Flink State 和 Fault Tolerance

什么是状态？

所谓的状态，其实指的是 Flink 程序的中间计算结果。Flink 支持了不同类型的状态，并且针对状态的持久化还提供了专门的机制和状态管理器。

flink状态的应用，比如：

  • When an application searches for certain event patterns, the state will store the sequence of events encountered so far. --复杂事件处理获取符合某一特定时间规则的事件

  • When aggregating events per minute/hour/day, the state holds the pending aggregates. --聚合计算中

  • When training a machine learning model over a stream of data points, the state holds the current version of the model parameters. --机器学习的模型训练

  • When historic data needs to be managed, the state allows efficient access to events that occurred in the past.--使用历史的数据进行计算

当我们在使用state的时候，应该先熟悉一下flink的state backends，state backends指定了state应该怎么保存以及保存到哪里。（state可以保存到jvm 的堆内存中也可以保存到堆外内存。当然也可以借助第三方存储，例如 Flink 已经实现的对 RocksDB 支持）

 

状态的类型

1. Keyed State

基于KeyedStream使用，Keyed State 是经过分区后的流上状态，每个 Key 都有自己的状态并且只有指定的 key 才能访问和更新自己对应的状态。

2. Operator State (or non-keyed state)

Operator State 可以用在所有算子上，每个算子子任务或者说每个算子实例共享一个状态，流入这个算子子任务的数据可以访问和更新这个状态。每个算子子任务上的数据共享自己的状态。Kafka Connector 是一个flink中使用Operator State的很好的例子，每个Kafka consumer都包含了topic partitions和offsets作为其Operator State

Operator State 的实际应用场景不如 Keyed State 多，一般来说它会被用在 Source 或 Sink 等算子上，用来保存流入数据的偏移量或对输出数据做缓存，以保证 Flink 应用的 Exactly-Once 语义。

Keyed State和Operator State可以以两种形式存在：分别是Raw State和Managed State

 

代码示例

    public static void main(String[] args) throws Exception {
​
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.fromElements(Tuple2.of(1L, 3L), Tuple2.of(1L, 5L), Tuple2.of(1L, 7L), Tuple2.of(1L, 4L), Tuple2.of(1L, 2L))
                .keyBy(0)
                .flatMap(new CountWindowAverage())
                .print();
​
        env.execute("submit job");
​
    }
​
    public static class CountWindowAverage extends RichFlatMapFunction<Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Long>> {
        /**
         * The ValueState handle. The first field is the count, the second field a running sum.
         */
        private transient ValueState<Tuple2<Long, Long>> sum;
​
        @Override
        public void flatMap(Tuple2<Long, Long> input, Collector<Tuple2<Long, Long>> out) throws Exception {
​
            Tuple2<Long, Long> currentSum;
            // access the state value
            if (sum.value() == null) {
                currentSum = Tuple2.of(0L, 0L);
            } else {
                currentSum = sum.value();
            }
            // update the count
            currentSum.f0 += 1;
            // add the second field of the input value
            currentSum.f1 += input.f1;
            // update the state
            sum.update(currentSum);
            // if the count reaches 2, emit the average and clear the state
            if (currentSum.f0 >= 2) {
                out.collect(new Tuple2<>(input.f0, currentSum.f1 / currentSum.f0));
                sum.clear();
            }
        }
​
        @Override
        public void open(Configuration config) {
            ValueStateDescriptor<Tuple2<Long, Long>> descriptor =
                    new ValueStateDescriptor<>(
                            "average", // the state name
                            TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<Long, Long>>() {
                            }));// type information
            sum = getRuntimeContext().getState(descriptor);
        }
    }

我们这里的输出条件为，每当第一个元素的和达到二，就把第二个元素的和与第一个元素的和相除，最后输出。我们直接运行，在控制台可以看到结果：

6> (1,4) 6> (1,5)

 

状态如何保存及恢复

 Checkpoint 

Flink 状态保存主要依靠 Checkpoint 机制，Checkpoint 会定时制作分布式快照，对程序中的状态进行备份。分布式快照是如何实现的可以参考入门一的内容，这里就不在阐述分布式快照具体是如何实现的。分布式快照 Checkpoint 完成后，当作业发生故障了如何去恢复？假如作业分布跑在 3 台机器上，其中一台挂了。这个时候需要把进程或者线程移到 active 的 2 台机器上，此时还需要将整个作业的所有 Task 都回滚到最后一次成功 Checkpoint 中的状态，然后从该点开始继续处理。如果要从 Checkpoint 恢复，必要条件是数据源需要支持数据重新发送。Checkpoint 恢复后， Flink 提供两种一致性语义，一种是恰好一次，一种是至少一次。在做 Checkpoint 时，可根据 Barries 对齐来判断是恰好一次还是至少一次，如果对齐，则为恰好一次，否则没有对齐即为至少一次。如果作业是单线程处理，也就是说 Barries 是不需要对齐的；如果只有一个 Checkpoint 在做，不管什么时候从 Checkpoint 恢复，都会恢复到刚才的状态；如果有多个节点，假如一个数据的 Barries 到了，另一个 Barries 还没有来，内存中的状态如果已经存储。那么这 2 个流是不对齐的，恢复的时候其中一个流可能会有重复。Checkpoint 通过代码的实现方法如下：

