访问外部数据库中的数据（例如在 MapFunction 中）通常意味着同步交互：将请求发送到数据库，MapFunction 会等待直到收到响应。在许多情况下，这个等待时间占了该函数绝大部分时间。...Async I/O API Flink 的异步 I/O API允许用户在数据流中使用异步请求客户端。API处理与数据流的集成，以及处理顺序，事件时间，容错等。...尽管异步I/O方法通常会有更好的吞吐量，但是算子仍然可能是流应用程序中的瓶颈。限制并发请求的数量可以确保算子不会积压不断增长的未处理请求，但一旦容量耗尽，它将触发背压。 4....这通常会导致在检查点中出现一定量的额外延迟和一些开销，因为与 Unordered 模式相比，结果的记录在检查点状态中保持较长的一段时间。...与处理时间相比，开销没有显着变化。 请记住，提取时间是事件时间的特例，自动生成的 watermarks 基于数据源的处理时间。 6.
此功能融合了复杂事件处理（CEP）和SQL，可以轻松地对数据流进行模式匹配，从而实现一整套新的用例。此功能目前处于测试阶段。...，它为表的更改历史记录提供（参数化）视图，可以返回表在任何时间点的内容。...随着时间的推移，表会不断发生变化，并增加更新的汇率。Temporal Table 是一种视图，可以返回汇率在任何时间点的实际状态。通过这样的表，可以使用正确的汇率将不同货币的订单流转换为通用货币。...Temporal Joins 允许 Streaming 数据与不断变化/更新的表的内存和计算效率的连接，使用处理时间或事件时间，同时符合ANSI SQL。...如果启用了本地恢复，Flink 将在运行任务的机器上保留一份最新检查点的本地副本。将任务调度到之前的位置，Flink 可以通过从本地磁盘读取检查点状态来最小化恢复状态的网络流量。
应用至生产已有一段时间，刚上生产的时候有幸排查过因数据倾斜引起的Checkpoint超时问题——当时简单的了解了相关机制，最近正好在读Flink源码，不如趁这个机会搞清楚。...在这里，我们首先要搞清楚两种Exactly-Once的区别： Exactly Once：在计算引擎内部，数据不丢失不重复。本质是通过Flink开启检查点进行Barrier对齐，即可做到。...会将当前算子未处理以及正在处理的record一起做进快照，因此快照会变得特别大。...而Flink是基于Chandy-Lamport 算法来扩展的——该算法异步地执行快照，同时要求数据源可重放，但仍然会存储上游数据。而Flink的方案提出的方案在无环图中并不会存储数据。...生成新的CheckpointingID，并创建一个PendingCheckpoint——当所有Task都完成了Checkpoint，则会转换成一个CompletedCheckpoint。
（注意：这些保证自然会假设Kafka本身不会丢失任何数据。） 请注意，Flink在内部将偏移量作为其分布式检查点的一部分进行快照。...这可以保证不会丢失任何记录（尽管它们可以重复）。...如果Flink应用程序崩溃和完成重启之间的时间较长，那么Kafka的事务超时将导致数据丢失（Kafka将自动中止超过超时时间的事务）。考虑到这一点，请根据预期的停机时间适当配置事务超时。...在read_committed模式中KafkaConsumer，任何未完成的事务（既不中止也不完成）将阻止来自给定Kafka主题的所有读取超过任何未完成的事务。...这有两个含义： 首先，在Flink应用程序的正常工作期间，用户可以预期Kafka主题中生成的记录的可见性会延迟，等于已完成检查点之间的平均时间。
（注意：这些保证自然会假设Kafka本身不会丢失任何数据。） 请注意，Flink在内部将偏移量作为其分布式检查点的一部分进行快照。...这可以保证不会丢失任何记录（尽管它们可以重复）。 Semantic.EXACTLY_ONCE 使用Kafka事务提供恰好一次的语义。...如果Flink应用程序崩溃和完成重启之间的时间较长，那么Kafka的事务超时将导致数据丢失（Kafka将自动中止超过超时时间的事务）。考虑到这一点，请根据预期的停机时间适当配置事务超时。...在read_committed模式中KafkaConsumer，任何未完成的事务（既不中止也不完成）将阻止来自给定Kafka主题的所有读取超过任何未完成的事务。...这有两个含义： 首先，在Flink应用程序的正常工作期间，用户可以预期Kafka主题中生成的记录的可见性会延迟，等于已完成检查点之间的平均时间。
