- Task 故障恢复
- 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
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
));
val 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
));
val 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 |
---|---|---|
单个时间间隔内允许的最大重启次数 | 1 | |
测量故障率的时间间隔 | 1 分钟 | |
连续两次重启尝试之间的延时 |
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
));
val 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());
val 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。