Flink 使用之Checkpoint配置

作者: AlienPaul | 来源:发表于2023-05-15 15:09 被阅读0次

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    前言

    本篇接Flink 使用之配置与调优。重点整理Flink checkpoint相关的配置。

    StreamExecutionEnvironment

    通过Flink的StreamExecutionEnvironment可以配置Checkpoint的间隔时间和state backend。有如下配置项:

    • enableCheckpointing:启用checkpoint,必须指定checkpoint间隔时间。可选指定CheckpointMode。实际上是间接调用的CheckpointConfig的方法。
    • setStateBackend:配置StateBackend。支持的有HashMapStateBackend和RocksDBStateBackend。生产环境建议使用RocksDBStateBackend。

    其他更为细节的配置方式需要通过CheckpointConfig来完成。

    CheckpointConfig

    CheckpointConfig支持更为细节的checkpoint配置。我们可以通过env.getCheckpointConfig()来获取CheckpointConfig。

    CheckpointConfig支持如下配置:

    • disableCheckpointing: 禁用checkpoint(设置interval为-1)。
    • setCheckpointingMode:设置checkpoint模式。CheckpointMode包含两种:EXACTLY_ONCEAT_LEAST_ONCEEXACTLY_ONCE保证在operator恢复的过程中,流数据不重复也不丢失。EXACTLY_ONCE不意味着数据仅仅流转一次(会涉及到数据源的replay等)。这个模式也不能保证Flink对外部系统的精准一次投送。需要外部系统的支持和额外配置。该模式支持高吞吐量,但是可能会提高延迟,因为多数据输入源的情况下需要对齐(align)。AT_LEAST_ONCE只能保证数据不丢失,但在故障恢复之后,部分数据有可能重复。这个模式对延迟的影响微乎其微。例子可以参考:Flink 使用之Kafka exactly-once场景
    • setCheckpointInterval:启用checkpoint并设置checkpoint的时间间隔。时间间隔最小值为10ms。
    • setCheckpointTimeout:设置checkpoint的超时时间。即每次checkpoint过程可容忍的最大耗费时间。
    • setMinPauseBetweenCheckpoints:设置两次checkpoint之间的最小间隔时间。有时候checkpoint耗时可能过长,checkpoint的间隔时间配置的又比较短的话,可能导致checkpoint持续进行或者是占用很高的时间比例。该配置可以缓解这种情形。默认值为0。
    • setMaxConcurrentCheckpoints:最多有多少个checkpoint操作可同时触发,默认为1。
    • setTolerableCheckpointFailureNumber:配置可容忍的checkpoint失败次数。默认为0不容忍任何失败。
    • enableExternalizedCheckpoints:checkpoint保存在外部存储系统。参数ExternalizedCheckpointCleanup包含两种模式:DELETE_ON_CANCELLATION(作业cancel的时候自动删除所有checkpoint状态)和RETAIN_ON_CANCELLATION(作业取消的时候保留checkpoint状态)。
    • enableUnalignedCheckpoints:启用Unaligned checkpoint。只有在checkpointMode配置为EXACTLY_ONCE的时候才可以启用。Unaligned checkpoint详情请参考:Flink 源码之 1.11新特性Unaligned checkpoint
    • setAlignmentTimeout:checkpoint align超时时间。只有在启用Unaligned checkpoint时候生效。默认是0不启用。如果启用的话,checkpoint默认为aligned checkpoint,如果checkpoint启动延迟时间超过配置时间,会自动转换为unaligned checkpoint模式。
    • setCheckpointStorage:配置checkpoint存储。可配置文件系统路径等。

    flink-conf.yaml

    Flink checkpoint还能够通过flink-conf.yaml文件配置。除了和代码中相同功能的配置项外,配置文件还有一些独有的配置。

    可供使用的配置项如下:

    • state.backend.incremental:是否启用增量checkpoint。默认为false。目前rocksdb支持增量checkpoint。和全量checkpoint相比,增量checkpoint每次只保存和上次checkpoint不同的地方。可以显著减小每次checkpoint写入的数据量,减少checkpoint的时耗时。
    • state.backend.local-recovery:是否启用本地恢复。默认为false。启用该配置可以加快作业的故障恢复速度。目前MemoryStateBackend 不支持本地恢复。
    • state.checkpoint-storage:配置checkpoint存储类型。和前面的setCheckpointStorage类似。
    • state.checkpoints.dir:配置checkpoint的存储路径。和前一个相似,建议使用该配置项。
    • state.checkpoints.num-retained:最多保留成功的checkpoint的个数。默认为1。
    • state.savepoints.dir:savepoint的默认保存目录。
    • state.storage.fs.memory-threshold:最小的状态文件大小。小于这个大小的state会被存储到root checkpoint元数据文件。默认发为20kb。
    • state.storage.fs.write-buffer-size:写入checkpoint的默认写缓存大小。实际上checkpoint写缓存大小不会超过state.storage.fs.memory-threshold配置值。
    • taskmanager.state.local.root-dirs:本地恢复状态的保存路径,为本地磁盘路径。

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