在Flink中，有一套完整的容错机制来保证故障后的恢复，其中最重要的就是检查点。

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11.1 检查点

在流处理中，我们可以用存档读档的思路，就是将之前某个时间点所有的状态保存下来，这份“存档”就是所谓的“检查点”（checkpoint）。

遇到故障重启的时候，我们可以从检查点中“读档”，恢复出之前的状态，这样就可以回到当时保存的一刻接着处理数据了。
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这里所谓的“检查”，其实是针对故障恢复的结果而言的：故障恢复之后继续处理的结果，应该与发生故障前完全一致，我们需要“检查”结果的正确性。所以，有时又会把checkpoint叫做“一致性检查点”。
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11.1.1 检查点的保存

1）周期性的触发保存

“随时存档”确实恢复起来方便，可是需要我们不停地做存档操作。如果每处理一条数据就进行检查点的保存，当大量数据同时到来时，就会耗费很多资源来频繁做检查点，数据处理的速度就会受到影响。所以在Flink中，检查点的保存是周期性触发的，间隔时间可以进行设置。

2）保存的时间点

我们应该在所有任务（算子）都恰好处理完一个相同的输入数据的时候，将它们的状态保存下来。
这样做可以实现一个数据被所有任务（算子）完整地处理完，状态得到了保存。
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如果出现故障，我们恢复到之前保存的状态，故障时正在处理的所有数据都需要重新处理；我们只需要让源（source）任务向数据源重新提交偏移量、请求重放数据就可以了。
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当然这需要源任务可以把偏移量作为算子状态保存下来，而且外部数据源能够重置偏移量；kafka就是满足这些要求的一个最好的例子。

3）保存的具体流程

检查点的保存，最关键的就是要等所有任务将“同一个数据”处理完毕。下面我们通过一个具体的例子，来详细描述一下检查点具体的保存过程。
回忆一下我们最初实现的统计词频的程序——word count。这里为了方便，我们直接从数据源读入已经分开的一个个单词，例如这里输入的是：
“hello”，“world”，“hello”，“flink”，“hello”，“world”，“hello”，“flink”…
我们所需要的就是每个任务都处理完“hello”之后保存自己的状态。

11.1.2 从检查点恢复状态

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1. 重启应用
2. 读取检查点，重置状态
3. 重置偏移量（向外部数据源重新提交偏移量，比如说Kafka）
4. 继续处理数据
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11.1.3 检查点算法（状态保存的具体算法）

在Flink中，采用了基于Chandy-Lamport算法的分布式快照，可以在不暂停整体流处理的前提下，将状态备份保存到检查点。

1 检查点分界线（Barrier）

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借鉴水位线的设计，在数据流中插入一个特殊的数据结构，专门用来表示触发检查点保存的时间点。
barrier肯定是从source算子开始。
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收到保存检查点的指令后，Source任务可以在当前数据流中插入这个结构；
之后的所有任务只要遇到它就开始对状态做持久化快照保存。
由于数据流是保持顺序依次处理的，因此遇到这个标识就代表之前的数据都处理完了，可以保存一个检查点；而在它之后的数据，引起的状态改变就不会体现在这个检查点中，而需要保存到下一个检查点。
这种特殊的数据形式，把一条流上的数据按照不同的检查点分隔开，所以就叫做检查点的“分界线”（Checkpoint Barrier）。

2 Barrier对齐的精准一次

watermark指示的是“之前的数据全部到齐了”，而barrier指示的是“之前所有数据的状态更改保存入当前检查点”：它们都是一个“截止时间”的标志。所以在处理多个分区的传递时，也要以是否还会有数据到来作为一个判断标准。
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具体实现上，Flink使用了Chandy-Lamport算法的一种变体，被称为“异步分界线快照”算法。算法的核心就是两个原则：

1. 当上游任务向多个并行下游任务发送barrier时，需要广播出去；
2. 而当多个上游任务向同一个下游任务传递分界线时，需要在下游任务执行“分界线对齐”操作，也就是需要等到所有并行分区的barrier都到齐，才可以开始状态的保存。
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   检查点保存算法具体过程为：
   
   
   
   
   （1）触发检查点：JobManager向Source发送Barrier；
   （2）Barrier发送：向下游广播发送；
   （3）Barrier对齐：下游需要收到上游所有并行度传递过来的Barrier才做自身状态的保存；
   （4）状态保存：有状态的算子将状态保存至持久化。
   （5）先处理缓存数据，然后正常继续处理
   完成检查点保存之后，任务就可以继续正常处理数据了。这时如果有等待分界线对齐时缓存的数据，需要先做处理；然后再按照顺序依次处理新到的数据。当JobManager收到所有任务成功保存状态的信息，就可以确认当前检查点成功保存。之后遇到故障就可以从这里恢复了。
   （补充)由于分界线对齐要求先到达的分区做缓存等待，一定程度上会影响处理的速度；当出现背压时，下游任务会堆积大量的缓冲数据，检查点可能需要很久才可以保存完毕。

