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  • 策略实现容错恢复机制,实现算法上的动态转换。
  • Java容错机制——try—catch机制

    千次阅读 2016-10-08 21:40:59
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    try{
    
    			………………
    
    		}catch( Exception e ){
    			System.err.println( "发生I/O错误!!!" );
    			e.printStackTrace();
    		}

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    上篇我们大体讲了Flink容错机制的处理方法,和产生checkpoint的机制;这次主要讲一些补充

    一,Flink的checkpoint形式

    checkpoint有两种特殊形式:

    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;

    二,Flink的状态划分

    Flink中包含两种基础的状态:Keyed State和Operator State。(Blink现在支持MapState)
    Keyed State

    顾名思义,就是基于KeyedStream上的状态。这个状态是跟特定的key绑定的,对KeyedStream流上的每一个key,可能都对应一个state。所以keyedState支持多种数据结构并支持动态拓展


    Operator State

    与Keyed State不同,Operator State跟一个特定operator的一个并发实例绑定,整个operator只对应一个state。相比较而言,在一个operator上,可能会有很多个key,从而对应多个keyed state。Operator State可以在任意流中使用但支持有限的数据结构(list)

    三,Flink状态持久化方式

    Flink有三种状态持久化的方式

    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。RockDB和FsStateBackend都支持将数据写在文件中,而文件路径传给master。

    MemoryStateBackend:state数据存储在内存中,并被保存在一个由多层java map嵌套而成的数据结构中,默认情况下,数据大小不可以超过5MB

    FsStateBackend:策略是当状态的大小小于1MB(可配置,最大1MB)时,会把状态数据直接存储在meta data file中,避免出现很小的状态文件。

    FsStateBackend另外一个成员变量就是basePath,即checkpoint的路径。它会记录状态的文件路径,然后传给master节点,一般用于记录容量比较大的状态。

    它会在本地文件系统中维护状态,KeyedStateBackend等会直接写入本地rocksdb中。同时它需要配置一个远端的filesystem uri(一般是HDFS),在做checkpoint的时候,会把本地的数据直接复制到filesystem中。fail over的时候从filesystem中恢复到本地。

    RocksDB:每个state存储在单独一个columnfamily中,存储状态的文件路径,只用于增量checkpoint。

    更新的时候会直接以key + namespace作为key,然后把具体的值更新到rocksdb中。

    做checkpoint的时候,会首先在本地对rockdb做checkpoint(rocksdb自带的checkpoint功能),这一步是同步的。然后将checkpoint异步复制到远程文件系统中。最后返回RocksDBStateHandle。

    RocksDB克服了HeapKeyedStateBackend受内存限制的缺点,同时又能够持久化到远端文件系统中,比较适合在生产中使用。

    本文章只用于理解,最后补充一下Flink实战的学习资源:

    1. 官网 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/

    所有技术栈和接口都在官网文档中有介绍

    2. 数据仓库 https://www.ververica.com/flink-forward-san-francisco-2018

    各种有关于Flink前沿论坛的资料和视频

    3.阿里云flink系列 https://yq.aliyun.com/articles/225623#

    实战内容多一些,链接只是一个例子,教你如何在实战中配置使用

    4. 过往记忆 https://www.iteblog.com/archives/category/flink/

    很多大数据技术的中文文档

    5. Flink论坛 https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Apache+Flink+Home

    可以看到很多课题和问题,以及解决方法

    6. github https://github.com/apache/flink

    源码才是王道

     

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    1、failover:失效转移

    Fail-Over的含义为“失效转移”,是一种备份操作模式,当主要组件异常时,其功能转移到备份组件。其要点在于有主有备,且主故障时备可启用,并设置为主。
    例如:Mysql的双Master模式,当正在使用的Master出现故障时,可以拿备Master做主使用

    2、failback:失效自动恢复

    Fail-over之后的自动恢复,在簇网络系统(有两台或多台服务器互联的网络)中,由于要某台服务器进行维修,需要网络资源和服务暂时重定向到备用系统。在此之后将网络资源和服务器恢复为由原始主机提供的过程,称为自动恢复。
    例如:MySql的双Master模式,如果主Master故障,则failover至从Master;当主Master恢复之后,则自动切换至主Master。

    3、failfast:快速失败

    从字面含义看就是“快速失败”,尽可能的发现系统中的错误,使系统能够按照事先设定好的错误的流程执行,对应的方式是“fault-tolerant(错误容忍)”。
    例如:以JAVA集合(Collection)的快速失败为例,当多个线程对同一个集合的内容进行操作时,就可能会产生fail-fast事件。当某一个线程A通过iterator去遍历某集合的过程中,若该集合的内容被其他线程所改变了;那么线程A访问集合时,就会抛出ConcurrentModificationException异常(发现错误执行设定好的错误的流程),产生fail-fast事件。

    4、failsafe:失效安全

    Fail-Safe的含义为“失效安全”,即使在故障的情况下也不会造成伤害或者尽量减少伤害。
    例如:写入监控日志出错时,不会对主业务的成败产生影响。

    文章首发于:
    常见容错机制:failover、failback、failfast、failsafe
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