1savepoint checkpoint savepoint是checkpoint的一种特殊方式，手动保存,其实就是指针。savepoint不会过期 不会覆盖 除非手动删除
2.jobmanager相当于resource manager 一般生产会有2个 做ha
3.OperatorChain的优点：
（1）减少线程切换
（2）减少序列化与反序列化
（3）减少数据在缓冲区的交换
（4）减少延迟并且提高吞吐能力
OperatorChain组成条件：
（1）没有禁用Chain
（2）上下游算子并行度一致
（3）下游算子的入度为1（也就是说下游节点没有其他节点的输入）
（4）上下游算子在同一个slot group
（5）下游节点的chain策略为always（可以与上下游链接，map、flatmap、filter等默认是always）
（6）上有节点的chain策略为always或head(只能与下游链接，不能与上有链接,source默认是head)
（7）上下游算子之间没有数据shuffle(数据分区方式是forward)
禁用OperatorChain几种方式：
（1）DataStream的算子操作后调用startNewChain算子
（2）DataStream调用disableChaining来关闭Chain
（3）StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment.disableOperatorChaining() 全局关闭
(4) DataStream.slotSharingGroup("name"） 设置新的slotgrop名称
（5）改变并行度
4.共享slot
（1）flink集群需要的任务槽与作业中使用的最高并行度正好相同（前提，保持默认SlotSharingGroup）。也就是说我们不需要再去
计算一个程序总共会起多少个task了
(2）适当设置sltSharingGroup可以减少每个slot运行的线程数，从而整体上减少机器的负载
5.slot与parallelism的关系
（1）默认task slot数与join中task的最高并行度一致
6.累加器和计数器
（1）计数器是最简单的累加器
（2）内置累加器有IntCounter,LongCounter,DoubleCounter
（3）Histogram 柱状图
7.控制延迟
默认情况下，流中的元素并不会一个一个的在网络中传输（这会导致不必要的网络流量消耗）
，而是缓存起来，缓存的大小可以在Flink的配置文件、ExecutinEnvironment、设置某个算子
进行配置（默认100ms）
这样控制的 好处：提高吞吐 坏处：增加了延迟
如何把握平衡
（1）为了最大吞吐量，可以设置setBufferTimeout(-1)，这会移出timeout机制，缓存中的数据
一满就会被发送,不建议用,假如一条信息4 5个小时才来这时候延迟会非常高，会等整个buffer满了再处理
（2）为了最小延迟，可以将超时设置为接近0的数(例如5或者10ms)
（3）缓存的超时不要设置0，因为会带来一些性能的损耗
8.min minby max maxby
min和minby的区别是min返回一个最小值，而minby返回的是其字段中包含的最小元素
9.interval join
在给定周期内，按照指定key对两个KeyedStream进行join操作，把符合join条件的两个
event拉倒一起，然后怎么处理由用户自己定义
场景：把一定时间内的相关的分组数据拉成一个宽表
10connect 和union
connect之后是connectedStreams,会对两个流的数据应用不同的处理方法，并且双流之间可以
共享状态（比如计数）。这在第一个流的输入会影响第二个流时会非常有用。
union合并多个流，新的流包含所有流的数据
union是DataStream->DataStream
connect只能连接两个流，而union可以连接多余两个流
connect两个流类型可以不一致，而union连接的流类型必须一致
11.assignTimestampsAndWatermarks
含义：提取记录中的时间戳作为Event time,主要在window操作中发挥作用，不设置默认就是
Processing time
限制： 只有基于event time构建window时才有用
使用场景：当你需要使用event time来创建window时，用来指定如何获取event的时间戳
12.算子之间传递数据的方式
（1）One-to-one streams 保持元素的分区和顺序
（2）重新分区的方式 ，重新分区策略取决于使用的算子 keyby、broadcast、rebalance
dataStream.shuffle() 按均匀分布随机划分元素，网络开销往往比较大
dataStream.rebalance() 循环对元素进行分区，为每各分区创建相等负载，解决数据倾斜时非常有用
dataStream.rescale(） 跟rebalance类似，但不是全局的，通过轮询调度将元素从上游的task一个子集发送到下游task的一个子集
dataStream.broadcast() 将元素广播到每个分区上
13.三个时间的比较
一、EventTime
（1）事件生成的时间，在进入Flink之气就存在，可以从event的字段中抽取
（2）必须指定watermarks的生产方式
（3）优势：确定性，乱序、延时、或者数据重放等情况，都能给出正确结果
（4）弱点：处理无序事件时性能和延迟受到影响
