本章内容
- 一致性检查点
- 从检查点恢复状态
- 检查点实现算法-barrier
- 保存点Savepoint
- 状态后端（state backend）
本文先设置一个前提，流处理的数据都是可回放的（可以理解成消费的kafka的数据）
一致性检查点（checkpoints）
图1
- checkpoint是Flink故障恢复的核心，全称是应用状态的一致性检查点
- 有状态流应用的一致性检查点，其实就是所有任务处理完数据的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照，存储在状态后端），这个时间点，应用是所有任务能恰好处理完一个相同的输入数据的时候
（图1中不考虑时间，假设1、2、3、4、5、6、7为source源，even为偶数6=2+4，odd为奇数求和9=1+3+5，此时5这个数据在所有tasks都处理完成了，每个任务都会提交一份快照给JM，最终这份拓扑结构（source任务状态是5、sum_even状态是6、sum_odd状态是9）称为checkpoint）
从检查点恢复状态
图2
- 在执行流应用期间，Flink会定期保存状态的一致性检查点
- 如果发生故障，Flink会使用最近的检查点来一致恢复应用程序的状态，并重新启动处理流程
（假设处理到7这个数据的时候，sum_even=2+4+6=12，sum_odd在处理7这个数据的时候fail了，应该如果恢复数据呢）
第一步：遇到故障之后，重启受影响的应用，应用重启的之后，所有任务的状态都是空的
图3
第二步：从checkpoint中读取状态，将状态重置，从检查点重新启动应用程序后，其内部状态与检查点完成时的状态完全相同（回到了和图1相同的状态，如果算子设置了并行度，也可以恢复）。恢复后，source任务必须从检查点恢复的结果后开始读取数据（必须从6开始读取数据）
图4
第三步：开始消费并处理检查点到发生故障之间的所有数据。（处理完7后，sum_even=2+4+6=12，sum_odd=1+3+5+7=16, 所有tasks都处理完后，又会提交一个checkpoint）
图5
这种检查点的保存和恢复机制可以为应用程序状态提供“精确一次”（exactly-once）的一致性，因为所有的算子都会保存检查点并恢复其所有状态，这样依一来所有的输入流就都会被重置到检查点完成时的位置。
检查点的实现算法
基于Chandy-Lamport算法的分布式快照，将检查点的保存和数据处理分离开，不暂停整个应用
思考一个问题：flink如何判断某个数据已经处理完了呢？（比如图1的offset=5的数据）
答案：是否在每个数据后面跟一个标记，当读到这个标记的时候触发task状态的保存
检查点分界线（checkpoint barrier）
- Flink的检查点算法用到了一种称为分界线（barrier）的特殊数据形式，用来把一条流上数据按照不同的检查点分开
- 分界线之前到来的数据导致的状态更改，都会包含在当前分界线所属的检查点中；二基于分界线之后的数据导致的所有更改，就会包含在之后的检查点中
图6
barrier有很多叫法，如检查点屏障等
分析一下barrier的工作流程，假设现在有这样的一个场景：有两个输入流的应用程序，用并行的两个source任务来读取（可以认为kafka的两个分区，source并行度设置为2），如图7所示。barrier也是和watermark一样，都是通过广播的方式传递给下游算子
图7
（source任务的并行度=2，sum任务的并行度也是2，sink任务的并行度也是2。）
如图7，两个流的数据都是1、2、3、4、5、6；蓝色数字圆圈代表最后一个处理的是蓝流里面的数据，黄色数字圆圈代表最后一个处理的是黄流里面的数据。
图8
图8中两条流的情况下，barrier如何传递呢？（watermark是取上游分区的最小值）下面一起来看一下
图9
barrier是怎么产生的？
答：JobManager会向每个source任务（同时发给并行的source任务）发送一条带有检查点ID的消息（蓝色三角形2），通过这种方式来启动检查点。产生barrier的过程中，不会影响下游task的正常工作（图9相比图8黄2和蓝2都sink完成了）图9中barrier（ID=2）插入在stream1的3后面，stream2的4后面
图10
barrier随着数据流动，广播到下游，source任务处理完barrier（ID=2）后，会向状态后端发送checkpoint，记录此时的状态。图10相比图9蓝3和黄4都被sum任务处理了。
- 数据源将他们的状态写入检查点，并发出一个检查点barrier
- 状态后端在状态存入检查点之后，会返回通知给source任务，source任务就会向JobManager确认检查点完成
sum_even收到上游所有的barrier之后，才能去做checkpoint状态保存，这就叫做Barrier对齐（分分界线对齐）
图11
- 分界线对齐：barrier向下游传递，sum任务会等待所有的输入分区的barrier到达
- 对于barrier已经到达的分区，继续到达的数据会被缓存
- 而barrier尚未到达的分区，数据会被正常处理
图11中的sum_even中的蓝4需要被缓存，因为来自上游任务的黄色barrier（ID=2）还未到达。（stream1有可能在同一个slot，stream2和stream1跨slot，可能barrier到达的时间会不一致）
图12
- 当收到所有分区的barrier时，任务就讲其状态保存到状态后端的检查点中，然后barrier继续向下游广播
图12中，barrier（ID=2）继续向下游广播。此时蓝色4会从缓存中拿出来做接下来的计算
图13
图13中，sum_even处理完4+8=12，以及4+6+8=18，任务开始正常的数据处理
图14
- sink任务向JobManager确认状态保存到checkpoint完毕
- 当所有的任务都确认已经成功将状态保存到检查点时，检查点就真正完成了（3-4-8-8拓扑保存完成）
最终JobManager会向所有的任务确认task的状态是否正确，确认完成后任务完成。
保存点
- Flink还提供了自定义的镜像保存功能，就是保存点（savepoints）
- 原则上，创建保存点使用的算法与检查点的完全相同，因此保存点可以认为就是具有一些额外元数据的检查点
- Flink不会自动创建保存点，因此用户（或者外部调度系统）必须明确的触发创建操作
- 保存点是一个强大的功能。除了故障恢复外，保存点可以用于：有计划的手动备份，更新应用程序，版本迁移，暂停和重启应用，等等
状态后端
Flink 提供了三种可用的状态后端用于在不同情况下进行状态的保存
MemoryStateBackend
内存级的状态后端，将监控状态作为内存中的对象进行管理，将他们存储在TM的JVM堆上，而将checkpoint存储在JM的内存中
FsStateBackend
将checkpoint存储到远程的持久化系统FileSystem中，而对于本地状态，和MemotyStateBackend一样，也会存储在TM的JVM堆上
RocksDBStateBackend
将所有的状态序列化后，存入本地的RocksDB中（注意：RocksDb的支持并不直接包含在Flink中，需要引入依赖），RocksDBStateBackend 是唯一支持增量快照的状态后端。
后续补充具体的代码
