Flink 故障恢复策略 --转载

ゝ一纸荒年。 2023-07-05 10:15 1阅读 0赞

**Task 故障恢复**  
当 Task 发生故障时，Flink 需要重启出错的 Task 以及其他受到影响的 Task ，以使得作业恢复到正常执行状态。

Flink 通过重启策略和故障恢复策略来控制 Task 重启：重启策略决定是否可以重启以及重启的间隔；故障恢复策略决定哪些 Task 需要重启。

**重启策略**  
固定延时重启策略  
故障率重启策略  
不重启策略  
备用重启策略  
故障恢复策略  
全图重启故障恢复策略  
基于 Region 的局部重启故障恢复策略  
重启策略  
Flink 作业如果没有定义重启策略，则会遵循集群启动时加载的默认重启策略。 如果提交作业时设置了重启策略，该策略将覆盖掉集群的默认策略。

通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 来设置默认的重启策略。配置参数 restart-strategy 定义了采取何种策略。 如果没有启用 checkpoint，就采用“不重启”策略。如果启用了 checkpoint 且没有配置重启策略，那么就采用固定延时重启策略， 此时最大尝试重启次数由 Integer.MAX\_VALUE 参数设置。下表列出了可用的重启策略和与其对应的配置值。

每个重启策略都有自己的一组配置参数来控制其行为。 这些参数也在配置文件中设置。 后文的描述中会详细介绍每种重启策略的配置项。

重启策略    restart-strategy 配置值  
固定延时重启策略    fixed-delay  
故障率重启策略    failure-rate  
不重启策略    none  
除了定义默认的重启策略以外，还可以为每个 Flink 作业单独定义重启策略。 这个重启策略通过在程序中的 ExecutionEnvironment 对象上调用 setRestartStrategy 方法来设置。 当然，对于 StreamExecutionEnvironment 也同样适用。

下例展示了如何给我们的作业设置固定延时重启策略。 如果发生故障，系统会重启作业 3 次，每两次连续的重启尝试之间等待 10 秒钟。

> ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
> env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(  
>   3, // 尝试重启的次数  
>   Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时  
> ));  
>   
> 以下部分详细描述重启策略的配置项。

固定延时重启策略  
固定延时重启策略按照给定的次数尝试重启作业。 如果尝试超过了给定的最大次数，作业将最终失败。 在连续的两次重启尝试之间，重启策略等待一段固定长度的时间。

通过在 flink-conf.yaml 中设置如下配置参数，默认启用此策略。

restart-strategy: fixed-delay  
  
配置参数    描述    默认配置值  
restart-strategy.fixed-delay.attempts    作业宣告失败之前 Flink 重试执行的最大次数    启用 checkpoint 的话是 Integer.MAX\_VALUE，否则是 1  
restart-strategy.fixed-delay.delay    延时重试意味着执行遭遇故障后，并不立即重新启动，而是延后一段时间。当程序与外部系统有交互时延时重试可能会有所帮助，比如程序里有连接或者挂起的事务的话，在尝试重新执行之前应该等待连接或者挂起的事务超时。    启用 checkpoint 的话是 10 秒，否则使用 akka.ask.timeout 的值  
例如：

> restart-strategy.fixed-delay.attempts: 3  
> restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s  
>   
> 固定延迟重启策略也可以在程序中设置：
> 
> ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
> env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(  
>   3, // 尝试重启的次数  
>   Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时  
> ));  
>   
> 故障率重启策略  
> 故障率重启策略在故障发生之后重启作业，但是当故障率（每个时间间隔发生故障的次数）超过设定的限制时，作业会最终失败。 在连续的两次重启尝试之间，重启策略等待一段固定长度的时间。

> 通过在 flink-conf.yaml 中设置如下配置参数，默认启用此策略。
> 
> restart-strategy: failure-rate  
>   
> 配置参数    描述    配置默认值  
> restart-strategy.failure-rate.max-failures-per-interval    单个时间间隔内允许的最大重启次数    1  
> restart-strategy.failure-rate.failure-rate-interval    测量故障率的时间间隔    1 分钟  
> restart-strategy.failure-rate.delay    连续两次重启尝试之间的延时    akka.ask.timeout  
> 例如：
> 
> restart-strategy.failure-rate.max-failures-per-interval: 3  
> restart-strategy.failure-rate.failure-rate-interval: 5 min  
> restart-strategy.failure-rate.delay: 10 s  
>   
> 故障率重启策略也可以在程序中设置：
> 
> ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
> env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(  
>   3, // 每个时间间隔的最大故障次数  
>   Time.of(5, TimeUnit.MINUTES), // 测量故障率的时间间隔  
>   Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时  
> ));  
>   
> 不重启策略  
> 作业直接失败，不尝试重启。
> 
> restart-strategy: none  
>   
> 不重启策略也可以在程序中设置：
> 
> ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
> env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());  
>   
> 备用重启策略  
> 使用群集定义的重启策略。 这对于启用了 checkpoint 的流处理程序很有帮助。 如果没有定义其他重启策略，默认选择固定延时重启策略。

故障恢复策略  
Flink 支持多种不同的故障恢复策略，该策略需要通过 Flink 配置文件 flink-conf.yaml 中的 jobmanager.execution.failover-strategy 配置项进行配置。

故障恢复策略    jobmanager.execution.failover-strategy 配置值  
全图重启    full  
基于 Region 的局部重启    region  
全图重启故障恢复策略  
在全图重启故障恢复策略下，Task 发生故障时会重启作业中的所有 Task 进行故障恢复。

基于 Region 的局部重启故障恢复策略  
该策略会将作业中的所有 Task 划分为数个 Region。当有 Task 发生故障时，它会尝试找出进行故障恢复需要重启的最小 Region 集合。 相比于全局重启故障恢复策略，这种策略在一些场景下的故障恢复需要重启的 Task 会更少。

此处 Region 指以 Pipelined 形式进行数据交换的 Task 集合。也就是说，Batch 形式的数据交换会构成 Region 的边界。

DataStream 和 流式 Table/SQL 作业的所有数据交换都是 Pipelined 形式的。  
批处理式 Table/SQL 作业的所有数据交换默认都是 Batch 形式的。  
DataSet 作业中的数据交换形式会根据 ExecutionConfig 中配置的 ExecutionMode 决定。  
需要重启的 Region 的判断逻辑如下：

出错 Task 所在 Region 需要重启。  
如果要重启的 Region 需要消费的数据有部分无法访问（丢失或损坏），产出该部分数据的 Region 也需要重启。  
需要重启的 Region 的下游 Region 也需要重启。这是出于保障数据一致性的考虑，因为一些非确定性的计算或者分发会导致同一个 Result Partition 每次产生时包含的数据都不相同。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq\_44962429/article/details/103685582