Flink源码阅读：Checkpoint机制（上）-Seo优化-合肥市网站建设公司

前文我们梳理了 Flink 状态管理相关的源码，我们知道，状态是要与 Checkpoint 配合使用的。因此，本文我们就一起来看一下 Checkpoint 相关的源码。

写在前面

在Flink学习笔记：如何做容错一文中，我们介绍了 Flink 的 Checkpoint 机制。Checkpoint 分为 EXACTLY_ONCE 和 AT_LEAST_ONCE 两种模式。

我们一起回顾一下一次完整的 Checkpoint 具体流程：Checkpoint 是由 CheckpointCoordinator 触发，Source 节点收到触发请求后，会将 State 进行持久化，同时向下游发送 Barrier 消息，下游节点收到 Barrier 消息后，也同样对 State 进行持久化和发送 Barrier 消息。当所有节点都完成持久化过程后 CheckpointCoordinator 会将一些元数据进行持久化。

带着这些背景知识，我们再来梳理一下 Checkpoint 相关的代码。

JobManager 端触发流程

JobManager 在调用DefaultExecutionGraphBuilder.buildGraph生成 ExecutionGraph 之后，会调用executionGraph.enableCheckpointing方法来设置 Checkpoint 相关的配置，这个方法中创建了 CheckpointCoordinator 并注册了 CheckpointCoordinatorDeActivator 这个监听，它负责启动和停止 Checkpoint 的调度。

当作业变成 RUNNING 状态时，CheckpointCoordinator 会部署一个定时任务 ScheduledTrigger，这个定时任务就是用来周期性的触发 Checkpoint。

触发 Checkpoint 的核心逻辑在CheckpointCoordinator.startTriggeringCheckpoint这个方法中。这个方法中使用了多个 CompletableFuture 来完成整个流程的编排。具体流程见下图（图中不同颜色代表着使用不同线程池执行）。

checkpointPlanFuture：这是生成 Checkpoint 执行计划的 Future，Checkpoint Plan 中维护了三个关键的集合：tasksToTrigger、tasksToWaitFor 和 tasksToCommitTo。tasksToTrigger 是所有的 Source 节点，表示触发 Checkpoint 的节点，另外两个集合都包含了全部节点，分别表示等待进行 Checkpoint 的节点和等待提交的节点。
pendingCheckpointCompletableFuture：生成完 Checkpoint Plan 之后，会创建 pendingCheckpointCompletableFuture，这个 Future 中有两个执行任务，分别是生成自增的 CheckpointID 和创建 PendingCheckpoint。PendingCheckpoint 中维护了等待完成的 task 列表，当所有 task 都确认完成之后，PendingCheckpoint 会变成 CompletedCheckpoint。
coordinatorCheckpointsComplete：这个 Future 也有两个任务，第一个是初始化存储路径，第二个是触发所有 OperatorCoordinator Checkpoint，并确认它们的状态。
masterStatesComplete：触发快照所有的 Master Hook，这一步主要是 CheckpointCoordinator 用来收集 JobManager 级别状态。
masterTriggerCompletionPromise：在 masterStatesComplete 和 coordinatorCheckpointsComplete 都执行完成后，会开始执行 masterTriggerCompletionPromise。masterTriggerCompletionPromise 的任务是调用 triggerCheckpointRequest 来产生 Barrier 消息。具体的触发流程见下图。

至此，JobManager 端的触发流程就完成了，接下来就到了 TaskManager 端了。

TaskManager 端执行流程

进入 TaskExecutor 后，具体调用过程如下图。

TaskManager 的核心逻辑在SubtaskCheckpointCoordinatorImpl.checkpointState方法中。这个方法中的注释也很详细，整体上分为6个步骤：

判断是否是需要终止的 Checkpoint，如果是，则向下游发送取消 Checkpoint 的广播消息。
做一些前置的准备工作，这一步通常情况下是一个空实现。
向下游发送 Barrier 消息。
注册 Alignment timer，当 aligned 超时时，转换为 unaligned。
通知 StateWriter，当前 Subtask 对输出通道的写入已经完成，并提交状态句柄。
异步执行状态写入并完成上报。

下面我们来关注几个重点的步骤。

Barrier 消息

在步骤2中，首先是创建 Barrier，Barrier 消息包括三个部分

// checkpointIdprivatefinallongid;// 时间戳privatefinallongtimestamp;// checkpoint 相关参数，包括对齐类型、checkpoint 类型、目前地址privatefinalCheckpointOptionscheckpointOptions;

