Flink CheckPoint详细过程

Checkpoint由JM的Checkpoint Coordinator发起
第一步，Checkpoint Coordinator 向所有 source 节点 trigger Checkpoint；。

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第二步，source 节点向下游广播 barrier，这个 barrier 就是实现 Chandy-Lamport 分布式快照算法的核心，下游的 task 只有收到所有 input 的 barrier 才会执行相应的 Checkpoint。
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第三步，当 task 完成 state 备份后，会将备份数据的地址（state handle）通知给 Checkpoint coordinator。

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这里分为同步和异步（如果开启的话）两个阶段：
1.同步阶段：task执行状态快照，并写入外部存储系统（根据状态后端的选择不同有所区别）
执行快照的过程：
a.对state做深拷贝。
b.将写操作封装在异步的FutureTask中
FutureTask的作用包括：1）打开输入流2）写入状态的元数据信息3）写入状态4）关闭输入流
2.异步阶段：
1）执行同步阶段创建的FutureTask
2）向Checkpoint Coordinator发送ACK响应

第四步，下游的 sink 节点收集齐上游两个 input 的 barrier 之后，会执行本地快照，这里特地展示了 RocksDB incremental Checkpoint 的流程，首先 RocksDB 会全量刷数据到磁盘上（红色大三角表示），然后 Flink 框架会从中选择没有上传的文件进行持久化备份（紫色小三角）。

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同样的，sink 节点在完成自己的 Checkpoint 之后，会将 state handle 返回通知 Coordinator。

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最后，当 Checkpoint coordinator 收集齐所有 task 的 state handle，就认为这一次的 Checkpoint 全局完成了，向持久化存储中再备份一个 Checkpoint meta 文件。
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