Flink CheckpointCoordinator原理与代码实例解说
1. 背景介绍
1.1 Flink简介
Apache Flink是一个开源的分布式流处理惩罚和批处理惩罚框架,由Apache软件基金会开发。Flink以数据并行和流水线方式实行任意流数据程序,Flink的流水线运行时体系可以实行批处理惩罚和流处理惩罚程序。Flink以其低耽误、高吞吐、高可用等特点,被广泛应用于实时数据处理惩罚、实时数据分析、实时数据堆栈等范畴。
1.2 Checkpoint机制概述
Flink使用Checkpoint机制来保证exactly-once语义,Checkpoint是Flink容错机制的核心。Checkpoint是Flink定期对作业进行快照,看成业失败时,Flink可以从近来的一次Checkpoint恢复,从而保证作业的exactly-once语义。
Flink的Checkpoint机制主要由以下几个部分构成:
- CheckpointCoordinator:Checkpoint的协调者,负责触发Checkpoint、协调各个算子进行快照、处理惩罚Checkpoint乐成/失败的消息等。
- OperatorStateBackend:算子状态后端,负责管理和存储算子的状态数据。
- StateBackend:状态后端,提供状态的存储和访问,常见的有MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend等。
1.3 文章结构
本文将围绕Flink CheckpointCoordinator展开,主要包含以下内容:
- CheckpointCoordinator的核心概念与关系
- CheckpointCoordinator的工作原理和算法步调
- CheckpointCoord
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