Flink 知识点总结

1. Flink 的容错机制（checkpoint）

Checkpoint 机制是 Flink 可靠性的基石，可以保证 Flink 集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。Flink 的 Checkpoint 机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。

每个需要 Checkpoint 的应用在启动时，Flink 的 JobManager 为其创建一个 CheckpointCoordinator(检查点协调器)，CheckpointCoordinator 全权负责本应用的快照制作。

CheckpointCoordinator(检查点协调器)，CheckpointCoordinator 全权负责本应用的快照制作。

1. CheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该流应用的所有 source 算子发送 barrier(屏障)。

2. 当某个 source 算子收到一个 barrier 时，便暂停数据处理过程，然后将自己的当前状态制作成快照，并保存到指定的持久化存储中，最后向 CheckpointCoordinator 报告自己快照制作情况，同时向自身所有下游算子广播该 barrier，恢复数据处理

3. 下游算子收到 barrier 之后，会暂停自己的数据处理过程，然后将自身的相关状态制作成快照，并保存到指定的持久化存储中，最后向 CheckpointCoordinator 报告自身快照情况，同时向自身所有下游算子广播该 barrier，恢复数据处理。

4. 每个算子按照步骤 3 不断制作快照并向下游广播，直到最后 barrier 传递到 sink 算子，快照制作完成。

5. 当 CheckpointCoordinator 收到所有算子的报告之后，认为该周期的快照制作成功; 否则，如果在规定的时间内没有收到所有算子的报告，则认为本周期快照制作失败。

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2. Flink Checkpoint 与 Spark 的相比，Flink 有什么区别或优势吗

Spark Streaming 的 Checkpoint 仅仅是针对 Driver 的故障恢复做了数据和元数据的 Checkpoint。而 Flink 的 Checkpoint 机制要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个算子的快照，及流动中的数据的快照。

3. Flink 中的 Time 有哪几种

Flink 中的时间有三种类型，如下图所示：

• Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。

• Ingestion Time：是数据进入 Flink 的时间。

• Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是 Processing Time。

例如，一条日志进入 Flink 的时间为2021-01-22 10:00:00.123，到达 Window 的系统时间为2021-01-22 10:00:01.234，日志的内容如下：2021-01-06 18:37:15.624 INFO Fail over to rm2

对于业务来说，要统计 1min 内的故障日志个数，哪个时间是最有意义的？—— eventTime，因为我们要根据日志的生成时间进行统计。

4. 对于迟到数据是怎么处理的

Flink 中 WaterMark 和 Window 机制解决了流式数据的乱序问题，对于因为延迟而顺序有误的数据，可以根据 eventTime 进行业务处理，对于延迟的数据 Flink 也有自己的解决办法，主要的办法是给定一个允许延迟的时间，在该时间范围内仍可以接受处理延迟数据：

• 设置允许延迟的时间是通过 allowedLateness(lateness: Time)设置

• 保存延迟数据则是通过 sideOutputLateData(outputTag: OutputTag[T])保存

• 获取延迟数据是通过 DataStream.getSideOutput(tag: OutputTag[X])获取

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5. Flink 的运行必须依赖 Hadoop 组件吗

Flink 可以完全独立于 Hadoop，在不依赖 Hadoop 组件下运行。但是做为大数据的基础设施，Hadoop 体系是任何大数据框架都绕不过去的。Flink 可以集成众多 Hadooop 组件，例如 Yarn、Hbase、HDFS 等等。例如，Flink 可以和 Yarn 集成做资源调度，也可以读写 HDFS，或者利用 HDFS 做检查点。

6. Flink 集群有哪些角色？各自有什么作用

有以下三个角色：

JobManager 处理器：

也称之为 Master，用于协调分布式执行，它们用来调度 task，协调检查点，协调失败时恢复等。Flink 运行时至少存在一个 master 处理器，如果配置高可用模式则会存在多个 master 处理器，它们其中有一个是 leader，而其他的都是 standby。

TaskManager 处理器：

也称之为 Worker，用于执行一个 dataflow 的 task(或者特殊的 subtask)、数据缓冲和 data stream 的交换，Flink 运行时至少会存在一个 worker 处理器。

