-最多一次 有可能会有数据丢失 这本质上是简单的恢复方式，也就是直接从失败处的下个数据开始恢复程序，之前的失败数据处理就不管了。...commit“提交”动作，但是任何一个“预提交”失败都会导致 Flink 回滚到最近的 checkpoint； 两阶段提交-详细流程 需求 接下来将介绍两阶段提交协议，以及它如何在一个读写...2.如果只要有一个预提交失败，则所有其他提交都将中止，我们将回滚到上一个成功完成的checkpoint。...如果commit失败（例如，由于间歇性网络问题），整个Flink应用程序将失败，应用程序将根据用户的重启策略重新启动，还会尝试再提交。...().setMinPauseBetweenCheckpoints(500);//默认是0 //设置如果在做Checkpoint过程中出现错误，是否让整体任务失败：true是 false
tags可让您使用指定了标签的跑步者来运行作业,此runner具有ruby和postgres标签。...（或由于标记为allow_failure而被视为成功）时才执行作业。...on_failure当前面阶段出现失败则执行。 always 执行作业，而不管先前阶段的作业状态如何，放到最后执行。总是执行。...retry 配置在失败的情况下重试作业的次数。 当作业失败并配置了retry ，将再次处理该作业，直到达到retry关键字指定的次数。...如果retry设置为2，并且作业在第二次运行成功（第一次重试），则不会再次重试. retry值必须是一个正整数，等于或大于0，但小于或等于2（最多两次重试，总共运行3次） unittest: stage
这些新的计算引擎有一个共同点：将整个处理流程作为一个大作业，而不是把它们分解成独立的子作业。通过几个处理阶段显式地处理数据流，所以这些系统称为数据流引擎。...数据流引擎可以实现与MapReduce引擎相同的计算模型，而且由于数据流引擎的优化工作，任务通常的执行速度会更快。...容错机制 将中间状态写入分布式存储系统并非一无是处，这其实是MapReduce模型的容错机制：一旦一个任务失败了，可以在另一台机器上重新启动，再从分布式存储系统之中读取相同的输入。...当需要重新计算中间状态之后，最为重要的计算的确定性：给定相同的输入数据，最终要产生相同的输出结果。如果丢失的数据已经发送给下一阶段的计算函数，那么这个问题就变得复杂了。...如果重新计算的数据和上一次计算的结果不一致，需要同样中止下一阶段的计算。所以通过重新计算数据，来进行容错会比较苛刻而且会产生额外的计算代价：计算是CPU密集型的，那么重新计算可能会付出更高的代价。
，则协调者向参与者发起提交指令，参与者提交资源变更的事务，释放资源，如果任何一个参与者明确返回准备失败，就是预留资源和执行失败，则协调器发送中止指令，参与者取消已经变更的事务，执行undo日志，释放资源...， 二阶段提交在准备阶段锁定资源，这是一个重量级操作，但是能保证强一致性，实现复杂，成本高，不够灵活， 阻塞，任何一次指令都必须收到明确的响应,否则一直阻塞，占用资源不释放 单点故障，若协调者宕机，...三阶段解决了二阶段一直阻塞的问题，引入了超时机制，并且引入了询问的阶段 询问阶段，协调者就是问问参与者能否完成指令，参与者只要回复可以或不可以,这个阶段超时导致中止， 准备阶段，如果询问都回复可以，那么准备阶段协调者就会发起执行请求...提交阶段，如果每个参与者才准备阶段成功返回，这协调者就会发送提交操作指令，参与者提交变更的事务,释放资源，若干任何参与者返回失败，则协调者就会发起中止操作，参与者取消变更的事务，执行undo日志，释放资源...第一种超时是当调用服务1的时候超时了，此时我们需要使用查询模式，查询处理的结果,获取到结果之后，做出相应的处理，如果成功就继续下面操作，如果失败了就会重试，请求再次处理，但是当查询的结果是异常的，这种情况
背景 数据库里的事务大家都不陌生，而在微服务架构中由于一个任务执行可能涉及多个微服务，要想在分布式系统实现事务 就要用到分布式事务了。...那么一个任务需要协调多个微服务完成任务时，需要用到分布式事务 单个数据库被多个微服务调用，由于跨JVM进程，数据库的事务就失效了，这时需要用到分布式事务。...Partition tolerance（分区容错性）：系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。 因此，要么AP，要么CP，要么AC，但是不存在CAP。...它由两个阶段组成： 准备阶段（或投票阶段），在该阶段，协调者尝试准备所有事务的参与者以采取必要的准备步骤并投票，投票结果要么“是”：进入提交阶段，或“否”：中止（如果本地部分检测到问题） 提交阶段，根据参与者的再次投票...然后，参与者使用他们的本地事务资源执行所需的操作（提交或中止）。 缺点: 最大缺点是它是一个阻塞协议。如果协调器永久失败，一些参与者将永远无法解决他们的事务。
，只有Executor丢失或者Task由于Fetch失败才需要重新提交失败的Stage以调度运行失败的任务，其他类型的Task失败会在TaskScheduler的调度过程中重试。...在记录Task失败次数过程中，TaskSetManager还会记录它上一次失败所在的ExecutorId和Host，这样下次再调度这个Task时，会使用黑名单机制，避免它被调度到上一次失败的节点上，起到一定的容错作用...此外，Spark 还提供了数据检查点和记录日志，用于持久化中间 RDD，从而使得在进行失败恢复时不需要追溯到最开始的阶段。...把一个 DAG 图划分成多个 “阶段” 以后，每个阶段都代表了一组关联的、相互之间没有 Shuffle 依赖关系的任务组成的任务集合。...所有的存储级别都通过重新计算丢失的数据的方式，提供了完全容错机制。但是多副本级别在发生数据丢失时，不需要重新计算对应的数据库，可以让任务继续运行。 5.
