Flink从BucketSink看checkpoint与故障恢复

看了 BucketSink 的相关源码。着重看了它的checkpoint以及故障恢复机制。
把大概的理解梳理如下:
BucketSink 大体的工作流程:
1.新建一个文件,不断的写入文件中,后缀命名为 .in-progress
2.判断文件写入完毕,关闭该文件时,后缀名命名为 .pending
3.checkpoint触发时,将上次ck到这次ck间的所有 .pending 文件变为 finish 状态
BucketSink 实现了 CheckpointedFunction 接口
有两个方法
void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception;

void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception;�其中:
initializeState 方法在每次新建 BucketSink 或者故障恢复时 会调用。
snapshotState 在每次触发 ck 时会被调用。
下面简单分析下这两个方法的逻辑:
initializeState 方法主要执行一些初始化操作,其中我认为关键的在于

1.png

restoredBucketStates = stateStore.getSerializableListState("bucket-states");
该方法获取一个叫做 bucket-states 的状态对象,从名称也可知,该对象用于重启。正常情况下,该对象无内容下面的for语句不会执行。但是若有故障重启的情况,则会从上次的ck中读取出内容,也就是上次ck的状态信息,然后执行回滚操作保证数据的一致性。这一点最后再做介绍。

snapshotState 方法用于触发 ck 操作。
这个方法做了如下几件事
1.获取当前正在写的 .pending 文件的大小,以便若下次 ck 前发生故障,可以获知本次ck时,该文件的大小,以便删除本次ck后到故障发生时写入的数据,或者显示该文件的有效数据大小。
2.将所有 .pending 状态的文件存储到list中,稍后ck结束后,方便修改其状态为 finish
3.将当前状态存入 restoredBucketStates 对象,以便若下次 ck 前发生故障,可以从这个状态处进行恢复。

同时,BucketSink也实现了 CheckpointListener 接口
void notifyCheckpointComplete(long checkpointId) throws Exception;
该方法会在 ck 完成后调用。

2

该方法,将 .pending 文件的状态转为 final 状态
并且移除writer已经处于close状态的bucket。

最后详细说一下故障恢复。
当程序因故障自动恢复时,initializeState 方法的 restoredBucketStates 就会从上次 ck 中获取到上次ck时的状态。进而进行恢复。

3

首先,将 .pending 状态的文件名列表清空即可,因为将 .pending 状态转为 finish 状态,可以在 notifyCheckpointComplete 方法中完成。故障恢复时,该方法对 .pending 的文件的做法是不做处理,等待故障恢复之后,第一次ck触发时,便会自动的将 .pending 的文件变为 finish 状态。
而之所以不处理 .pending 状态文件,是因为 .pending 状态文件说明该文件已经写入完毕,就差ck成功后修改文件状态(也就是文件名)而已,本质上,该文件已经不再写入数据,没有数据的变化。
接下来 handlePendingInProgressFile 就是处理 .in-progress 状态的文件。
我们设想一下,故障重启是指在上次成功的ck之后,下次ck之前,发生了故障,然后应用自动重启,使用的是上次成功的ck的状态信息。
这样的话,上次 ck 时状态为 .in-progress 的文件,可能在故障发生时,已经处于 .pending 状态,也就是写完的状态,也可能仍然处于 .in-progress 状态。
flink的做法是,不管处于什么状态 首先全部标注为 finish 状态。然后根据上次ck时状态中存储的文件的大小进行截断,这样,该文件就能回滚到上次ck成功时的状态。若 Hadoop 版本不支持截断操作,则新建一个后缀为 .valid-length 的文件,内容为文件的大小,单位 byte。
然后flink就可以从上次ck处重新拉取数据源,继续处理,写入sink。
最后,调用 handlePendingFilesForPreviousCheckpoints 将上次ck成功后,若故障发生的很快,没来得及调用 CheckpointListener 的 notifyCheckpointComplete 方法,则此处将文件状态置为 finish 。


BucketSink 是一个控制类,具体的写入操作可以自己实现 org.apache.flink.streaming.connectors.fs.Writer 接口。
其中 snappy 等压缩文件的追加,可以使用
Fs.append 的方式追加内容到同一文件中

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