Flink非对齐checkpoint原理（Flink Unaligned Checkpoint）
为什么提出Unaligned Checkpoint（UC）？
因为反压严重时会导致Checkpoint失败，可能导致如下问题
- 恢复时间长-服务效率低
- 非幂等和非事务会导致数据重复
- 持续反压导致任务加入死循环（可能导致数据丢失，例如超过kafka的过期时间无法重置offset）
UC的原理
UC有两个阶段（UC主要是快速超越buffer data）
-
第一阶段：UC同步阶段（任意一个barrier加入缓冲区即开始UC，barrier 直接超越所有input和outputBuffer（算子暂停处理数据））
- barrier超越
- 对buffer进行引用
- 调用算子snapshot state
- 引用state
-
第二阶段：异步阶段（等待所有input channel的barrier都到达）
- 写算子的state（同步阶段引用的state）
- 同步阶段引用的input&output buffer
- 写其它inputChannel Barrier之前的buffer（如下图中蓝色f和G）
- 汇报给jobmanager
UC已进行的优化
Task原理
Task处理逻辑如下，线程可能卡在结果输出影响UC
优化一
优化：判断有空闲output buffer再处理数据
需要多个buffer时还是会卡住，比如flatmap操作
优化二
优化：使用OverDraft Buffer透支Buffer，一旦透支buffer则不能处理数据（1.16已有透支Buffer功能）
其它优化
优化：Legacy Source（Legacy Source 是 Flink 中的一种数据源，它是在 Flink 1.0 版本中引入的，并在后续版本中被视为过时的来源）兼容UC
小结
- 等待空闲Buffer+引入透支overdraft Buffer解决卡顿问题
- Legacy source兼容等待空闲Buffer逻辑
UC风险
- 序列化不兼容，无法重启
- 算子连接变化UC无法恢复
- Data Buffer会写大量小文件，导致DataNode压力过大
- 使用Task共享文件（execution.checkpointing.channel-state.number-of-tasks-share-file）
- 会出现死锁或内存泄漏
UC&AC对比
优化：在AC超时自动切换到UC（1.11版本开始）
配置方法（1.11以后版本）文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-621483.html
execution.checkpointing.aligned-checkpoint.timeout: 10m
execution.checkpointing.unaligned-checkpoint.enabled: true
参考文档
https://www.bilibili.com/video/BV1tR4y1y7gQ/?spm_id_from=…search-card.all.click&vd_source=a52a4a5afaf8d47cb48d828c7e22e5f1文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-621483.html
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