Clint 客户端：

Client 是 Flink 程序提交的客户端，当用户提交一个 Flink 程序时，会首先创建一个 Client，该 Client 首先会对用户提交的 Flink 程序进行预处理，并提交到 Flink 集群中处理，所以 Client 需要从用户提交的 Flink 程序配置中获取 JobManager 的地址，并建立到 JobManager 的连接，将 Flink Job 提交给 JobManager

7. Flink 资源管理中 Task Slot 的概念

在 Flink 中每个 TaskManager 是一个 JVM 的进程, 可以在不同的线程中执行一个或多个子任务。为了控制一个 worker 能接收多少个 task。worker 通过 task slot（任务槽）来进行控制（一个 worker 至少有一个 task slot）。

8. Flink 的重启策略了解吗

Flink 支持不同的重启策略，这些重启策略控制着 job 失败后如何重启：

1. 固定延迟重启策略

固定延迟重启策略会尝试一个给定的次数来重启 Job，如果超过了最大的重启次数，Job 最终将失败。在连续的两次重启尝试之间，重启策略会等待一个固定的时间。

1. 失败率重启策略

失败率重启策略在 Job 失败后会重启，但是超过失败率后，Job 会最终被认定失败。在两个连续的重启尝试之间，重启策略会等待一个固定的时间。

1. 无重启策略

Job 直接失败，不会尝试进行重启。

9. Flink 是如何保证 Exactly-once 语义的

Flink 通过实现两阶段提交和状态保存来实现端到端的一致性语义。分为以下几个步骤：

开始事务（beginTransaction）创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件夹里面

预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭

正式提交（commit）将之前写完的临时文件放入目标目录下。这代表着最终的数据会有一些延迟

丢弃（abort）丢弃临时文件

若失败发生在预提交成功后，正式提交前。可以根据状态来提交预提交的数据，也可删除预提交的数据。

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10. 如果下级存储不支持事务，Flink 怎么保证 exactly-once

端到端的 exactly-once 对 sink 要求比较高，具体实现主要有幂等写入和事务性写入两种方式。

幂等写入的场景依赖于业务逻辑，更常见的是用事务性写入。而事务性写入又有预写日志（WAL）和两阶段提交（2PC）两种方式。

如果外部系统不支持事务，那么可以用预写日志的方式，把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时，一次性写入 sink 系统。

11. Flink 是如何处理反压的

Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink 的反压设计也是基于这个模型。Flink 使用了高效有界的分布式阻塞队列，就像 Java 通用的阻塞队列（BlockingQueue）一样。下游消费者消费变慢，上游就会受到阻塞。

12. Flink 中的状态存储

Flink 在做计算的过程中经常需要存储中间状态，来避免数据丢失和状态恢复。选择的状态存储策略不同，会影响状态持久化如何和 checkpoint 交互。Flink 提供了三种状态存储方式：MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend。

13. Flink 是如何支持流批一体的

这道题问的比较开阔，如果知道 Flink 底层原理，可以详细说说，如果不是很了解，就直接简单一句话：Flink 的开发者认为批处理是流处理的一种特殊情况。批处理是有限的流处理。Flink 使用一个引擎支持了 DataSet API 和 DataStream API。

14. Flink 的内存管理是如何做的

Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink 大量的使用了堆外内存。如果需要处理的数据超出了内存限制，则会将部分数据存储到硬盘上。Flink 为了直接操作二进制数据实现了自己的序列化框架。

15. Flink CEP 编程中当状态没有到达的时候会将数据保存在哪里

在流式处理中，CEP 当然是要支持 EventTime 的，那么相对应的也要支持数据的迟到现象，也就是 watermark 的处理逻辑。CEP 对未匹配成功的事件序列的处理，和迟到数据是类似的。在 Flink CEP 的处理逻辑中，状态没有满足的和迟到的数据，都会存储在一个 Map 数据结构中，也就是说，如果我们限定判断事件序列的时长为 5 分钟，那么内存中就会存储 5 分钟的数据，这在我看来，也是对内存的极大损伤之一。

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