本文源码基于flink1.14 在帮助用户排查任务的时候,经常会发现部分task处理的慢,在Exactly once语义时需要等待快照的对齐而白白柱塞的情况 在flink1.11版本引入了非对齐的checkpoint,来解决这种柱塞问题,所以来看看这个新特性的源码是如何实现的 先看下官网的图来总的说下实现原理,再来看看源码 flink是基于Chandy-Lamport算法来实现全局快照的,其核心就是在数据中间穿插barrier 当一个task上游同一批次所有的barrier到齐时,就可以触发快照

同样的代码,在vs下运行正常,在android ndk下却崩溃: signal 7(SIGBUS),code 1 (BUS_ADRALN),fault addr 0xe6b82793 Func(short *pVY[]) { short *dstY[2] = {pVY[0],pVY[1]};//使用backtrace定位,crash在这一句 } pVY[0],pVY[1]是从一个统一分配的buffer偏移得来的. 1.考虑内存对齐的原因 pVY[0],pVY[1]:0xee25ffe0,0xee

在测试MF固件时,发生一个非常诡异的异常,代码如下: CLR_DBG_Commands::Monitor_EraseMemory* cmd = (CLR_DBG_Commands::Monitor_EraseMemory*)msg->m_payload; debug_printf("EraseMemory addr=0x%08x len=%d\r\n", cmd->m_address, cmd->m_length); 指定第二行代码时,会跳到异常处理程序,发生了6号异

I’m confused about unaligned memory accesses on ARM. My understanding was that they’re not allowed — that is, dereferencing a 32-bit value from a pointer that’s not four-byte aligned will crash. I’ve run into such crashes before. But right now I’ve g

从CPU角度看内存访问对齐 结构体成员非对齐访问所带来的思考 ARM体系中存储系统非对齐的存储访问操作 什么是cache line? cache line就是处理器从RAM load/store数据到CPU cache所使用的数据线. ARM 系列处理器的内存访问,也要求数据对齐, 即存取“字(Word)”数据时要求四字节对齐,地址的bits[1:0]＝＝0b00: 存取“半字 (Halfwords)”时要求两字节对齐,地址的bit[0]＝＝0b0: 存取“字节(Byte)”数据时要求该数据按其

在CM3中,非对齐的数据传输只发生在常规的数据传送指令中,如LDR.LDRH.LDRSH.其他指令则不支持,包括: 1.多个数据的加载.存储(LDM/STM). 2.堆栈操作PUSH.POP. 3.互斥访问(LDREX/STREX). 如果非对齐会导致一个用法的FAULT. 4.位带操作.因为只有LSB有效,非对齐的访问会导致不可预料的结果. 其实,在内部是把非对齐访问换成若干对齐的访问,这个转换动作由处理器总线单元来完成的,此过程需要更多的总线周期.要养成保证总线地址对齐的良好习惯. 为此,编

1.指令对齐 A64指令必须word对齐.尝试在非对齐地址取值会触发PC alignment fault. 1.1.PC alignment checking PC(Program Counter)寄存器用来存放下一条执行指令地址,对于AArch64架构,如果PC寄存器低2位不为0,则触发PC alignment fault. 类似于Instruction Aborts异常,将非对齐地址加载到PC寄存器并不会直接触发PC alignment fault,只有当CPU尝试从该地址取指令时才会触发异

checkpoint是Flink容错的核心机制.它可以定期地将各个Operator处理的数据进行快照存储( Snapshot ).如果Flink程序出现宕机,可以重新从这些快照中恢复数据. 1. checkpoint coordinator(协调器)线程周期生成 barrier (栅栏),发送给每一个source 2. source将当前的状态进行snapshot(可以保存到HDFS) 3. source向coordinator确认snapshot已经完成 4. source继续向下游trans

