Flink容错机制-Toy模板网

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Flink容错机制

一，检查点：

在出现故障时，我们将系统重置回正确状态，以确保数据的完整性和准确性。在流处理中，我们采用存档和读档的策略，将之前的计算结果进行保存。这样，在系统重启后，我们可以继续处理新数据，而无需重新计算。

更重要的是，在有状态的流处理中，任务需要保持其之前的状态，以便继续处理新数据。为了实现这一目标，我们将之前某个时间点的所有状态保存下来，这个“存档”被称为“检查点”。

检查点是 Flink 容错机制的核心。它关注的是故障恢复的结果：在故障恢复后，处理的结果应与故障发生前完全一致。因此，有时将 checkpoint 称为“一致性检查点”。通过这种方式，我们可以确保在出现故障时，系统能够迅速恢复到正确的状态，并继续处理数据。
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为了确保Flink程序的容错性，需要保存检查点。Flink的检查点机制能够周期性地基于Stream中各个Operator/task的状态生成快照，并将这些状态数据定期持久化存储下来。这样，当Flink程序意外崩溃时，可以从这些快照中选择性地恢复，从而修正因为故障带来的程序数据异常。

状态后端是Flink用于管理状态的组件，它负责将状态数据存储在持久化存储中，并在故障发生时进行恢复。Flink支持多种状态后端，例如FsStateBackend，RocksDBStateBacken d等，可以根据实际需求选择合适的状态后端。

在恢复时，Flink将从最近的检查点中读取状态数据，并尝试将任务恢复到该检查点之前的状态。如果检查点可用且包含足够的信息来恢复任务状态，则Flink将成功恢复任务。否则，Flink将启动任务并重新处理数据。

总之，通过检查点和状态后端机制，Flink能够在发生故障时恢复流处理的状态，确保数据的完整性和准确性。

Flink的检查点（Checkpoint）是用于在分布式系统中保存状态的一种机制。在Flink中，可以通过设置CheckpointConfig来配置检查点的相关参数。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-808060.html

import org.apache.flink.api.common.JobExecutionResult
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction
import org.apache.flink.api.java.tuple