Flink程序宕机后，数据会不见吗

发布时间：2023-10-21 13:13:21 所属栏目：大数据来源：

导读：Apache Flink 是一个高效且可靠地流式计算库，其强大而可靠的故障恢复功能可确保即使在系统崩溃的情况下也能保存重要信息。

Flink 通过将数据流分为一个个的小数据块（界线），在每个小数据块上进行计算，并将结

Apache Flink 是一个高效且可靠地流式计算库，其强大而可靠的故障恢复功能可确保即使在系统崩溃的情况下也能保存重要信息。

Flink 通过将数据流分为一个个的小数据块（界线），在每个小数据块上进行计算，并将结果存储在内存中。当程序发生宕机时，Flink 会根据数据块的大小和状态，自动将数据回溯到上一个已经成功处理完的数据块，并重新开始处理。

同时，Flink 还提供了检查点（Checkpoint）机制，可以在程序运行过程中对数据进行备份和恢复。通过将数据状态存储在持久化存储中，当程序发生故障时，可以从最后一个检查点开始重新处理数据流，保证数据的完整性和一致性。

因此，使用 Flink 编写程序时，需要开启容错机制和检查点机制，以保证在程序宕机后不会丢失数据。同时，为了更好地保证数据的安全性和可靠性，建议使用持久化存储来保存 Flink 的数据和状态信息。

在Flink中，Chandy-Ricard算法的实现包括以下步骤：

(1) 全局状态快照的生成

每个TaskManager会定期生成自身的全局状态快照（包含所有任务的状态数据），并将快照数据发送给JobManager。

(2) 全局状态快照的存储

JobManager接收到各个TaskManager的全局状态快照后，将它们合并成一个全局状态快照，并将其存储在稳定存储设备上（例如硬盘）。

(3) 状态一致性检查

主控制的JobManager会定期向各个TaskManager服务器发送自动化一致性状态检查请求，检查它们的状态是否与全局状态快照一致。如果存在不一致的情况，JobManager会要求相应的TaskManager重新生成全局状态快照。

(4) 状态恢复

如果发生故障导致某个TaskManager失效，JobManager会使用最近一次成功的全局状态快照来恢复该TaskManager的状态。JobManager会将快照数据分发给其他可用的TaskManager，并重新执行计算任务，以保证分布式流处理的连续性和一致性。

总之，Chandy-Ricard算法是Flink中用于实现分布式流处理任务状态一致性和容错性的重要算法之一。它通过定期生成全局状态快照并存储在稳定存储设备上，以及使用异步方式进行数据传输和处理，实现了高效的分布式状态管理和容错处理。

Flink的checkpoint机制是Flink可靠性的一种重要基石。它可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因（如异常退出）出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。

具体来说，checkpoint机制是由JobMaster发起的。当程序启动时，JobMaster会创建一个CheckpointCoordinator，周期性按照顺序向下游算子发送barrier，对每个算子的计算状态数据进行备份。当最后一个算子的计算状态数据备份成功，那么本次的checkpoint完成。这样，如果发生故障，程序只需读取最近一个成功checkpoint的备份数据进行算子计算状态恢复。在此基础上，可以通过查询历史记录，找到当前checkpoint的备份数据，然后进行修改，重新启动程序。

（编辑：马鞍山站长网）

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