2.1 遵守数据保护法规 围绕数据隐私法规的最新发展，例如，欧盟推出的新的通用数据保护条例 (GDPR)，遵守此类数据要求成为 IT 行业的一个重要话题。...2.2 更有效地管理存储状态的大小 另一个问题是存储状态的规模不断增长。通常，当用户活跃时数据需要临时持久化，例如网络会话。当活跃结束时，数据不在用用处，而它仍然占用存储空间。...通过这种方式，对用户隐藏过期状态，这会阻止过期后访问任何个人数据。 第二个是返回已过期但还没有垃圾回收的状态。...Flink 1.6.0 仅在检查点或保存点生成完整快照时才支持自动驱逐过期状态。请注意，状态驱逐不适用于增量检查点。...在当前版本中，状态 TTL 保证在配置超时后状态不可访问，以符合 GDPR 或任何其他数据合规性规则。Flink 社区正在开发多个扩展，以在未来版本中改进和扩展 State TTL 功能。
对齐持续时间，定义为接收第一个和最后一个检查点屏障之间的时间。 在未对齐的仅一次检查点和至少一次检查点期间，子任务正在处理来自上游子任务的所有数据而没有任何中断。...Checkpointing调优 应用程序可以配置定期触发检查点。 当检查点的完成时间超过检查点间隔时，在进行中的检查点完成之前不会触发下一个检查点。...默认情况下，一旦正在进行的检查点完成，将立即触发下一个检查点。 应用程序可以配置定期触发检查点。 当检查点的完成时间超过检查点间隔时，在进行中的检查点完成之前不会触发下一个检查点。...当检查点最终经常花费比基本间隔更长的时间（例如，因为状态增长大于计划，或者存储检查点的存储暂时很慢），系统会不断地获取检查点（一旦完成，新的检查点就会立即启动） ....如果在从副本恢复过程中出现任何问题，Flink 会透明地重试从主副本恢复任务。仅当主副本和（可选）辅助副本失败时，恢复才会失败。在这种情况下，根据配置，Flink 仍可能回退到旧的检查点。
Flink 中的检查点是以下内容的一致快照： 应用程序的当前状态 输入流中的位置 Flink 以固定的时间间隔（可配置）生成检查点，然后将检查点写入持久存储系统，例如S3或HDFS。...将检查点数据写入持久存储是异步发生的，这意味着 Flink 应用程序在写检查点过程中可以继续处理数据。 如果发生机器或软件故障重新启动后，Flink 应用程序从最近成功完成的检查点恢复。...Flink 对端到端 Exactly-Once 语义的支持不仅限于 Kafka，可以与任何提供协调机制的数据源/接收器一起使用。...如果发生故障，我们可以回滚到上次成功完成快照的时间点。 下一步是通知所有算子检查点已成功完成。这是两阶段提交协议的提交阶段，JobManager 为应用程序中的每个算子发出检查点完成的回调。...数据源和窗口算子没有外部状态，因此在提交阶段，这些算子不用执行任何操作。但是，数据接收器有外部状态，因此此时应该提交外部事务： ? 我们总结一下： 一旦所有算子完成预提交，就会发出一个提交。
尽管此项工作尚未全部完工，但 Flink 1.5 已经可以支持更为顺畅的 Kubernetes 部署，并可以将与外部系统的通信（与外部服务代理的交互）切换到 HTTP/REST。...需要注意的是，这些改进对 Flink API 没有任何影响。 2.2 广播状态 对广播状态的支持（即在某个函数的所有并行实例中复制状态）是一直广受开发者期待的特性。...基于信用的流量控制在最大程度上减少“线上”数据量，同时保持了高吞吐量。这显著减少了在回压情况下用于完成检查点的时间。此外，Flink 现在能够在不降低吞吐量的情况下实现更低的延迟。...不过如果真的发生故障，可能需要一段时间才能从远程存储中加载状态以恢复应用程序。 Flink 社区正在不断努力提高检查点和恢复效率。...如下查询允许对有限时间范围内的基于事件时间或处理时间的表进行连接。 对于不应该在有限时间间隔内连接两个流式表的情况，Flink SQL 提供了非窗口内部连接支持。