  • 首先从作业的运行环境 env.enableCheckpointing 传入 1000，意思是做 2 个 Checkpoint 的事件间隔为 1 秒。Checkpoint 做的越频繁，恢复时追数据就会相对减少，同时 Checkpoint 相应的也会有一些 IO 消耗。
  • 接下来是设置 Checkpoint 的 model，即设置了 Exactly_Once 语义，并且需要 Barries 对齐，这样可以保证消息不会丢失也不会重复。
  • setMinPauseBetweenCheckpoints 是 2 个 Checkpoint 之间最少是要等 500ms，也就是刚做完一个 Checkpoint。比如某个 Checkpoint 做了 700ms，按照原则过 300ms 应该是做下一个 Checkpoint，因为设置了 1000ms 做一次 Checkpoint 的，但是中间的等待时间比较短，不足 500ms 了，需要多等 200ms，因此以这样的方式防止 Checkpoint 太过于频繁而导致业务处理的速度下降。
  • setCheckpointTimeout 表示做 Checkpoint 多久超时，如果 Checkpoint 在 1min 之内尚未完成，说明 Checkpoint 超时失败。
    setMaxConcurrentCheckpoints 表示同时有多少个 Checkpoint 在做快照，这个可以根据具体需求去做设置。
  • enableExternalizedCheckpoints 表示下 Cancel 时是否需要保留当前的 Checkpoint，默认 Checkpoint 会在整个作业 Cancel 时被删除。Checkpoint 是作业级别的保存点。


上面讲过，除了故障恢复之外，还需要可以手动去调整并发重新分配这些状态。手动调整并发，必须要重启作业并会提示 Checkpoint 已经不存在，那么作业如何恢复数据？一方面 Flink 在 Cancel 时允许在外部介质保留 Checkpoint ；另一方面，Flink 还有另外一个机制是 SavePoint。

SavePoint

Savepoint 与 Checkpoint 类似，同样是把状态存储到外部介质。当作业失败时，可以从外部恢复。Savepoint 与 Checkpoint 有什么区别呢？

  • 从触发管理方式来讲，Checkpoint 由 Flink 自动触发并管理，而 Savepoint 由用户手动触发并人肉管理；
  • 从用途来讲，Checkpoint 在 Task 发生异常时快速恢复，例如网络抖动或超时异常，而 Savepoint 有计划地进行备份，使作业能停止后再恢复，例如修改代码、调整并发；
  • 最后从特点来讲，Checkpoint 比较轻量级，作业出现问题会自动从故障中恢复，在作业停止后默认清除；而 Savepoint 比较持久，以标准格式存储，允许代码或配置发生改变，恢复需要启动作业手动指定一个路径恢复。

可选的状态存储方式

Checkpoint 的存储，第一种是内存存储，即 MemoryStateBackend，构造方法是设置最大的 StateSize，选择是否做异步快照，这种存储状态本身存储在 TaskManager 节点也就是执行节点内存中的，因为内存有容量限制，所以单个 State maxStateSize 默认 5 M，且需要注意 maxStateSize <= akka.framesize 默认 10 M。Checkpoint 存储在 JobManager 内存中，因此总大小不超过 JobManager 的内存。推荐使用的场景为：本地测试、几乎无状态的作业，比如 ETL、JobManager 不容易挂，或挂掉影响不大的情况。不推荐在生产场景使用。

另一种就是在文件系统上的 FsStateBackend ，构建方法是需要传一个文件路径和是否异步快照。State 依然在 TaskManager 内存中，但不会像 MemoryStateBackend 有 5 M 的设置上限，Checkpoint 存储在外部文件系统（本地或 HDFS），打破了总大小 Jobmanager 内存的限制。容量限制上，单 TaskManager 上 State 总量不超过它的内存，总大小不超过配置的文件系统容量。推荐使用的场景、常规使用状态的作业、例如分钟级窗口聚合或 join、需要开启 HA 的作业。

还有一种存储为 RocksDBStateBackend ，RocksDB 是一个 key/value 的内存存储系统，和其他的 key/value 一样，先将状态放到内存中，如果内存快满时，则写入到磁盘中，但需要注意 RocksDB 不支持同步的 Checkpoint，构造方法中没有同步快照这个选项。不过 RocksDB 支持增量的 Checkpoint，也是目前唯一增量 Checkpoint 的 Backend，意味着每次用户不需要将所有状态都写进去，将增量的改变的状态写进去即可。它的 Checkpoint 存储在外部文件系统（本地或 HDFS），其容量限制只要单个 TaskManager 上 State 总量不超过它的内存 + 磁盘，单 Key 最大 2G，总大小不超过配置的文件系统容量即可。推荐使用的场景为：超大状态的作业，例如天级窗口聚合、需要开启 HA 的作业、最好是对状态读写性能要求不高的作业。

配置State Backend

默认的state backend是jobmanager(也就是MemoryStateBackend)，想自己指定的话可以通过以下方式

1.修改flink-conf.yaml（对应全局任务）

在配置文件里通过指定state.backend的值来选择使用哪种state backend，可配的值：

  • jobmanager 表示使用MemoryStateBackend

  • filesystem 表示使用FsStateBackend

  • rocksdb 表示使用RocksDBStateBackend

另外还有个state.checkpoints.dir，用来指定所有的backends在写checkpoint数据和元数据文件的路径

比如在配置文件里可以这样：

# The backend that will be used to store operator state checkpoints
state.backend: filesystem
​
# Directory for storing checkpoints
state.checkpoints.dir: hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints

2.在代码中指定（对应单个job）

比如指定使用FsStateBackend

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints"));

如果要使用RocksDBStateBackend，需要在添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-statebackend-rocksdb_2.11</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

在使用RocksDBStateBackend时候，建议使用增量checkpoints，配置方式：

  1. 在flink-conf.yaml中配置state.backend.incremental: true
  2. 在代码中
//使用RocksDBStateBackend
StateBackend rockdbBackend = new RocksDBStateBackend("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints", true);
env.setStateBackend(rockdbBackend);

参考：Flink chian社区

参考：Flink 官网

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