Flink CheckPoint状态点恢复与savePoint机制

转载自：https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84558874

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1 Flink 应用程序启动

./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024 -c streaming.SoetWindowWordCountJavaCheckPoint（入口类） /usr/local/install/testJar/FlinkExample-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar （jar路径） --port 9010

2 Checkpoint 保存与恢复

2.1 Checkpoin设置与保存

默认情况下，如果设置了Checkpoint选项，则Flink只保留最近成功生成的1个Checkpoint，而当Flink程序失败时，可以从最近的这个Checkpoint来进行恢复。但是，如果我们希望保留多个Checkpoint，并能够根据实际需要选择其中一个进行恢复，这样会更加灵活，比如，我们发现最近4个小时数据记录处理有问题，希望将整个状态还原到4小时之前

Flink可以支持保留多个Checkpoint，需要在Flink的配置文件conf/flink-conf.yaml中，添加如下配置，指定最多需要保存Checkpoint的个数。

这样设置以后就查看对应的Checkpoint在HDFS上存储的文件目录
hdfs dfs -ls hdfs://namenode:9000/flink/checkpoints
如果希望回退到某个Checkpoint点，只需要指定对应的某个Checkpoint路径即可实现

2.2 Checkpoint恢复

如果Flink程序异常失败，或者最近一段时间内数据处理错误，我们可以将程序从某一个Checkpoint点进行恢复

-s 后面接的就是待恢复checkpoint的路径。

bin/flink run -s hdfs://namenode:9000/flink/checkpoints/467e17d2cc343e6c56255d222bae3421/chk-56/_metadata flink-job.jar

程序正常运行后，还会按照Checkpoint配置进行运行，继续生成Checkpoint数据

3 SavePoint 剖析

3.1 全局一致性快照

Flink通过Savepoint功能可以做到程序升级后，继续从升级前的那个点开始执行计算，保证数据不中断
全局，一致性快照。可以保存数据源offset，operator操作状态等信息
可以从应用在过去任意做了savepoint的时刻开始继续消费

3.2 checkpoint理论

应用定时触发，用于保存状态，会过期
内部应用失败重启的时候使用

3.3 savePoint 理论

用户手动执行，是指向Checkpoint的指针，不会过期，在升级的情况下使用
注意：为了能够在作业的不同版本之间以及 Flink 的不同版本之间顺利升级，强烈推荐通过 uid(String) 方法手动的给算子赋予 ID，这些 ID 将用于确定每一个算子的状态范围。如果不手动给各算子指定 ID，则会由 Flink 自动给每个算子生成一个 ID。
只要这些 ID 没有改变就能从保存点（savepoint）将程序恢复回来。而这些自动生成的 ID 依赖于程序的结构，并且对代码的更改是很敏感的。因此，强烈建议用户手动的设置 ID。

3.4 savePoint的使用

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1：在flink-conf.yaml中配置Savepoint存储位置

不是必须设置，但是设置后，后面创建指定Job的Savepoint时，可以不用在手动执行命令时指定Savepoint的位置：
```
  state.savepoints.dir: hdfs://namenode:9000/flink/savepoints

    
    
     
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```

2：触发一个savepoint【直接触发或者在cancel的时候触发】

  bin/flink savepoint jobId [targetDirectory] [-yid yarnAppId]【针对on yarn模式需要指定-yid参数】

bin/flink cancel -s [targetDirectory] jobId [-yid yarnAppId]【针对on yarn模式需要指定-yid参数】

3：从指定的savepoint启动job

  bin/flink run -s savepointPath [runArgs]

    
    
     
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