二、IngerstTime
（1）事件进入flink的时间，即source里获取的当前系统时间，后续统一使用该时间
（2）不需要指定watermarks的生产范式（自动生成）
（3）弱点：不能处理无序事件和延迟数据
三、ProcessingTime
（1）执行操作的机器的当前系统时间（每个算子都不一样）
（2）不需要流和机器之间的协调
（3）优势：最佳的性能和最低的延迟
（4）弱点：不确定性，容易受到各种因素影响（event产生的速度、到达flink的速度、算子之间传输速度），压根不管顺序和延迟
比较
性能：ProcessingTime>IngestTime>EventTime
延迟：ProcessingTime<IngestTime<EventTime
确定性：EventTime>IngestTime>ProcessIngTime
不设置time类型，默认是processingTime
通过 env.setStreamTimeCharacteristic()方法设置time类型
14.watermark
（1）通常情况下，watermark在source函数中生成，但也可以在source后任何阶段，如果指定多次
后吗指定的会覆盖前面的值。source的每个sub task独立生成水位线。
（2）watermark通过操作时会推进算子操作时的event time,同时会为下游生成一个新的watermark
（3）多输入operator(union、keyby、partition)的当前event time是其输入流event time最小值
15.timestamp/watermark两种生成方式
方式1：直接在source function中生成
方式2：timestamp assigner / watermark generator
timestamp和watermark都是采用毫秒
16.两种watermark
一、周期性 watermark
（1）基于时间
（2）ExecutionConfig.setAutoWatermarkInterval(msec) （默认200ms，设置watermarker发生的周期）
（3）实现AssignerWithPeriodicWatermarks接口
二、间断的watermark
（1）基于某些时间出发watermark的生产和发送（由用户代码实现，例如遇到特殊情况）
（2）实现AssignerWithPeriodicWatermarks接口
17.处理延迟数据
方式一：allowedLateness(),设定最大延迟时间，触发被延迟，不宜设置太大
方式二：sideOutputTag,提供了延迟数据获取的一种方式，这样就不会丢弃数据了,延迟数据单独处理。
18.windows分类（是否keyby决定了大分类）
一.Keyed Windows（在已经安装keyby分组的基础上（KeyedStream）,再构建多任务并行window）
stream.keyBy().window()
二.Non-Keyed Windwos（在未分组的DataStream上构建单任务Window,并行度是1，API都带ALL后缀）
stream.windowAll()
19.window窗口生命周期
创建：当属于第一个元素到达时就会创建该窗口
销毁：当时间（event/process time）超过窗口的结束时间戳+用户指定的延迟时（allowedLateness<time>）,窗口将会移除
20.触发器
（1）触发器决定了一个窗口何时可以被窗口函数处理（条件满足时触发并发出信号）
（2）每一个WindowAssigner都有一个默认的触发器，如果默认触发器不满足需要可以通过trigger()来指定
触发器有5个方法来允许触发器处理不同的事件（trigger）
onElement(）方法每个元素被添加到窗口是调用
onEvenTime() 当一个已注册的事件时间计时器启动时调用
onProcessingTime 当一个已注册的处理时间计时器启动时调用
onMerge 与状态触发器相关， 当使用session window时两个触发器对应的窗口合并，合并两个触发器的状态
clear相应窗口被清除时触发
21驱逐器
evictor是可选的，WindowAssigner默认没有evictor
evictor能够在Trigger触发之后以及在应用窗口函数执行前和/或后从窗口中删除无用的元素，类似filter作用
evictBefore在窗口之前应用
evictAfter在窗口后应用
22.如何允许延迟
（1）当处理event-time的windwo时，可能会出现元素晚到的情况，即flink用来跟踪event-time进度的
watermark已经过了元素所属窗口的最后时间，属于当前窗口的数据才到达）
（2）默认情况下，当watermark已经过了窗口的最后时间时，晚到的元素会被丢弃
（3）Flink允许为窗口操作指定一个最大允许延时时长，Allowed lateness指定，默认情况是0
（4）水位线已过了窗口最后时间才来的元素，如果还在未到窗口最后时间加延迟时间，任然可以在窗口中计算
特例：在使用GlobalWindows（全局window），不会考虑延迟，因为窗口的结束时间戳是Long.MAX_VALUE
23.CoGROUP、Join、Connect
一、cogroup:
（1）侧重于group,是对同一个key上的两组集合进行操作
（2）CoGroup的作用和join基本相同，但有一点不一样的是，如果未能找到新到来的数据与另一个流
在window中存在的匹配数据，仍会将其输出