Flink Checkpoint 参数详解 什么是 checkpoint 保存状态 Checkpoint 参数详解 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 每 60s 做一次 checkpoint env.enableCheckpointing(60000); // 高级配置: // checkpoint 语义设置为 EXACTLY_ONCE,这是默认语义

大家好,今天我将跟大家分享一下 Flink 里面的 Checkpoint,共分为四个部分.首先讲一下 Checkpoint 与 state 的关系,然后介绍什么是 state,第三部分介绍如何在 Flink 中使用state,第四部分则介绍 Checkpoint 的执行机制. Checkpoint 与 state 的关系 Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作.下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受,红框里面可以看到一共触发了 569K 次 C

一.设置最小时间间隔 当flink应用开启Checkpoint功能,并配置Checkpoint时间间隔,应用中就会根据指定的时间间隔周期性地对应用进行Checkpoint操作.默认情况下Checkpoint操作都是同步进行,也就是说,当前面触发的Checkpoint动作没有完全结束时,之后的Checkpoint操作将不会被触发.在这种情况下,如果Checkpoint过程持续的时间超过了配置的时间间隔,就会出现排队的情况.如果有非常多的Checkpoint操作在排队,就会占用额外的系统资源用于Ch

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M

Checkpoint触发机制 Flink的checkpoint是通过定时器周期性触发的.checkpoint触发最关键的类是CheckpointCoordinator,称它为检查点协调器. org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator CheckpointCoordinator主要作用是协调operators和state的分布式快照.它通过向相关的tasks发送触发消息和从各tasks收集确认消息(Ack)来完成checkpo

flink web页面中提供了针对Job Checkpoint相关的监控信息.Checkpoint监控页面共有overview.history.summary和configuration四个页签,分别对Checkpoint从不同的角度进行了监控,每个页面中都包含了与Checkpointing相关的指标. 一.overview overview页签中宏观地记录了flink应用中Checkpoint的数量以及Checkpoint的最新记录,包括失败和完成的Checkpoint记录. overview

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

Flink 作为新一代基于事件流的.真正意义上的流批一体的大数据处理引擎,正在逐渐得到广大开发者们的青睐.就从我自身的视角看,最近也是在数据团队把一些原本由 Flume.SparkStreaming.Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移,它们之间的优劣对比本篇暂不讨论. 近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解,本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制,这也是 Flink 核心能力之一,它支撑着 Flink Failover,甚至在较新的版本中,Flink 的 Querya

Flink 的流数据 API 编程指南 Flink 的流数据处理程序是常规的程序 ,通过再流数据上,实现了各种转换 (比如 过滤, 更新中间状态, 定义窗口, 聚合).流数据可以来之多种数据源 (比如, 消息队列, socket 流, 文件). 通过sink组件落地流计算的最终结果,比如可以把数据落地文件系统,标准输出流比如命令行界面, Flink 的程序可以运行在多种上下文环境 ,可以单独只是Flink api,也可以嵌入其他程序. execution可以运行在本地的 JVM里, 也可以 运行

这里将介绍Flink对有状态计算的支持,其中包括状态计算和无状态计算的区别,以及在Flink中支持的不同状态类型,分别有 Keyed State 和 Operator State .另外针对状态数据的持久化,以及整个 Flink 任务的数据一致性保证,Flink 提供了 Checkpoint 机制处理和持久化状态结果数据,随后对状态数据 Flink 提供了不同的状态管理器来管理状态数据,例如: MemoryStateBackend 等. 有状态计算 在Flink架构体系中,有状态计算可以说是Fl

1. 综述 本文主要介绍 Flink Runtime 的作业执行的核心机制.首先介绍 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程,然后介绍在这个过程,Flink 是怎么进行资源管理.作业调度以及错误恢复的.最后,本文还将简要介绍 Flink Runtime 层当前正在进行的一些工作. 2. Flink Runtime 整体架构 Flink 的整体架构如图 1 所示.Flink 是可以运行在多种不同的环境中的,例如,它可以通过单进程多线程的方式直接运行,从而提供调试的能力.