部保存的 checkpoint 信息
env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

// 当有较新的 Savepoint 时，作业也会从 Checkpoint 处恢复
env.getCheckpointConfig().setPreferCheckpointForRecovery(true);

// 允许实验性的功能：非对齐的 checkpoint，以提升性能
env.getCheckpointConfig().enableUnalignedCheckpoints();

相关参数的文字描述：

1. env.enableCheckpointing(60000)，1 分钟触发一次 checkpoint；
2. setCheckpointTimeout，checkpoint 超时时间，默认是 10 分钟超时，超过了超时时间就会被丢弃；
3. setCheckpointingMode，设置 checkpoint 语义，可以设置为 EXACTLY_ONCE，表示既不重复消费也不丢数据；AT_LEAST_ONCE，表示至少消费一次，可能会重复消费；
4. setMinPauseBetweenCheckpoints，两次 checkpoint 之间的间隔时间。假如设置每分钟进行一次 checkpoint，两次 checkpoint 间隔时间为 30s。假设某一次 checkpoint 耗时 40s，那么理论上20s 后就要进行一次 checkpoint，但是设置了两次 checkpoint 之间的间隔时间为 30s，所以是 30s 之后才会进行 checkpoint。另外，如果配置了该参数，那么同时进行的 checkpoint 数量只能为 1；
5. enableExternalizedCheckpoints，Flink 任务取消后，外部 checkpoint 信息是否被清理。

• DELETE_ON_CANCELLATION，任务取消后，所有的 checkpoint 都将会被清理。只有在任务失败后，才会被保留；
• RETAIN_ON_CANCELLATION，任务取消后，所有的 checkpoint 都将会被保留，需要手工清理。

6. setPreferCheckpointForRecovery，恢复任务时，是否从最近一个比较新的 savepoint 处恢复，默认是 false；
7. enableUnalignedCheckpoints，是否开启试验性的非对齐的 checkpoint，可以在反压情况下极大减少 checkpoint 的次数;

四、Checkpoint 如何实现的

Flink 的 checkpoint 是基于 Chandy-Lamport 算法，实现了一个分布式一致性的存储快照算法。

这里我们假设一个简单的场景来描述 checkpoint 具体过程是怎样的。

场景是：假如现在 kafka 只有一个分区，数据是每个 app 发过来的日志，我们统计每个 app 的 PV。

Flink 的 checkpoint coordinator （JobManager 的一部分）会周期性的在流事件中插入一个 barrier 事件（栅栏），用来隔离不同批次的事件，如下图红色的部分。

下图中有两个 barrier ，checkpoint barrier n-1 处的 barrier 是指 Job 从开始处理到 barrier n -1 所有的状态数据，checkpoint barrier n 处的 barrier 是指 Job 从开始处理到 barrier n 所有的状态数据。

回到刚刚计算 PV 的场景，当 Source Task 接受到 JobManager 的编号为 chk-100 的 Checkpoint 触发请求后，发现自己恰好接收到了 offset 为（0，1000）【表示分区0，offset 为1000】处的数据，所以会往 offset 为（0,1000）数据之后，（0,1001）数据之前安插一个 barrier，然后自己开始做快照，把 offset （0,1000）保存到状态后端中，向 CheckpointCoordinator报告自己快照制作情况，同时向自身所有下游算子广播该barrier。如下图：

当下游计算的算子收到 barrier 后，会看是否收到了所有输入流的 barrier，我们现在只有一个分区，Source 算子只有一个实例，barrier 到了就是收到了所有的输入流的 barrier。

开始把本次的计算结果（app1,1000），（app2,5000）写到状态存储之中，向 CheckpointCoordinator 报告自己快照制作情况，同时向自身所有下游算子广播该barrier。

当 Operator 2 收到栅栏后，会触发自身进行快照，把自己当时的状态存储下来，向 CheckpointCoordinator 报告 自己快照制作情况。因为这是一个 sink ，状态存储成功后，意味着本次 checkpoint 也成功了。