Flink应用程序的Exactly-Once语义 当我们说Exactly-Once语义时，我们的意思是每个传入的事件只会影响最终结果一次。即使机器或软件出现故障，也没有重复数据，也没有丢失数据。...但是，在具有多个并发运行的接收器任务的分布式系统中，简单的提交或回滚是远远不够的，因为必须确保所有组件在提交或回滚时一致才能确保一致的结果。Flink 使用两阶段提交协议及预提交阶段来解决这一问题。...如果至少有一个预提交失败，那么所有其他的提交也都会中止，并将回滚到上一个成功完成的检查点。 在预提交成功之后，必须保证提交最终成功 - 我们的算子和外部系统都需要保证这点。...如果一个提交失败（例如，由于间歇性网络问题），整个 Flink 应用程序将会失败，应用程序将根据用户的重启策略重新启动，并且还会尝试一次提交。...这个过程至关重要，因为如果提交最终失败，将会发生数据丢失。 因此，我们要确定所有算子都同意检查点的最终结果：所有算子都同意数据提交或中止提交并回滚。 3.
原先的Hive实现 基于Hive的管道由三个逻辑阶段组成，其中每个阶段对应于共用entity_id的数百个较小的Hive作业，因为为每个阶段运行大型Hive作业不太可靠并且受到每个作业的最大任务数量的限制...最初，我们考虑了两个选项：改进HDFS中的批量重命名来支持这个案例，或者配置Spark以生成更少的输出文件（由于大量任务（70,000）在此阶段很难）。我们退出了问题并考虑了第三种选择。...可配置的最大获取失败次数（SPARK-13369）：对于这种长时间运行的作业，由于机器重启而引起的获取失败概率显着增加。...最重要的是，我们在Spark driver中实现了一项功能，以便能够暂停任务的调度，以便由于群集重新启动导致过多的任务失败不会导致job失败。...修复由于fetch失败导致的重复任务运行问题 （SPARK-14649）：Spark driver在发生fetch失败时重新提交已在运行的任务，从而导致性能不佳。
2）两阶段提交（2PC）： 对于每个 checkpoint，sink 任务会启动一个事务，并将接下来所有接收的数据添加到事务里。...commit，在提交阶段，将预提交写入的临时文件移动到真正的目标目录中，这代表着最终的数据会有一些延迟。 abort，在中止阶段，我们删除临时文件。...4 Flink-Kafka Exactly-once 虽然Flink 通过强大的异步快照机制和两阶段提交，实现了“端到端的精确一次语义”。但端到端的精确一次还依赖其他的外部系统。...Flink 自身是无法保证外部系统“精确一次”语义的，所以 Flink 若要实现所谓“端到端（End to End）的精确一次”的要求，那么外部系统必须支持“精确一次”语义；然后借助 Flink 提供的分布式快照和两阶段提交才能实现...，但是任何一个“预提交”失败都会导致 Flink 回滚到最近的 checkpoint； pre-commit 完成，必须要确保 commit 也要成功。
消息事务所谓的消息事务就是基于消息队列的两阶段提交，本质上是对消息队列的一种特殊利用，它是将本地事务和发消息放在了一个分布式事务里，保证要么本地操作成功成功并且对外发消息成功，要么两者都失败。...，这时候B会收到消息去执行本地操作，如果本地操作失败，消息会重投，直到B操作成功，这样就变相地实现了A与B的分布式事务。...由于消费组未订阅该主题，故消费端无法消费“半消息”的消息，然后RocketMQ会开启一个定时任务，从Topic为RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC中拉取消息进行消费，根据生产者组获取一个服务提供者发送回查事务状态请求...这里的会话，你可以理解为 Producer 进程的一次运行。当你重启了 Producer 进程之后，这种幂等性保证就丧失了。如果想实现多分区以及多会话上的消息无重复，应该怎么做呢？...Pulsar的事务消息和Kafka应用场景和语义类似，只是由于底层实现机制有差别，在一些细节上有区别。相信看到这里就非常清楚了，对于事务消息如何选型和应用，首先要明白你的业务需求是什么。