为了应对这种场景，Barrier对齐中提供了至少一次语义以及Flink 1.11之后提供了不对齐的检查点保存方式，可以将未处理的缓冲数据也保存进检查点。这样，当我们遇到一个分区barrier时就不需等待对齐，而是可以直接启动状态的保存了。

3 Barrier对齐的至少一次

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精准一次性，在分界线对齐时，barrier 后面的数据需要等待对齐。而至少一次，可以直接进入算子进行计算。
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4 非Barrier对齐的精准一次（flink 1.11 之后出现）

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与barrier，在分界线对齐，保存状态的时候，引入了输入缓冲区，以及输出缓冲区，当barrier到来时，不进行计算，直接传入道输出缓冲区的最后一个，然后继续接收数据进行处理，处理完毕后就是输出缓冲区排队。
所以与barrier最大的区别就是在保存状态时，连同缓冲区的数据队列状态一起保存。类似于空间换时间的思想。
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11.1.4 检查点配置

检查点的作用是为了故障恢复，我们不能因为保存检查点占据了大量时间、导致数据处理性能明显降低。为了兼顾容错性和处理性能，我们可以在代码中对检查点进行各种配置。

1 启用检查点

默认情况下，Flink程序是禁用检查点的。如果想要为Flink应用开启自动保存快照的功能，需要在代码中显式地调用执行环境的.enableCheckpointing()方法：

StreamExecutionEnvironment env = 
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 每隔1秒启动一次检查点保存
env.enableCheckpointing(1000);

这里需要传入一个长整型的毫秒数，表示周期性保存检查点的间隔时间。如果不传参数直接启用检查点，默认的间隔周期为500毫秒，这种方式已经被弃用。
检查点的间隔时间是对处理性能和故障恢复速度的一个权衡。如果我们希望对性能的影响更小，可以调大间隔时间；而如果希望故障重启后迅速赶上实时的数据处理，就需要将间隔时间设小一些。

2 检查点存储

检查点具体的持久化存储位置，取决于“检查点存储”的设置。默认情况下，检查点存储在JobManager的堆内存中。而对于大状态的持久化保存，Flink也提供了在其他存储位置进行保存的接口。
具体可以通过调用检查点配置的.setCheckpointStorage()来配置，需要传入一个CheckpointStorage的实现类。Flink主要提供了两种CheckpointStorage：作业管理器的堆内存和文件系统。

// 配置存储检查点到JobManager堆内存
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage());// 配置存储检查点到文件系统
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new FileSystemCheckpointStorage("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints"));

对于实际生产应用，我们一般会将CheckpointStorage配置为高可用的分布式文件系统（HDFS，S3等）。

3 其它高级配置

检查点还有很多可以配置的选项，可以通过获取检查点配置（CheckpointConfig）来进行设置。

CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();

1）常用高级配置

• 检查点模式（CheckpointingMode）

设置检查点一致性的保证级别，有“精确一次”（exactly-once）和“至少一次”（at-least-once）两个选项。默认级别为exactly-once，而对于大多数低延迟的流处理程序，at-least-once就够用了，而且处理效率会更高。

• 超时时间（checkpointTimeout）

用于指定检查点保存的超时时间，超时没完成就会被丢弃掉。传入一个长整型毫秒数作为参数，表示超时时间。

• 最小间隔时间（minPauseBetweenCheckpoints）

用于指定在上一个检查点完成之后，检查点协调器最快等多久可以出发保存下一个检查点的指令。这就意味着即使已经达到了周期触发的时间点，只要距离上一个检查点完成的间隔不够，就依然不能开启下一次检查点的保存。这就为正常处理数据留下了充足的间隙。当指定这个参数时，实际并发为1。

• 最大并发检查点数量（maxConcurrentCheckpoints）

用于指定运行中的检查点最多可以有多少个。由于每个任务的处理进度不同，完全可能出现后面的任务还没完成前一个检查点的保存、前面任务已经开始保存下一个检查点了。这个参数就是限制同时进行的最大数量。

• 开启外部持久化存储（enableExternalizedCheckpoints）

用于开启检查点的外部持久化，而且默认在作业失败的时候不会自动清理，如果想释放空间需要自己手工清理。里面传入的参数ExternalizedCheckpointCleanup指定了当作业取消的时候外部的检查点该如何清理。