（3）只能在window中用
二 、join
（1）对同一个key上的每对元素进行操作
（2）类似inner join
（3）按照条件分别取出两个流能匹配的元素，返回个下游处理
（4）join是cogroup的特例
（5）只能在window中用
三、connect
（1）没有匹配条件，两个流分别处理流各种的逻辑。
24.Process Function
Flink提供三层API
（1）SQL/Table Api
（2）DataStream API
（3）ProcessFunction
不要跟ProcessWindowFunction混为一谈
ProcessFunction是一个低阶的流处理做操，它可以访问流处理程序的基础构建模块
（1）事件（event 流元素）
（2）状态（state容错性，一致性，仅在keyed stream中）
（3）定时器（event time和processint time,仅在keyed stream中）
25.Connectors
Connectors是数据进出flink一套接口和实现，是source和sink的统称
数据进出flink方式不止connectors，还有：（1）Async I/O 异步IO （2）Queryable State
自定义source
(1)实现SourceFunction 非并行，并行度为1
(2)实现ParallelSourceFunction
(3)继承RichParallelSourceFunction
kafka-connector:
（1）基于Kafka的partition机制，Flink实现了并行化数据切分
（2）Flink可以效仿Kafka的topic，和sink数据到kafka
（3）出现失败，flink协调kafka来恢复应用（通过设置kafka的offset）
FlinkKafkaConsumer消费模式
（1）setStartFromEarliest 从队列头开始消费，最早的记录
（2）setStartFromLatest 从队列为开始消费，最新的记录
（3）setStartFromGroupOffsets 默认值，从当前消费组记录偏移量开始消费
（4）setStartFromSpecificOffsets(Map<TopicPartition,Long>)从指定位置开始消费
（5）setStartFromTimestamp(Long) 从指定时间戳爱是消费
FlinkKafkaSource的容错性
（1）env.enableCheckpointing() 启动检查点
（2）如果flink启用了检查点，将会周期性的checkpoint其kafka的偏移量
（3）保证了仅一次消费
（4）如果作业失败，flink将程序恢复到最新检查点的状态，并从检查点中存储的偏移量开始消费Kafka中的记录
（5）内部实现checkpointFunction
（6）内部保存ListState<Tuple2<KafkaTopicPartition,Long>>
不同情况下消费位置分析
（1）第一次启动，无savepoint(常规情况) 。 由消费者模式决定
（2）通过savepoint启动（应用升级，比如加大并行度）。 由savepoint记录的offset决定
（3）有checkpoint,失败后，job恢复的情况。 由checkpoint的snapshot中记录的offset决定
（4）无checkpoint,失败后，job恢复的情况。 由消费者模式决定
动态Partition discovery
（1）Flink Kafka Consumer支持动态发现Kafka分区，且能保证exactly-once
（2）默认禁止动态发现分区，把flink.partition-discover.interval-milllis设置大于0即可开启
properties.setProperty("flink.partition-discover.interval-milllis","30000")
26.Sate 状态
Flink的状态：一般指一个具体的task/operator某时刻在内存中的的状态（例如某属性的值）
注意：State和checkpointing不要搞混
checkpoint 则表示了一个flink job ，在一个特定时一份全局状态快照，即包含了一个job下所有task/operator某时刻的状态
状态的错用
一.增量计算
（1）聚合操作
（2）机器学习训练模型迭代运算时保持当前模型
二.容错
（1）job故障重启
（2）flink程序升级
状态分类
（1）Operator State 每个流普通的Operator的状态
（2）Keyed State Keyed Streaming的状态
（3）特殊的：Broadcast State(1.5开始)
Keyed State支持的数据结构
（1）ValueState
（2）ListState
（3）ReducingState
（4）AggregatingState
（5）FoldingState
（6）MapState
注意：
（1）状态不一定存储在内部，可能驻留在磁盘或其他地方
（2）状态是使用RunntimContext方法的，因此只能在Rich函数中访问
Keyed State和Operator State,可以以两种形式存在：原始状态和托管状态
managerd(托管状态)： 如ValueState,ListState,MapState等，通过框架接口来更新和管理，不需要序列化
