Flink HA方案介绍

1.Flink HA方案介绍

每个Flink集群只有单个JobManager，存在单点失败的情况。Flink有YARN、Standalone和Local三种模式，其中YARN和Standalone是集群模式，Local是指单机模式。但Flink对于YARN模式和Standalone模式提供HA机制，使集群能够从失败中恢复。这里主要介绍YARN模式下的HA方案。

Flink支持HA模式和Job的异常恢复。这两项功能高度依赖ZooKeeper，在使用之前用户需要在“flink-conf.yaml”配置文件中配置ZooKeeper，配置ZooKeeper的参数如下：

high-availability: zookeeper
high-availability.zookeeper.quorum: ZooKeeperIP地址:24002
high-availability.storageDir: hdfs:///flink/recovery

YARN模式

Flink的JobManager与YARN的Application Master（简称AM）是在同一个进程下。YARN的ResourceManager对AM有监控，当AM异常时，YARN会将AM重新启动，启动后，所有JobManager的元数据从HDFS恢复。但恢复期间，旧的业务不能运行，新的业务不能提交。ZooKeeper上还是存有JobManager的元数据，比如运行Job的信息，会提供给新的JobManager使用。对于TaskManager的失败，由JobManager上Akka的DeathWatch机制监听处理。当TaskManager失败后，重新向YARN申请容器，创建TaskManager。

Standalone模式

对于Standalone模式的集群，可以启动多个JobManager，然后通过ZooKeeper选举出leader作为实际使用的JobManager。该模式下可以配置一个主JobManager（Leader JobManager）和多个备JobManager（Standby JobManager），这能够保证当主JobManager失败后，备的某个JobManager可以承担主的职责。如下图所示为主备JobManager的恢复过程。
恢复过程
在这里插入图片描述

TaskManager恢复

对于TaskManager的失败，由JobManager上Akka的DeathWatch机制监听处理。当TaskManager失败后，由JobManager负责创建一个新TaskManager，并把业务迁移到新的TaskManager上。

JobManager恢复

Job恢复

Job的恢复必须在Flink的配置文件中配置重启策略。当前包含三种重启策略：fixed-delay、failure-rate和none。只有配置fixed-delay、failure-rate，job才可以恢复。另外，如果配置了重启策略为none，但job设置了Checkpoint，默认会将重启策略改为fixed-delay，且重试次数是配置项“restart-strategy.fixed-delay.attempts”配置为“Integer.MAX_VALUE”。
三种策略的具体信息请参考Flink官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.15/dev/task_failure_recovery.html。配置策略的参考如下：

restart-strategy: fixed-delay
restart-strategy.fixed-delay.attempts: 3
restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s

以下场景的异常，都会导致job重新恢复：

当JobManager失败后，所有Job会停止，直到新的JobManager起来后，所有Job恢复。
当某一TaskManager失败后，这个TaskManager上的所有作业都将停止，然后等待有可用资源后重启。
当某个Job的Task失败后，整个Job也会重启。

说明： 有关Job的配置重启策略，具体内容请参见https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.15/ops/jobmanager_high_availability.html。

2.组件的关系

Flink支持基于YARN管理的集群模式，在该模式下，Flink作为YARN上的一个应用，提交到YARN上执行。Flink基于YARN的集群部署如下图所示。

Flink基于YARN的集群部署
在这里插入图片描述

Flink YARN Client首先会检验是否有足够的资源来启动YARN集群，如果资源足够的话，会将jar包、配置文件等上传到HDFS。
Flink YARN Client首先与YARN Resource Manager进行通信，申请启动Application Master（以下简称AM）的Container，并启动AM。等所有的YARN的Node Manager将HDFS上的jar包、配置文件下载后，则表示AM启动成功。
AM在启动的过程中会和YARN的RM进行交互，向RM申请需要的Task Manager Container，申请到Task Manager Container后，启动TaskManager进程。
在Flink YARN的集群中，AM与Flink JobManager在同一个Container中。AM会将JobManager的RPC地址通过HDFS共享的方式通知各个TaskManager，TaskManager启动成功后，会向JobManager注册。
等所有TaskManager都向JobManager注册成功后，Flink基于YARN的集群启动成功，Flink YARN Client就可以提交Flink Job到Flink JobManager，并进行后续的映射、调度和计算处理。