SavePoint & Checkpoint

savepoint和checkpoint都是flink为容错提供的强大功能特性，能够自动或手动保存job的运行状态

两者区别

checkpoint：

应用定时触发，用户保存状态，会过期，内部应用失败重启的时候启用，但是手动cancel时，会删除之前的checkpoint

savepoint：

用户手动置顶，相当于状态的备份，可以在bin/flink cancel xx的时候调用，一般用于修改并行度，程序升级等等。

如果想要在程序停掉后重启，数据一致的情况下，强烈推荐使用cancel时做savepoint，当然如果程序中没有涉及到state，可以不用

savepoint的使用

一、在配置中增加备份目录路径

在flink-conf.yaml中配置：state.savepoints.dir: hdfs://namenode:9000/flink/savepoints,这个是必须指定的

二、触发savepoint

触发有2种方式：

1）直接触发===>bin/flink savepoint jobId [targetDirectory] [-yid yarnAppId] 针对yarn模式需要指定 -yid参数

2）cancel/stop时触发===> bin/flink cancel/stop -s [targetDirectory] jobId [-yid yarnAppId]。针对yarn模式需要指定 -yid参数

Checkpoint解读

在Flink分布式计算中，容错往往是值得关注的点，Flink本身通过Checkpoint操作进行快照处理，保证job执行的稳定性以及Failover的可靠性。checkpoint不会打断stream、data-flow。

在Checkpoint中有个很关键的要素：barriers

• barrier将stream中的record划分不同的checkpoint段，barrier不会超过record，严格排在数据的后面

• 每个barrier都会携带相应的ID，来区分相应的快照snapshot（checkpoint）

• 不同checkpoint的barrier可以在stream中并行传输，意味着相同时间可以并行执行快照操作
  

关键字：

input buffer

NOTE：当算子还没收到所有input streams中的 barrier-n时 ，属于checkpoint n+1的数据是不会处理的，会放进inputbuffer中进行缓存，等所有checkpoint n的barrier n都接受到以后，checkpint n才算complete，算子会向output streams中emit barrier n，此时处理并放行属于 checkpoint n+1的records