字节跳动 Flink单点恢复功能及 Regional CheckPoint优化实践助力实时计算稳定高效

2023-10-15 06:33:11

Flink实践优化：提升实时计算的稳定性和高效性

引言

在当今快速发展的数字时代，实时计算已成为企业数字化转型和创新发展的核心技术。Apache Flink凭借其出色的处理能力、灵活的编程模型和丰富的生态系统，成为业界领先的实时计算引擎，在各个领域得到广泛应用。

作为实时计算领域的先锋，字节跳动深入探索和优化了Flink，为其众多业务提供稳定、高效、弹性的数据分析和处理服务。本文将重点介绍字节跳动在Flink上进行的两项实践优化：单点恢复功能 和Regional Checkpoint ，助力Flink集群提升稳定性和高效性。

单点恢复功能

在Flink集群中，TaskManager负责执行任务。每个TaskManager都会定期将任务状态保存到Checkpoint中。当TaskManager发生故障时，Flink会从Checkpoint中恢复任务状态，确保数据处理的连续性。

然而，传统的Flink故障恢复机制存在一个单点故障问题：当负责存储Checkpoint的JobManager发生故障时，整个Flink集群都无法恢复。为了解决这一问题，字节跳动团队引入单点恢复功能 。

单点恢复功能通过在多个TaskManager上存储Checkpoint来实现。当JobManager发生故障时，Flink会从这些TaskManager上恢复Checkpoint，确保集群能够继续运行。单点恢复功能大大提高了Flink集群的稳定性，即使JobManager发生故障，也不会影响集群的正常运行。

代码示例：

//在Flink配置中启用单点恢复功能
config.setHighAvailability(true);
config.setHighAvailabilityStorageType(HighAvailabilityStorageType.ZK);

Regional Checkpoint

在Flink集群中，Checkpoint通常存储在分布式文件系统中，如HDFS或S3。当Flink集群规模较大时，Checkpoint的存储和恢复可能会成为瓶颈。为了解决这个问题，字节跳动团队引入了Regional Checkpoint 。

Regional Checkpoint将Checkpoint分散存储在多个区域中。当Flink集群需要恢复时，只需要从最近的区域中恢复Checkpoint，从而大大缩短了恢复时间。Regional Checkpoint还提高了Checkpoint的可靠性，即使一个区域发生故障，也不会影响其他区域的Checkpoint。

字节跳动团队在实际生产环境中对Regional Checkpoint进行了测试，结果表明：

Checkpoint恢复时间缩短50%以上
Checkpoint可靠性显著提高

代码示例：

//在Flink配置中启用Regional Checkpoint功能
config.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE);
config.setCheckpointStorage(
    new RocksDBStateBackend(
        "hdfs://namenode:port/flink-checkpoint",
        new HashMap<>()
    )
);