raw(原始状态)：原始状态是由用户自行管理的具体数据结构，如checkpoint的时候，使用byte[]来读写状态内容，需要序列化
通常在DataStream上的状态推荐使用托管状态，当用户自定义operator时，会使用到原始状态
Keyed State TTL
任何类型的keyed都可以设置TTL。如果设置TTL已配置，且状态值已过期，则将以最佳方式清理
所有State collection都支持条目级别TTL，即list、map中的条目独立expire
用法:
val ttlConfig=StateTtlConfig.newBuilder(Time.seconds(1))
.setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnReadAndWrite)
.setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)
.build()
val descripe = new ValueStateDescriptor("avgState", TypeInformation.of(new TypeHint[(Long, Long)] {}))
descripe.enableTimeToLive(ttlConfig)
TTL相关配置
一.Refresh策略（默认onCreateAndWrite）:设置如何更新keyedState的最后访问时间
StateTtlConfig.UpdateType.Disabled 禁用ttl
StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite 每次写操作均更新State的最后访问时间（Create、Update）
StateTtlConfig.UpdateType.OnReadAndWrite 每次读写操作均更新State的最后访问时间
二.状可见性（默认是NeverReturnExpired）:设置是否返回过期的值（过期尚未处理，此时正好被访问）
StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired 用不返回过期的值
StateTtlConfig.StateVisibility.ReturnExpiredIfNotCleanedUp 可以返回过期但尚未清理的状态值
TTL注意事项
（1）启用TTL增加后端状态存储消耗
（2）原来没启用TTL，后来启用TTL做恢复会将导致兼容性失败和statmigrationexception(反之一样)
（3）TTL配置不是检查或保存点的一部分
26.Broadcast state使用套路（三步）
（1）创建dataStream
（2）创建BroadcastedStream:创建规则流/配置流（低吞吐）并广播
（3）连接两个流进行计算 connect，proccess(BroadcastProcessFunction and keyedBroadcastProcessFunction)
27.checkpoint状态容错
（1）有了状态自然需要状态容错，否则就失去意义了，flink状态容错机制就是checkpoint
（2）checkpoint是通过分布式snapshot实现的，没有特殊声明时snapshot和checkpoint和back-up是一个意思
特点：（1）异步 （2）全量和增量都可以设置 （3）Barrier机制 （4）失败情况下可回滚到最近成功一次的checkpoint （5）周期性
使用checkpoint前置条件：
（1）在一定时间内可回溯的datasource 例如:kafka、rabiitma、hdfs
（2）可持久化存储state的存储系统,通常使用分布式文件系统，一般是hdfs,s3,nfs
checkmode：一般选择EXACTLY_ONCE，除非场景要求极低会选择AT_LEAST_ONCE（几毫秒）
checkpoint高级选项值保留策略
默认情况下检查点不会被保留，仅用于从故障中恢复作业。可以启用外部持久化检查点，同事指定保留策略
checkpointConfg.enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION)
(1)CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION 在作业被取消时保留检查点。这种情况取消后必须手动清除检查点
(2)CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.DELETE_ON_CANCELLATION 在作业被取消（cancel）时会删除检查点，等于不启用。
setCheckpointTimeout 设置超时时间，超过时间没有完成checkpoint则被终止
setMinPauseBetweenCheckpoints 最小间隔，上一个checkpoint完成最少等待多久发出下一个checkpoint请求
setMaxConcurrentCheckpoints 指定运行中多少并行度进行checkpoint
使用checkpoint第二部：选择合适的State Backed
（1）默认State保存在taskmanager的内存中
（2）checkpoint机制会持久化所有状态的一致性快照
快照保存由State Backend来决定,目前flink自带三个State Backed：
（1）MemoryStateBackend(默认）
（2）FsStateBackend