当定时器触发并向下游发送数据以后，便清空储存定时器时间戳的状态变量，这样当新的数据到来时，发现并没有定时器存在，就可以注册新的定时器了，注册完定时器之后将定时器的时间戳继续保存在状态变量中。...（TTL） 在实际应用中，很多状态会随着时间的推移逐渐增长，如果不加以限制，最终就会导致存储空间的耗尽。...为了应对这种场景，Flink 1.11之后提供了不对齐的检查点保存方式，可以将未处理的缓冲数据（in-flight data）也保存进检查点。...这就意味着即使已经达到了周期触发的时间点，只要距离上一个检查点完成的间隔不够，就依然不能开启下一次检查点的保存。这就为正常处理数据留下了充足的间隙。...由于之前的检查点可能尚未完成，因此上一个事务也可能尚未提交；此时barrier的到来开启了新的事务，上一个事务尽管可能没有被提交，但也不再接收新的数据了。
一、概述 在Flink 1.7.0中，更接近实现快速数据处理和以无缝方式为Flink社区实现构建数据密集型应用程序的目标。...此功能结合了复杂事件处理（CEP）和SQL，可以轻松地在数据流上进行模式匹配，从而实现一整套新的用例。...随着时间的推移，这种表格不断增长/变化，并且增加了新的更新汇率。 时态（Temporal ）表是一种视图，可以将这些汇率的实际状态返回到任何给定的时间点。...Temporal Joins允许使用处理时间或事件时间，在符合ANSI SQL的情况下，使用不断变化/更新的表来进行内存和计算效率的Streaming数据连接。...如果启用了本地恢复，Flink将在运行任务的计算机上保留最新检查点的本地副本。 通过将任务调度到以前的位置，Flink将通过从本地磁盘读取检查点状态来最小化恢复状态的网络流量。
结果： 修改之前24个TaskManager(CPU) 来不及消费，改完之后20个CPU可完成任务。...Kafka消息大小默认配置太小，导致数据未处理 业务背景： 正常的Flink任务消费Topic数据，但是Topic中的数据为XML以及JSON，单条数据较大。...虽然这对于测试和少量键的数据来说是很好的选择，但如果在生产环境中遇到无限多键值时，会引发问题。由于状态是对你隐藏的，因此你无法设置TTL，并且默认情况下未配置任何TTL。...检查一下当前YARN集群的状态、正在运行的YARN App以及Flink作业所处的队列，释放一些资源或者加入新的资源。...Flink的状态是按key组织并保存的，如果程序逻辑内改了keyBy()逻辑或者key的序列化逻辑，就会导致检查点/保存点的数据无法正确恢复。
Flink和Spark在做流式计算时，为了保证数据一致性都借鉴了Chandy-Lamport算法原理，Chandy-Lamport算法目标是让多个分布式节点本地数据以及通信中的数据完成local snapshot...对每个通道,进程记录在它自己记录下状态之后和在发送方记录下它自己状态之前到达的任何消息。这种安排可以记录不同时间的进程状态并且能用已传送但还没有接收到的消息说明进程状态之间的差别。...当任务收到一个新检查点Barrier栏栅分隔符时,会继续等待所有其他输入分区也发来这个检查点Barrier栏栅分隔符，如任务A完成当前批次编号checkpoint-100的Barrier前数据，但是其他任务还没完成...Flink会在输入源的数据集上间隔性地生成Checkpoint barrier,通过栅栏(barrier)将隔时间段内的数据划分到相应的Checkpoint中。...上述主要讲述了对齐Checkpoint分布式一致性快照算法的实现过程，至于Flink1.11新特性非对齐Checkpoint机制有机会再做下次分享。
尽管我们强烈建议使用异步快照来避免阻塞管道，但请注意，这是一项新功能，目前默认情况下不会启用。...较小的元数据存储在 JobManager 的内存中（或者在高可用性模式下，存储在元数据检查点中）。 FsStateBackend 默认使用异步快照，以避免在写入状态检查点时阻塞处理管道。...进行检查点操作时，整个 RocksDB 数据库进行检查点操作存储到配置的文件系统和目录中。较小的元数据存储在 JobManager 的内存中（或者在高可用性模式下，存储在元数据检查点中）。...如果你希望为集群中的所有作业建立不同的默认值，可以在 flink-conf.yaml 中定义一个新的默认状态终端来完成。默认的状态终端可以被每个作业的配置覆盖，如下所示。...如果默认状态终端设置为 filesystem，state.backend.fs.checkpointdir 定义了检查点数据存储目录。