DELETE_ON_CANCELLATION：在作业取消的时候会自动删除外部检查点，但是如果是作业失败退出，则会保留检查点。

RETAIN_ON_CANCELLATION：作业取消的时候也会保留外部检查点。

• 检查点连续失败次数（tolerableCheckpointFailureNumber）

用于指定检查点连续失败的次数，当达到这个次数，作业就失败退出。默认为0，这意味着不能容忍检查点失败，并且作业将在第一次报告检查点失败时失败。
2）开启非对齐检查点

• 非对齐检查点（enableUnalignedCheckpoints）

不再执行检查点的分界线对齐操作，启用之后可以大大减少产生背压时的检查点保存时间。这个设置要求检查点模式（CheckpointingMode）必须为exctly-once，并且最大并发的检查点个数为1。

• 对齐检查点超时时间（alignedCheckpointTimeout）

该参数只有在启用非对齐检查点的时候有效。参数默认是0，表示一开始就直接用非对齐检查点。如果设置大于0，一开始会使用对齐的检查点，当对齐时间超过该参数设定的时间，则会自动切换成非对齐检查点。

4 demo代码

public class CheckPointConfig {public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration configuration = new Configuration();// 指定本地WEB-UI端口号configuration.setInteger(RestOptions.PORT, 8082);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);env.setParallelism(1);// 代码中用到hdfs，需要导入hadoop依赖、指定访问hdfs的用户名System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "atguigu");// TODO 检查点配置// 1、启用检查点: 默认是barrier对齐的，周期为5s, 精准一次env.enableCheckpointing(5000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();// 2、指定检查点的存储位置
//        checkpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/chk");checkpointConfig.setCheckpointStorage("file:///Users/xx/project/big_data/flink/flink_study/chk");// 3、checkpoint的超时时间: 默认10分钟checkpointConfig.setCheckpointTimeout(60000);// 4、同时运行中的checkpoint的最大数量checkpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1);// 5、最小等待间隔: 上一轮checkpoint结束 到 下一轮checkpoint开始 之间的间隔，设置了>0,并发就会变成1checkpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(1000);// 6、取消作业时，checkpoint的数据 是否保留在外部系统// DELETE_ON_CANCELLATION:主动cancel时，删除存在外部系统的chk-xx目录 （如果是程序突然挂掉，不会删）// RETAIN_ON_CANCELLATION:主动cancel时，外部系统的chk-xx目录会保存下来checkpointConfig.setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.DELETE_ON_CANCELLATION);// 7、允许 checkpoint 连续失败的次数，默认0--》表示checkpoint一失败，job就挂掉checkpointConfig.setTolerableCheckpointFailureNumber(10);// TODO 开启 非对齐检查点（barrier非对齐）// 开启的要求： Checkpoint模式必须是精准一次，最大并发必须设为1checkpointConfig.enableUnalignedCheckpoints();// 开启非对齐检查点才生效： 默认0，表示一开始就直接用 非对齐的检查点// 如果大于0， 一开始用 对齐的检查点（barrier对齐）， 对齐的时间超过这个参数，自动切换成 非对齐检查点（barrier非对齐）checkpointConfig.setAlignedCheckpointTimeout(Duration.ofSeconds(1));env.socketTextStream("localhost", 7777).flatMap((String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {out.collect(Tuple2.of(word, 1));}}).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)).keyBy(value -> value.f0).sum(1).print();env.execute();}
}

5 通用增量checkpoint (changelog)

了解

6 最终检查点

如果数据源是有界的，就可能出现部分Task已经处理完所有数据，变成finished状态，不继续工作。从Flink 1.14 开始，这些finished状态的Task，也可以继续执行检查点。自1.15 起默认启用此功能，并且可以通过功能标志禁用它：

Configuration config = new Configuration();
config.set(ExecutionCheckpointingOptions.ENABLE_CHECKPOINTS_AFTER_TASKS_FINISH, false);
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(config);

11.1.5 检查点总结

• Barrier对齐： 一个Task 收到 所有上游 同一个编号的 barrier之后，才会对自己的本地状态做备份
  • 精准一次：在barrier对齐过程中，barrier后面的数据 阻塞等待（不会越过barrier）
  • 至少一次：在barrier对齐过程中，先到的barrier，其后面的数据 不阻塞 接着计算
• 非Barrier 对齐：一个Task 收到 第一个 barrier时，就开始 执行备份，能保证 精准一次（fhink 1.11出的新算法）

先到的barrier，将 本地状态 备份，其后面的数据接着计算输出未到的barrier，其 前面的数据 接着计算输出，同时 也保存到备份中最后一个barrier到达 该Task时，这个Task的备份结束