[Flink State] 从源码解析State的保存过程

1 前言

State要能发挥作用,就需要持久化到可靠存储中,flink中持久化的动作就是checkpointing,那么从TM中执行的Task的基类StreamTask的checkpoint逻辑说起。

2 源码解析

<1> StreamTask

  • 类作用说明:
    所有流任务的基础类,一个StreamTask是由TaskManagers部署并且运行的本地处理的集合,每一个StreamTask运行来自算子链上的一个或者多个StreamOperator。
    链接在一起的算子在同一个线程,也在同一个流分区上,这些算子链就是连续的map/flatMap/filter任务。

  • StreamTask的生命周期
    (1)setInitialState:用来提供算子链上所有算子的状态
    (2)invoke:

  • 关于checkpoint方法
    triggerCheckpoint方法:checkpoint协调器异步调用此方法以触发检查点。

performCheckpoint方法

(1)如上所示,可以进行checkpoint操作。
Step1:准备checkpoint工作,允许算子进行一些pre-barrier工作。在通常情况下,pre-barrier工作应该为零或最少。
(通常是在算子输出其checkpoint barrier之前,需要进行快照时调用;此方法方法不应用于任何实际状态快照逻辑,因为它本质上将在操作员检查站的同步部分之内。 如果在此方法中完成繁重的工作,它将影响等待时间和下游检查点对齐。)
Step2:将checkpoint barrier发送到下游。
Step3:进行状态快照,这应该很大程度上是异步操作,以免影响流式拓扑的进度。

(2)不能进行广播操作,则将CancelCheckpointMarker广播出去

checkpointState方法:


(1)创建CheckpointStreamFactory(检查点输出流工厂,用于保留检查点的数据)
该接口的实现类或继承接口:


由CheckpointStorage实例调用resolveCheckpointStorageLocation方法获取工厂
(2)创建CheckpointingOperation实例,并执行executeCheckpointing方法,在该方法中,会遍历每一个算子,进行checkpointStreamOperator操作;
该操作就是对当前算子进行snapshotState操作。


下面开始进入StreamOperator的snapshotState方法。

<2> StreamOperator的snapshotState方法
StreamOperator源码简析
Apache Flink源码解析 (四)Stream Operator
算子调用该方法进行状态的快照操作,而该方法的基本实现是在AbstractStreamOperator中的snapshotState方法。
在该方法中,分别调用了OperatorStateBackend和KeyedStateBackend的snapshot方法。
特别注意,在调用这两个方法之前的snapshotState(snapshotContext)这个调用,它一方面实现了Raw的State的snapshot,一方面也实现了用户自定义的函数的State的更新。

snapshotState(snapshotContext)方法:
对于具有状态的流运算符,想要加入快照需要重写此hook方法。

什么是CheckpointStateOutputStream?
不同的StateBackEnd会有不同的实现,会返回不同的CheckpointStateOutputStream实现,比如FsStateBackEnd会构造文件流,而MemoryStateBackEnd就会构造ByteAttayOutputStream。
而CheckpointStateOutputStream会作为IO代理包含在KeyedStateCheckpointOutputStream 和 OperatorStateCheckpointOutputStream内。
KeyedStateCheckpointOutputStream 和 OperatorStateCheckpointOutputStream 分别需要记录额外的状态。KeyedStateCheckpointOutputStream 需要记录每个keyGroup起始在流中的位置, OperatorStateCheckpointOutputStream 需要记录每个partition起始在流中的位置, 这些信息都会体现在对应的StreamStateHandle中.

todo!!!!

operatorStateBackend和keyedStateBackend的snapshot方法:
将stateBackend备份到用户指定的文件系统。
snapshot方法是在接口SnapshotStrategy中定义,SnapshotStrategy的实现类如下:

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,980评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,178评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,868评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,498评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,492评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,521评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,910评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,569评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,793评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,559评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,639评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,342评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,931评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,904评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,144评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,833评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,350评论 2 342