生成 Barrier 之后，会调用operatorChain.broadcastEvent进行广播消息。这里广播消息就是向下游所有的节点的所有 ResultSubpartition 发送。

状态写入

SubtaskCheckpointCoordinatorImpl.takeSnapshotSync方法用来构建 OperatorSnapshotFutures 中的四个 Future，每个 Future 的任务是为不同类型的 State 提供写入逻辑。

@NonnullprivateRunnableFuture<SnapshotResult<KeyedStateHandle>>keyedStateManagedFuture;@NonnullprivateRunnableFuture<SnapshotResult<KeyedStateHandle>>keyedStateRawFuture;@NonnullprivateRunnableFuture<SnapshotResult<OperatorStateHandle>>operatorStateManagedFuture;@NonnullprivateRunnableFuture<SnapshotResult<OperatorStateHandle>>operatorStateRawFuture;

在底层逻辑中，会为每个 Operator 设置对应的 State 的 Future。具体调用流程如下

设置好这些 Future 之后，会在finishAndReportAsync方法中创建 AsyncCheckpointRunnable 线程调用 get 来获取执行结果，拿到执行结果后会将 Checkpoint 信息上报给 CheckpointCoordinator。

JobManager 端确认流程

TaskManager 通过调用checkpointCoordinatorGateway.acknowledgeCheckpoint上报 Checkpoint 信息后，流程就又回到 JobManager 了。

JobManager 的确认流程主要做了两件事：

将 pendingCheckpoint 转换成 completedCheckpoint，在这个转换过程中，还做了清理过期 Checkpoint 和持久化元数据等操作。
向所有 commit 的 Task 发送 Checkpoint 完成的通知。收到这个通知后，大部分 Task 没有什么特殊逻辑，也有一部分 Source 或者 Sink 会做提交事务等操作。

至此，JobManager 和 Source 端算子的一次 Checkpoint 就完成了。接下来我们再看一下非 Source 节点是如何做 Checkpoint 的。

非 Source 节点处理流程

非 Source 节点处理 Barrier 的入口和处理业务数据的入口相同，都是StreamTask.processInput方法。我们还是先来看具体的调用流程。

跟着调用链路，我们一路找到了 processBarrier 方法，这里区分了两个 barrierHandler。SingleCheckpointBarrierHandler 负责处理 EXACTLY_ONCE 语义，CheckpointBarrierTracker 负责处理 AT_LEAST_ONCE 语义。

EXACTLY_ONCE

EXACTLY_ONCE 在处理 Barrier 的逻辑如下：

如果只有一个 channel，就立即触发 Checkpoint。
如果有多个 channel，分为三种情况

a) 如果收到的是第一个 channel，标记开始进行 barrier 对齐，并阻塞 channel。

b) 如果不是第一个 channel，也不是最后一个 channel，只对 channel 进行阻塞。

c) 如果收到最后一个 channel，就会触发 Checkpoint，并取消所有 channel 阻塞状态。

这里触发的逻辑与 Source 节点相同，通过调用链路可以一直找到 performCheckpoint。

AT_LEAST_ONCE

AT_LEAST_ONCE 处理 Barrier 的逻辑如下：

如果只有一个 channel，就立即触发 Checkpoint。
如果有多个 channel，同样分为三种情况

a) 如果收到的是第一个 channel，则更新当前 checkpointID，标记开始 barrier 对齐。

b) 如果收到的不是第一个 channel，也不是最后一个 channel，就只做计数。

c) 如果收到的是最后一个 channel，就会开始触发 Checkpoint。

这里触发逻辑也是调用 performCheckpoint，与 Source 节点逻辑相同。

总结

本文我们梳理了 Checkpoint 的源码逻辑。最开始由 JobManager 中的 CheckpointCoordinator 进行调度，并向 TaskManager 发送触发请求。Source 节点收到请求后会向下游发送 Barrier 消息然后写入状态数据和上报 Checkpoint 信息。CheckpointCoordinator 收集完确认消息后，会持久化元数据并通知所有 Task 完成 commit。最后还分别介绍了 EXACTLY_ONCE 和 AT_LEAST_ONCE 模式下非 Source 节点的处理逻辑。

这里埋一个 Hook，状态数据写入逻辑的细节我们没有深入了解，会在下篇进行深入分析。