Apache Flink 漫谈系列(05) - Fault Tolerance
实际问题 在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。那么在计算过程中如果网络、机器等原因导致Task运行失败了，Apache Flink会如何处理呢？在 《Apache Flink 漫谈系列 - State》一篇中我们介绍...
Apache Flink fault tolerance源码剖析(一)
因某些童鞋的建议，从这篇文章开始结合源码谈谈Flink Fault Tolerance相关的话题。上篇官方介绍的翻译是理解这个话题的前提，所以如果你想更深入得了解Flink Fault Tolerance的机制，推荐先读一下前篇文章理解它的实现原理。当然原理归原理，原理体现在代码实现里并不是想象中的...
Apache Flink fault tolerance源码剖析(二)
继续Flink Fault Tolerance机制剖析。上一篇文章我们结合代码讲解了Flink中检查点是如何应用的（如何根据快照做失败恢复，以及检查点被应用的场景），这篇我们来谈谈检查点的触发机制以及基于Actor的消息驱动的协同机制。这篇涉及到一个非常关键的类——CheckpointCoordin...
Apache Flink fault tolerance源码剖析(三)
上一篇文章我们探讨了基于定时任务的周期性检查点触发机制以及基于Akka的actor模型的消息驱动协同机制。这篇文章我们将探讨Zookeeper在Flink的Fault Tolerance所起到的作用。 其实，Flink引入Zookeeper的目的主要是让JobManager实现高可用（leader选...
Apache Flink fault tolerance源码剖析(四)
上篇文章我们探讨了Zookeeper在Flink的fault tolerance中发挥的作用（存储/恢复已完成的检查点以及检查点编号生成器）。 这篇文章会谈论一种特殊的检查点，Flink将之命名为——Savepoint(保存点)。 因为保存点只不过是一种特殊的检查点，所以在Flink中并没有太多代码...
Apache Flink fault tolerance源码剖析(五)
上一篇文章我们谈论了保存点的相关内容，其中就谈到了保存点状态的存储。这篇文章我们来探讨用户程序状态的存储，也是在之前的文章中多次提及的state backend(中文暂译为状态终端)。 基于数据流API而编写的程序经常以各种各样的形式保存着状态： 窗口收集/聚合元素（这里的元素可以看作是窗口的状态）...
Apache Flink fault tolerance源码剖析(六)
上篇文章我们分析了基于检查点的用户状态的保存机制——状态终端。这篇文章我们来分析barrier（中文常译为栅栏或者屏障，为了避免引入名称争议，此处仍用英文表示）。检查点的barrier是提供exactly once一致性保证的主要保证机制。这篇文章我们会就此展开分析。 这篇文章我们侧重于核心代码分析...
Apache Flink fault tolerance源码剖析完结篇
这篇文章是对Flinkfault tolerance的一个总结。虽然还有些细节没有涉及到，但是基本的实现要点在这个系列中都已提及。 回顾这个系列，每篇文章都至少涉及一个知识点。我们来挨个总结一下。 恢复机制实现 Flink中通常需要进行状态恢复的对象是operator以及function。它们通过不...
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