总结Flink状态管理和容错机制

　　本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议，分享来自于施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发，现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发。

 

本文主要内容如下：

• 有状态的流数据处理；

• Flink中的状态接口；

• 状态管理和容错机制实现；

• 阿里相关工作介绍；

一.有状态的流数据处理

 

1.1.什么是有状态的计算

 

   计算任务的结果不仅仅依赖于输入，还依赖于它的当前状态，其实大多数的计算都是有状态的计算。 比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景。count做为输出，在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去，那么count就是一个state。

 

1.2.传统的流计算系统缺少对于程序状态的有效支持

 

• 状态数据的存储和访问；

• 状态数据的备份和恢复；

• 状态数据的划分和动态扩容；

   在传统的批处理中，数据是划分为块分片去完成的，然后每一个Task去处理一个分片。当分片执行完成后，把输出聚合起来就是最终的结果。在这个过程当中，对于state的需求还是比较小的。

 

   对于流计算而言，对State有非常高的要求，因为在流系统中输入是一个无限制的流，会运行很长一段时间，甚至运行几天或者几个月都不会停机。在这个过程当中，就需要将状态数据很好的管理起来。很不幸的是，在传统的流计算系统中，对状态管理支持并不是很完善。比如storm,没有任何程序状态的支持，一种可选的方案是storm+hbase这样的方式去实现，把这状态数据存放在Hbase中，计算的时候再次从Hbase读取状态数据，做更新在写入进去。这样就会有如下几个问题

• 流计算系统的任务和Hbase的数据存储有可能不在同一台机器上，导致性能会很差。这样经常会做远端的访问，走网络和存储；

• 备份和恢复是比较困难，因为Hbase是没有回滚的，要做到Exactly onces很困难。在分布式环境下，如果程序出现故障，只能重启Storm，那么Hbase的数据也就无法回滚到之前的状态。比如广告计费的这种场景，Storm+Hbase是是行不通的，出现的问题是钱可能就会多算，解决以上的办法是Storm+mysql，通过mysql的回滚解决一致性的问题。但是架构会变得非常复杂。性能也会很差，要commit确保数据的一致性。

• 对于storm而言状态数据的划分和动态扩容也是非常难做，一个很严重的问题是所有用户都会在strom上重复的做这些工作，比如搜索，广告都要在做一遍，由此限制了部门的业务发展。

 

1.3.Flink丰富的状态访问和高效的容错机制

 

  Flink在最早设计的时候就意识到了这个问题，并提供了丰富的状态访问和容错机制。如下图所示：

 

二．Flink中的状态管理

 

2.1.按照数据的划分和扩张方式，Flink中大致分为2类：

• Keyed States

• Operator States

 

2.1.1.Keyed States

 

Keyed States的使用

 

Flink也提供了Keyed States多种数据结构类型

Keyed States的动态扩容

 

 

2.1.2.Operator State

 

Operator States的使用

 

Operator States的数据结构不像Keyed States丰富，现在只支持List

 

Operator States多种扩展方式

 

Operator States的动态扩展是非常灵活的，现提供了3种扩展，下面分别介绍：

• ListState:并发度在改变的时候，会将并发上的每个List都取出，然后把这些List合并到一个新的List,然后根据元素的个数在均匀分配给新的Task;

• UnionListState:相比于ListState更加灵活，把划分的方式交给用户去做，当改变并发的时候，会将原来的List拼接起来。然后不做划分，直接交给用户；

• BroadcastState:如大表和小表做Join时，小表可以直接广播给大表的分区，在每个并发上的数据都是完全一致的。做的更新也相同，当改变并发的时候，把这些数据COPY到新的Task即可

 

以上是Flink Operator States提供的3种扩展方式，用户可以根据自己的需求做选择。

 

使用Checkpoint提高程序的可靠性

 

  用户可以根据的程序里面的配置将checkpoint打开，给定一个时间间隔后，框架会按照时间间隔给程序的状态进行备份。当发生故障时，Flink会将所有Task的状态一起恢复到Checkpoint的状态。从哪个位置开始重新执行。

 

Flink也提供了多种正确性的保障，包括：

• AT LEAST ONCE;

• Exactly once;

备份为保存在State中的程序状态数据

 

Flink也提供了一套机制，允许把这些状态放到内存当中。做Checkpoint的时候，由Flink去完成恢复。

 

从已停止作业的运行状态中恢复

 

  当组件升级的时候，需要停止当前作业。这个时候需要从之前停止的作业当中恢复，Flink提供了2种机制恢复作业:

• Savepoint:是一种特殊的checkpoint，只不过不像checkpoint定期的从系统中去触发的，它是用户通过命令触发，存储格式和checkpoint也是不相同的，会将数据按照一个标准的格式存储，不管配置什么样，Flink都会从这个checkpoint恢复，是用来做版本升级一个非常好的工具；
• External Checkpoint：对已有checkpoint的一种扩展，就是说做完一次内部的一次Checkpoint后，还会在用户给定的一个目录中，多存储一份checkpoint的数据；

 

 

三．状态管理和容错机制实现

 

下面介绍一下状态管理和容错机制实现方式，Flink提供了3种不同的StateBackend

• MemoryStateBackend
• FsStateBackend
• RockDBStateBackend

  用户可以根据自己的需求选择，如果数据量较小，可以存放到MemoryStateBackend和FsStateBackend中，如果数据量较大，可以放到RockDB中。

 

下面介绍HeapKeyedStateBackend和RockDBKeyedStateBackend

 

第一，HeapKeyedStateBackend

 

第二，RockDBKeyedStateBackend

 

Checkpoint的执行流程

 

  Checkpoint的执行流程是按照Chandy-Lamport算法实现的。

 

Checkpoint Barrier的对齐

 

全量Checkpoint

 

  全量Checkpoint会在每个节点做备份数据时，只需要将数据都便利一遍，然后写到外部存储中，这种情况会影响备份性能。在此基础上做了优化。

 

RockDB的增量Checkpoint

 

  RockDB的数据会更新到内存，当内存满时，会写入到磁盘中。增量的机制会将新产生的文件COPY持久化中，而之前产生的文件就不需要COPY到持久化中去了。通过这种方式减少COPY的数据量，并提高性能。

 

 

四.阿里相关工作介绍

 

4.1.Flink在阿里的成长路线

 

  阿里是从2015年开始调研Flink,2015年10月启动Blink项目，并完善Flink在大规模生产下的一些优化和改进。2016年双11采用了Blink系统，为搜索，推荐，广告业务提供服务。2017年5月Blink已成为阿里的实时计算引擎。

 

4.2.阿里在状态管理和容错相关的工作

 

 

  正在做的工作，基于State重构Window方面的一些优化，阿里也正在将功能做完善。后续将包括asynchronous

Checkpoint的功能完善，并和社区进一步沟通和合作。帮助Flink社区完善相关方面的工作。

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