（3）RocksDBStateBackend
一、MemoryStateBackend
（1）MemoryStateBackend是一个内部状态backend,用于维护Java堆上的状态。Key/value状态和窗口运算符包含存储值和计时器的哈希表
（2）Checkpoint时，MemoryStateBackend会对state做一次快照,并像jobManager发送checkpoint确认完成的消息中带上此快照数据，然后快照会存储在JobManager的堆内存中
（3）MemoeyStateBackend默认开启异步方式进行快照，推荐使用异步避免阻塞。如果要阻塞可以传false,如下
val memoryStateBackend:StateBackend=new MemoryStateBackend(1010241024,false)
env.setStateBackend(memoryStateBackend)
（4）限制：单个state默认5mb,可以在MemoryStateBackend的构造函数指定。不论如何设置，State大小无法大于akka.framesize(JobManager和TaskManager之间发送的最大消息的大小默认10mb)。Job Manager必须有足够内存
（5）适用场景：本地开发和测试 小状态job,如只使用Map FlatMap Fliter或Kaka Consumer
二、FsStateBackend
（1）FsStateBackend需要配置一个文件系统URL来，如hdfs://namenode:8080/flink/checkpoint
（2）FsStateBackend在TaskManager的内存中持有正在处理的数据。checkpoint时将state snapshot写入文件系统目录下的文件中。
（3）FsStateBackend默认开启异步方式进行快照，构造方法如下
val stateBackend:StateBackend=new FsStateBackend("hdfs://namenode:9000/flink/checkpoint",false)
env.setStateBackend(stateBackend)
（4）适用场景：大状态、长窗口、大键/值状态的job
三、RocksDBStateBackend
（1）RocksDBStateBackend需要配置一个文件系统的URL。如hdfs://namenode:8080/flink/checkpoint
（2）RocksDBStateBackend运行中的数据保存在RockDB数据库中，默认情况下存储在TaskManager数据目录中。
在Checkpoint时，整个RocksDB数据库将被checkpointed到配置的文件系统和目录中
（3）RocksDBSateBackend 始终是异步
（4）RocksDB JNI API是基于Byte[]，因此key和value最大支持2^31个字节（2GB）
（5）适用场景：超大窗口，超大状态，大键/值状态的job
（6）只有RockDBStateBackend支持增量checkpoint
（7）状态保存在数据块中，只受可用磁盘空间量限制，但开销更大（读/写需要反序列化与序列化），吞吐收到限制
使用需要导包：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-statebackend-rocksdb_{flink.version}</version>
</dependency>
val stateBackend:StateBackend=new RocksDBStateBackend("hdfs://namenode:9000/flink/checkpoint",true)
env.setStateBackend(stateBackend)
配置重启策略
Flink支持不同的重启策略，这些策略控制在出现故障时如何重新启动job
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, Time.of(10, TimeUnit.SECONDS)))
（1）如果没用启动checkpoint,则使用无重启方案
（2）如果启用了checkpoint,但是没有配重启方案，则使用固定延迟策略，尝试次数是Integer.MAX_VALUE
28.Savepoint
概念：手工触发，通过checkpointing机制创建的streaming job的一致性快照称之为Savepoint
Savepoint由两部分组成：
（1）数据目录：稳定存储上的目录
（2）元数据文件：指向数据目录属于当前Savepoint的数据文件的指针
直接触发Savepoint(想象你要为数据库做个备份)
bin/flink savepoint :jobId [ 目录]
直接触发savepoint(flink on yarn)
bin/flink savepoint :jobid [目录] -yid :yarnApplicationId
Cancel Job with Savepoint
bin/flink cncel -s [目录] :jobid
从指定Savepoint恢复job
bin/flink run -s :savepointPath
从指定Savepoint恢复job
bin/flin run -s:savepointPath -n
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