检视 Flink 1.11 新添 Unaligned Checkpoint，数据恢复与吞吐谁赢谁负？
2023-10-05 00:27:27
Flink 1.11 中的 Unaligned Checkpoint 解析
Flink 作为一款分布式流处理引擎，以其高吞吐、低延迟、高容错等特性受到广泛青睐。在 Flink 中，Checkpoint 是实现容错机制的关键技术之一。通过定期将作业状态数据持久化到外部存储，Flink 可以确保在作业发生故障时能够从 Checkpoint 恢复作业状态，而不会丢失任何数据。
传统上，Flink 使用对齐检查点（Aligned Checkpoint）机制。在这种机制下，所有算子的状态数据在同一个时间点进行快照。这确保了数据的一致性，但同时也限制了作业的吞吐量。因为在对齐检查点过程中，作业需要等待所有算子的状态数据都准备好，这可能会导致较长的检查点间隔。
为了解决这个问题，Flink 1.11 引入了 Unaligned Checkpoint 机制。与对齐检查点不同，Unaligned Checkpoint 允许算子在不同的时间点进行状态快照。这使得作业可以继续处理数据，而无需等待所有算子的状态数据都准备好。因此，Unaligned Checkpoint 可以显著提高作业的吞吐量。
Unaligned Checkpoint 的工作原理
Unaligned Checkpoint 的工作原理如下：
- 作业管理器（JobManager）定期触发 Checkpoint。
- 每个算子在收到 Checkpoint 触发请求后，立即开始对自己的状态数据进行快照。
- 算子将状态快照数据发送给 Checkpoint 协调器（Checkpoint Coordinator）。
- Checkpoint 协调器将所有算子的状态快照数据合并成一个完整的 Checkpoint。
- Checkpoint 协调器将完整的 Checkpoint 数据持久化到外部存储。
在作业发生故障时，Flink 可以从最近的 Unaligned Checkpoint 恢复作业状态。恢复过程如下：
- 作业管理器将最近的 Unaligned Checkpoint 数据从外部存储加载到内存中。
- 作业管理器将 Checkpoint 数据分发给所有算子。
- 每个算子从 Checkpoint 数据中恢复自己的状态数据。
- 作业恢复运行。
Unaligned Checkpoint 的优缺点
与对齐检查点相比，Unaligned Checkpoint 具有以下优点：
- 更高的吞吐量：由于 Unaligned Checkpoint 允许算子在不同的时间点进行状态快照，因此作业可以继续处理数据，而无需等待所有算子的状态数据都准备好。这使得 Unaligned Checkpoint 可以显著提高作业的吞吐量。
- 更快的故障恢复速度：由于 Unaligned Checkpoint 的快照间隔更短，因此作业在发生故障时可以从最近的 Checkpoint 恢复，这可以减少故障恢复时间。
但是，Unaligned Checkpoint 也存在一些缺点：
- 潜在的数据不一致性：由于 Unaligned Checkpoint 允许算子在不同的时间点进行状态快照，因此可能会导致数据不一致性。例如，如果一个算子在进行状态快照时，另一个算子正在向其发送数据，那么这些数据将不会被包含在该算子的状态快照中。
- 更高的资源开销：Unaligned Checkpoint 需要额外的资源来管理和合并算子的状态快照数据。这可能会导致作业的资源开销增加。
如何在 Flink 应用中利用 Unaligned Checkpoint 优化性能
如果您希望在您的 Flink 应用中利用 Unaligned Checkpoint 优化性能，您可以按照以下步骤进行操作：
- 将 Flink 版本升级到 1.11 或更高版本。
- 在您的 Flink 配置文件中启用 Unaligned Checkpoint。
- 根据您的作业特点，调整 Checkpoint 间隔和超时时间。
- 监控 Checkpoint 的性能指标，并根据需要进行调整。
总结
Unaligned Checkpoint 是 Flink 1.11 中引入的一项重要特性，它可以显著提高作业的吞吐量和故障恢复速度。但是，Unaligned Checkpoint 也存在一些潜在的数据不一致性和更高的资源开销。因此，在使用 Unaligned Checkpoint 时，您需要权衡其优缺点，并根据您的作业特点进行配置。