根据最新的统计显示，仅在过去的两年中，当今世界上90％的数据都是在新产生的，每天创建2.5万亿字节的数据，并且随着新设备，传感器和技术的出现，数据增长速度可能会进一步加快。...这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因。 如今，有许多可用的开源流框架。有趣的是，几乎所有它们都是相当新的，仅在最近几年才开发出来。...与批处理不同，批处理以工作中的开始和结束为界，而工作是在处理有限数据之后完成的，而流处理则是指连续不断地处理天，月，年和永久到来的无边界数据。...容错是免费提供的，因为它本质上是一个批处理，吞吐量也很高，因为处理和检查点将在一组记录中一次性完成。但这会花费一定的等待时间，并且感觉不自然。高效的状态管理也将是维持的挑战。...尽管这两个框架中的API都是相似的，但是它们在实现上没有任何相似性。
结果 修改之前 24个 TaskManager(CPU) 来不及消费，改完之后 20 个 CPU 可完成任务。...Kafka 消息大小默认配置太小，导致数据未处理 业务背景 正常的Flink任务消费 Topic 数据，但是Topic中的数据为 XML 以及 JSON，单条数据较大 问题描述 Flink各项metrics...虽然这对于测试和少量键的数据来说是很好的选择，但如果在生产环境中遇到无限多键值时，会引发问题。由于状态是对你隐藏的，因此你无法设置 TTL，并且默认情况下未配置任何 TTL。...检查一下当前YARN集群的状态、正在运行的YARN App以及Flink作业所处的队列，释放一些资源或者加入新的资源。...Flink的状态是按key组织并保存的，如果程序逻辑内改了keyBy()逻辑或者key的序列化逻辑，就会导致检查点/保存点的数据无法正确恢复。
下面我们将简要描述Flink的检查点机制，关于Flink中检查点的更多详细讨论，请阅读相应的文档:数据流容错( Data Streaming Fault Tolerance[2])。...现在任务可以恢复执行，operators可以开始处理新的输入数据。这就是调用特定于任务的run()方法的地方。这个方法将一直运行，直到没有更多的输入数据(有限流)，或者任务被取消(手动或非手动)。...最初，计时器服务停止注册任何新的计时器(例如，正在执行的触发计时器)，清除所有尚未启动的计时器，并等待当前正在执行的计时器完成。...Flink中的检查点根据用户指定的时间间隔定期执行，并由与主任务线程不同的线程执行。这就是为什么他们不包括在任务生命周期的主要阶段。...在执行检查点时，任务仍然可以接收输入数据，但数据将被缓存，并仅在检查点成功完成后才被下游处理和发送。 中断执行 在前面的部分中，我们描述了一直运行到完成的任务的生命周期。
尽管此设置针对可缩放的分析查询模式进行了优化，但由于两个原因，它难以处理对数据的频繁更新： 1. Hive 表格式要求我们使用最新数据重写 Parquet 文件。...缺点是它具有更高的数据延迟，因为此设置仅在每个检查点间隔（通常约为 10-15 分钟）生成 Parquet 格式的数据快照。...快照完成后，Flink 将开始处理二进制日志流，观察到的吞吐量将下降到类似于数据库写入吞吐量的水平。Flink 写入端在这个阶段所需的资源将比快照阶段低得多。...另一方面，Flink 状态索引将记录键的索引映射存储到内存中的文件。 鉴于我们的表包含无界的 Kafka 源，我们的状态索引可能会无限增长。...这样一来，我们就可以构建运营仪表板，为我们的各个运营商反映新的业务指标，使他们能够快速响应任何异常情况（例如F1或季节性假期等高需求事件）。
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