Checkpoint
Flink 中的每个方法或算子都能够是有状态的。 状态化的方法在处理单个元素/事件 的时候存储数据，让状态成为使各个类型的算子更加精细的重要部分。 为了让状态容错，Flink 需要为状态添加 checkpoint（检查点）。Checkpoint 使得 Flink 能够恢复状态和在流中的位置，从而向应用提供和无故障执行时一样的语义。

前言

太难了，自学了这么多天，连checkpoint都搞不清楚，呜呜呜
特意去从官网上再次阅读了一下，一边抄一边记下

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前提条件

Flink 的 checkpoint 机制会和持久化存储进行交互，读写流与状态。一般需要：

• 一个能够回放一段时间内数据的持久化数据源，例如持久化消息队列（例如 Apache Kafka、RabbitMQ、 Amazon
  Kinesis、 Google PubSub 等）或文件系统（例如 HDFS、 S3、 GFS、 NFS、 Ceph 等）。
• 存放状态的持久化存储，通常为分布式文件系统（比如 HDFS、 S3、 GFS、 NFS、 Ceph 等）。

开启与配置 Checkpoint

默认情况下 checkpoint 是禁用的。通过调用 StreamExecutionEnvironment 的 enableCheckpointing(n) 来启用 checkpoint，里面的 n 是进行 checkpoint 的间隔，单位毫秒。

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Checkpoint 其他的属性包括：

精确一次（exactly-once）对比至少一次（at-least-once）：你可以选择向enableCheckpointing（long interval, CheckpointingMode mode）方法中传入一个模式来选择使用两种保证等级中的哪一种。对于大多数应用来说，精确一次是较好的选择。至少一次可能与某些延迟超低（始终只有几毫秒）的应用的关联较大。

• checkpoint 超时：如果 checkpoint 执行的时间超过了该配置的阈值，还在进行中的 checkpoint 操作就会被抛弃。

• checkpoints 之间的最小时间：该属性定义在 checkpoint 之间需要多久的时间，以确保流应用在 checkpoint 之间有足够的进展。如果值设置为了 5000， 无论 checkpoint 持续时间与间隔是多久，在前一个 checkpoint 完成时的至少五秒后会才开始下一个 checkpoint。
  往往使用“checkpoints 之间的最小时间”来配置应用会比 checkpoint 间隔容易很多，因为“checkpoints 之间的最小时间”在 checkpoint的执行时间超过平均值时不会受到影响（例如如果目标的存储系统忽然变得很慢）。
  注意这个值也意味着并发 checkpoint 的数目是一。

• 并发 checkpoint 的数目: 默认情况下，在上一个 checkpoint 未完成（失败或者成功）的情况下，系统不会触发另一个checkpoint。这确保了拓扑不会在 checkpoint 上花费太多时间，从而影响正常的处理流程。 不过允许多个checkpoint 并行进行是可行的，对于有确定的处理延迟（例如某方法所调用比较耗时的外部服务），但是仍然想进行频繁的checkpoint 去最小化故障后重跑的 pipelines 来说，是有意义的。
  该选项不能和 “checkpoints 间的最小时间"同时使用。

• externalized checkpoints: 你可以配置周期存储 checkpoint 到外部系统中。Externalized checkpoints 将他们的元数据写到持久化存储上并且在 job 失败的时候不会被自动删除。 这种方式下，如果你的 job失败，你将会有一个现有的 checkpoint 去恢复。

• 在 checkpoint 出错时使 task 失败或者继续进行 task：他决定了在 task checkpoint 的过程中发生错误时，是否使 task 也失败，使失败是默认的行为。 或者禁用它时，这个任务将会简单的把 checkpoint错误信息报告给 checkpoint coordinator 并继续运行。

• 优先从 checkpoint 恢复（prefer checkpoint for recovery）：该属性确定 job 是否在最新的checkpoint 回退，即使有更近的 savepoint 可用，这可以潜在地减少恢复时间（checkpoint 恢复比savepoint恢复更快）。

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StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 每 1000ms 开始一次 checkpoint
env.enableCheckpointing(1000);

// 高级选项：

// 设置模式为精确一次 (这是默认值)
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

// 确认 checkpoints 之间的时间会进行 500 ms
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(500);

// Checkpoint 必须在一分钟内完成，否则就会被抛弃
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);

// 同一时间只允许一个 checkpoint 进行
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);

// 开启在 job 中止后仍然保留的 externalized checkpoints
env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

// 开启实验性的 unaligned checkpoints
env.getCheckpointConfig().enableUnalignedCheckpoints();

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相关的配置选项

更多的属性与默认值能在 conf/flink-conf.yaml 中设置

Key	Default	Type
state.backend.incremental	false	Boolean
state.backend.local-recovery	false	Boolean
state.checkpoint-storage	(none)	String
state.checkpoints.dir	(none)	String
state.checkpoints.num-retained	1	Integer
state.savepoints.dir	(none)	String
state.storage.fs.memory-threshold	20 kb	MemorySize
state.storage.fs.write-buffer-size	4096	Integer
taskmanager.state.local.root-dirs	(none)	String

更多描述请看官网配置

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选择一个 State Backend

Flink 的 checkpointing 机制 会将 timer 以及 stateful 的 operator 进行快照，然后存储下来， 包括连接器（connectors），窗口（windows）以及任何用户自定义的状态。 Checkpoint 存储在哪里取决于所配置的 State Backend（比如 JobManager memory、 file system、 database）。

默认情况下，状态是保持在 TaskManagers 的内存中，checkpoint 保存在 JobManager 的内存中。为了合适地持久化大体量状态， Flink 支持各种各样的途径去存储 checkpoint 状态到其他的 state backends 上。通过 StreamExecutionEnvironment.setStateBackend(…) 来配置所选的 state backends。

阅读 state backends 来查看在 job 范围和集群范围上可用的 state backends 与选项的更多细节。

迭代作业中的状态和 checkpoint

Flink 现在为没有迭代（iterations）的作业提供一致性的处理保证。在迭代作业上开启 checkpoint 会导致异常。为了在迭代程序中强制进行 checkpoint，用户需要在开启 checkpoint 时设置一个特殊的标志： env.enableCheckpointing(interval, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE, force = true)。

请注意在环形边上游走的记录（以及与之相关的状态变化）在故障时会丢失。