Barrier 对齐

上面我们举的例子是 Source Task 实例只有一个的情况，在输入流的算子有多个实例的情况下，会有一个概念叫 Barrier 对齐。

可以看上面的第一张图，有两个输入流，一个是上面的数字流，一个是下面的字母流。

数字流的 barrier 在 1 后面，字母流的 barrier 在 e 后面。当上面的 barrier 到达 operator 之后，必须要等待下面的数字流的 barrier 也到达，此时数字流后面过来的数据会被缓存到缓冲区。这就是 barrier 对齐的过程。

看上面的第二张图，当数字流的 barrier 到达后，意味着输入流的所有实例的 barrier 都到达了，此时开始处理 到第三张图的时候，处理完毕，自身做快照，然后把缓冲区的 pending 数据都发出去，把 checkpoint barrier n 继续往下发送。

五、Flink 1.11 对 Checkpoint 的优化

从上图的对齐过程，我们可以发现，在进行对齐的过程中，算子是不会再接着处理数据了，一定要等到对齐动作完成之后，才能继续对齐。也就是上图中的数字流的 barrier 到达之后，需要去等待字母流的 barrier 事件。

这其中会有一个阻塞的过程。在大多数情况下运行良好，然而当作业出现反压时，阻塞式的 Barrier 对齐反而会加剧作业的反压，甚至导致作业不稳定。

首先， Chandy-Lamport 分布式快照的结束依赖于 Marker 的流动，而反压则会限制 Marker 的流动，导致快照的完成时间变长甚至超时。无论是哪种情况，都会导致 Checkpoint 的时间点落后于实际数据流较多。

这时作业的计算进度是没有被持久化的，处于一个比较脆弱的状态，如果作业出于异常被动重启或者被用户主动重启，作业会回滚丢失一定的进度。如果 Checkpoint 连续超时且没有很好的监控，回滚丢失的进度可能高达一天以上，对于实时业务这通常是不可接受的。更糟糕的是，回滚后的作业落后的 Lag 更大，通常带来更大的反压，形成一个恶性循环。

所以在 Flink 1.11 版本中，引入了一个 Unaligned Checkpointing 的模块，主要功能是，在 barrier 到达之后，不必等待所有的输入流的 barrier，而是继续处理数据。

然后把第一次到达的 barrier 之后的所有数据也放到 checkpoint 里面，在下一次计算的时候，会合并上次保存的数据以及流入的数据后再计算。这样会大大加快 Barrier 流动的速度，降低 checkpoint 整体的时长。

六、总结 Checkpoint 的原理

1. JobManager 端的 CheckPointCoordinator 会定期向所有 SourceTask 发送 CheckPointTrigger，Source Task 会在数据流中安插 Checkpoint barrier；

2. 当 task 收到上游所有实例的 barrier 后，向自己的下游继续传递 barrier，然后自身同步进行快照，并将自己的状态异步写入到持久化存储中

• 如果是增量 Checkpoint，则只是把最新的一部分更新写入到外部持久化存储中
• 为了下游尽快进行 Checkpoint，所以 task 会先发送 barrier 到下游，自身再同步进行快照；

3. 当 task 将状态信息完成备份后，会将备份数据的地址（state handle）通知给 JobManager 的CheckPointCoordinator，如果 Checkpoint 的持续时长超过了 Checkpoint 设定的超时时间CheckPointCoordinator 还没有收集完所有的 State Handle，CheckPointCoordinator 就会认为本次 Checkpoint 失败，会把这次 Checkpoint 产生的所有状态数据全部删除；

4. 如果 CheckPointCoordinator 收集完所有算子的 State Handle，CheckPointCoordinator 会把整个 StateHandle 封装成 completed Checkpoint Meta，写入到外部存储中，Checkpoint 结束；