Flink系列之：学习理解通过状态快照实现容错
- 状态后端
- 检查点存储
- 状态快照
- 状态快照如何工作？
- 确保精确一次（exactly once）
- 端到端精确一次
状态后端
由 Flink 管理的 keyed state 是一种分片的键/值存储，每个 keyed state 的工作副本都保存在负责该键的 taskmanager 本地中。另外，Operator state 也保存在机器节点本地。Flink 定期获取所有状态的快照，并将这些快照复制到持久化的位置，例如分布式文件系统。
如果发生故障，Flink 可以恢复应用程序的完整状态并继续处理，就如同没有出现过异常。
Flink 管理的状态存储在 state backend 中。Flink 有两种 state backend 的实现
- 一种基于 RocksDB 内嵌 key/value 存储将其工作状态保存在磁盘上的
- 另一种基于堆的 state backend，将其工作状态保存在 Java 的堆内存中。
这种基于堆的 state backend 有两种类型：
- FsStateBackend，将其状态快照持久化到分布式文件系统；
- MemoryStateBackend，它使用 JobManager 的堆保存状态快照。
EmbeddedRocksDBStateBackend ：
- 本地磁盘（tmp 目录）
- 完整/增量
- 支持大于可用内存的状态
- 经验法则：比基于堆的后端慢 10 倍
HashMapStateBackend：
- JVM Heap
- 完整
- 速度快，需要较大的堆
- 受 GC 控制
当使用基于堆的 state backend 保存状态时，访问和更新涉及在堆上读写对象。但是对于保存在 RocksDBStateBackend 中的对象，访问和更新涉及序列化和反序列化，所以会有更大的开销。但 RocksDB 的状态量仅受本地磁盘大小的限制。还要注意，只有 RocksDBStateBackend 能够进行增量快照，这对于具有大量变化缓慢状态的应用程序来说是大有裨益的。
所有这些 state backends 都能够异步执行快照，这意味着它们可以在不妨碍正在进行的流处理的情况下执行快照。
检查点存储
Flink 定期对每个算子的所有状态进行持久化快照，并将这些快照复制到更持久的地方，例如分布式文件系统。 如果发生故障，Flink 可以恢复应用程序的完整状态并恢复处理，就好像没有出现任何问题一样。
这些快照的存储位置是通过作业_checkpoint storage_定义的。
有两种可用检查点存储实现：
- 一种持久保存其状态快照 到一个分布式文件系统
- 另一种是使用 JobManager 的堆。
FileSystemCheckpointStorage：
- 分布式文件系统
- 支持非常大的状态大小
- 高度耐用
- 推荐用于生产部署
JobManagerCheckpointStorage：
- JobManager JVM Heap
- 适合小规模（本地）的测试和实验
状态快照
- 快照 – 是 Flink 作业状态全局一致镜像的通用术语。快照包括指向每个数据源的指针（例如，到文件或 Kafka 分区的偏移量）以及每个作业的有状态运算符的状态副本，该状态副本是处理了 sources 偏移位置之前所有的事件后而生成的状态。
- Checkpoint – 一种由 Flink 自动执行的快照，其目的是能够从故障中恢复。Checkpoints 可以是增量的，并为快速恢复进行了优化。
- 外部化的 Checkpoint – 通常 checkpoints 不会被用户操纵。Flink 只保留作业运行时的最近的 n 个 checkpoints（n 可配置），并在作业取消时删除它们。但你可以将它们配置为保留，在这种情况下，你可以手动从中恢复。
- Savepoint – 用户出于某种操作目的（例如有状态的重新部署/升级/缩放操作）手动（或 API 调用）触发的快照。Savepoints 始终是完整的，并且已针对操作灵活性进行了优化。
状态快照如何工作？
Flink 使用 Chandy-Lamport algorithm 算法的一种变体，称为异步 barrier 快照（asynchronous barrier snapshotting）。
当 checkpoint coordinator（job manager 的一部分）指示 task manager 开始 checkpoint 时，它会让所有 sources 记录它们的偏移量，并将编号的 checkpoint barriers 插入到它们的流中。这些 barriers 流经 job graph，标注每个 checkpoint 前后的流部分。
Checkpoint n 将包含每个 operator 的 state，这些 state 是对应的 operator 消费了严格在 checkpoint barrier n 之前的所有事件，并且不包含在此（checkpoint barrier n）后的任何事件后而生成的状态。
当 job graph 中的每个 operator 接收到 barriers 时，它就会记录下其状态。拥有两个输入流的 Operators（例如 CoProcessFunction）会执行 barrier 对齐（barrier alignment） 以便当前快照能够包含消费两个输入流 barrier 之前（但不超过）的所有 events 而产生的状态。
Flink 的 state backends 利用写时复制（copy-on-write）机制允许当异步生成旧版本的状态快照时，能够不受影响地继续流处理。只有当快照被持久保存后，这些旧版本的状态才会被当做垃圾回收。
确保精确一次（exactly once）
当流处理应用程序发生错误的时候，结果可能会产生丢失或者重复。Flink 根据你为应用程序和集群的配置，可以产生以下结果：
- Flink 不会从快照中进行恢复（at most once）
- 没有任何丢失，但是你可能会得到重复冗余的结果（at least once）
- 没有丢失或冗余重复（exactly once）
Flink 通过回退和重新发送 source 数据流从故障中恢复，当理想情况被描述为精确一次时，这并不意味着每个事件都将被精确一次处理。相反，这意味着 每一个事件都会影响 Flink 管理的状态精确一次。
Barrier 只有在需要提供精确一次的语义保证时需要进行对齐（Barrier alignment）。如果不需要这种语义，可以通过配置 CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE 关闭 Barrier 对齐来提高性能。
端到端精确一次
为了实现端到端的精确一次，以便 sources 中的每个事件都仅精确一次对 sinks 生效，必须满足以下条件：
- 你的 sources 必须是可重放的，并且
- 你的 sinks 必须是事务性的（或幂等的）