第1章 Checkpoint

Flink作为分布式流计算处理引擎，而分布式处理引擎必须面对的问题就是故障，例如：进程被强制关闭、服务器宕机、网络连接中断等等。

Flink为了解决故障问题，保证在发生故障时能够完好的恢复，并且不丢失状态数据，定义了checkpoint机制。

在checkpoint机制中不得不提的一个东西就是：checkpoint barrier。他是一个特殊标记分隔符。barrier不通过数据源算子注入到数据流当中。为了标记所属的checkpoint范围，每个barrier会带有一个checkpoint编号，相当于在逻辑上把数据流切分成了多个块。在barrier之前的数据所产生的state会被包含在barrier所对应的checkpoint当中。barrier之后的数据则对用的是下个barrier和下一次checkpoint。并且Flink可以同时有多个checkpoint持续产生（比如checkpoint N、checkpoint N+1等等）。

我们透过下面这几张图，来看一下Flink checkpoint的数据流程：

Checkpoint是在所有任务处理完所有的等量的原始输入后，对全部任务状态进行的一个拷贝，它执行的过程大致如下：

1. 暂停接收所有输入流。

2. 等待处理完已经流入系统的数据，生成最新的状态。

3. 将所有任务的状态拷贝到远程持久化存储，在所有任务完成拷贝后，生成全局一致性检查点。

4. 恢复所有算子数据流的输入。

Checkpoint的作用，当然是为了保证故障之后可以恢复，那么我们来看一下checkpoint的恢复步骤，恢复的过程大致如下：

1. 重启整个应用。

2. 利用最新的checkpoint重置所有任务的状态。

3. 恢复所有任务的处理。

数据源的恢复取决于消费的外部系统是否支持相关操作：重置消费；而对于sink端外部存储的恢复则需要分两阶段进行提交，详情可以查看笔者之前的文章：[大数据理论篇 No.3-看看Flink如何实现端到端的Exactly-once语义]。

这里再多一嘴：checkpoint的生成是根据用户设置，由Flink自动完成。

 

第2章 Savepoint

在任何一个系统中，都避免不了系统的迭代升级、BUG修复、环境升级等等操作，而在流计算当中，面对数据不断的涌入，Flink是如何实现这些操作，又避免影响系统的正常使用呢？这就是savepoint。

Flink当中savepoint可以理解为checkpoint的特殊用途，原则上savepoint和checkpoint的生成算法完全一样，所以Savepoint可以看成包含一些额外元数据的特殊checkpoint。而Savepoint的生成时机和checkpoint有所不同，savepoint的生成不是由Flink自动完成，而实用户根据需要手动触发。

那么Savepoint在什么场景下使用呢：

1. 作业Bug修复：Flink可以从savepoint启动一个与之前作业不同，但相互兼容的应用。这就意味着用户可以通过savepoint来将修复Bug后的程序更新到集群中。需要注意修复后的作业应用和sacepoint必须是兼容的，只有这样作业才能加载保存点内的state。

2. 扩缩容：Flink通过savepoint启动新作业时，支持使用不同的并行度启动原作业，从而实现应用的扩缩容。

3. Flink版本升级：当用户需要升级Flink版本时，也可以通过savepoint来进行迁移。

4. 更换集群设备或数据中心。

5. 归档/备份。

关于作业升级问题，要注意一点：升级后的算子节点可能发生变化，可能有新增和删除节点。这个时候savepoint如何能正确的将state分配给它对应的算子呢？其实，Flink首先会给每个算子分配一个唯一标识，如果应用在savepoint恢复之前发生过改动，恢复时会根据算子的唯一标识进行映射。但是Flink默认的唯一标识，会随着前置算子的增加或者删除而发生变化，所以官方建议用户手工指定算子的唯一标识，不要使用Flink默认分配的标识。从而使savepoint恢复时能够准确的将state恢复到原有算子上。