消息事务 所谓的消息事务就是基于消息队列的两阶段提交，本质上是对消息队列的一种特殊利用，它是将本地事务和发消息放在了一个分布式事务里，保证要么本地操作成功成功并且对外发消息成功，要么两者都失败。...由于消费组未订阅该主题，故消费端无法消费“半消息”的消息，然后 RocketMQ 会开启一个定时任务，从 Topic 为 RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC 中拉取消息进行消费，根据生产者组获取一个服务提供者发送回查事务状态请求...这里的会话，你可以理解为 Producer 进程的一次运行。当你重启了 Producer 进程之后，这种幂等性保证就丧失了。如果想实现多分区以及多会话上的消息无重复，应该怎么做呢？...Pulsar 的事务消息和 Kafka 应用场景和语义类似，只是由于底层实现机制有差别，在一些细节上有区别。 相信看到这里就非常清楚了，对于事务消息如何选型和应用，首先要明白你的业务需求是什么。...是要实现分布式事务的最终一致性，还是要实现 Exactly-once (精确一次)语义？明白之后需求，选择什么组件就十分明确了。
分区内的计算收敛，不需要依赖所有分区的数据，可以并行地在不同节点进行计算。所以它的失败回复也更有效，因为它只需要重新计算丢失的parent partition。...从失败恢复的角度看，shuffle dependency牵涉RDD各级的多个parent partition。...DAG RDD之间的依赖关系就形成了DAG（有向无环图）， 在Spark作业调度系统中，调度的前提是判断多个作业任务的依赖关系，这些作业任务之间可能存在因果的依赖关系，也就是说有些任务必须先获得执行，然后相关的依赖任务才能执行...因此，shuffle依赖就必须分为两个阶段(stage)： 第一个阶段(stage)需要把结果shuffle到本地，例如groupByKey，首先要聚合某个key的所有记录，才能进行下一步的reduce...对于窄依赖，由于父RDD的一个分区只对应一个子RDD分区，这样只需要重算和子RDD分区对应的父RDD分区即可，所以这个重算对数据的利用率是100%的。
服务阶段明确了上游对接的服务标准和保障级别，以及对于整个服务的价值评估。...最后，DWD 层的重复消费对于实时侧的资源挑战也很大，在选择数据源和依赖关系时需要考虑资源问题。 生产阶段：state 没有清理机制会导致状态变大、作业频繁失败。...服务阶段：对于一个实时任务，最无法接受的就是作业流程失败、重启，导致数据重复或者曲线掉坑的问题。为了避免这类问题，需要有标准化的方案，而离线大概率可以保证重启后数据一致性。...我们将任务分成 4 个等级，p0 ~ p3。...作业 CP 失败。
所以它的失败恢复也更有效，因为它只需要重新计算丢失的parent partition即可 （2）宽依赖（shuffle dependencies） 则需要所有的父分区都是可用的，必须等RDD的parent...11.3 DAG RDD之间的依赖关系就形成了DAG（有向无环图） 在Spark作业调度系统中，调度的前提是判断多个作业任务的依赖关系，这些作业任务之间可能存在因果的依赖关系，也就是说有些任务必须先获得执行...，然后相关的依赖任务才能执行，但是任务之间显然不应出现任何直接或间接的循环依赖关系，所以本质上这种关系适合用DAG表示 11.4 stage划分 由于shuffle依赖必须等RDD的父RDD分区数据全部可读之后才能开始计算...由于上述特性，将shuffle依赖就必须分为两个阶段(stage)去做： （1）第1个阶段(stage)需要把结果shuffle到本地，例如reduceByKey，首先要聚合某个key的所有记录，才能进行下一步的...后面的RDD多个分区都要去读这个信息，如果放到内存，如果出现数据丢失，后面的所有步骤全部不能进行，违背了之前所说的需要父RDD分区数据全部ready的原则。
对每个JOB的各阶段计算有向无环图(DAG)，并且跟踪RDD和每个阶段的输出。 找出最小调度运行作业,将Stage对象以TaskSet方式提交给底层的调度器。...为了容错，同一stage可能会运行多次，称之为"attemp",如果task调度器报告了一个故障(该 故障是由于上一个stage丢失输出文件而导致的)DAG调度就会重新提交丢失的stage。...DAG调度器会等待一段时间看其他节点或task是否失败，然后对丢失的stage重新提交taskset， 计算丢失的task。...并行任务的集合，都会计算同一函数。所有task有着同样的shuffle依赖，调度器运行的task DAG 在shuffle边界处划分成不同阶段。调度器以拓扑顺序执行....可插拔，同Dag调度器接受task，发送给cluster， 运行任务，失败重试，返回事件给DAG调度器。
提交事务还是中止事务，决定性时刻在于提交记录成功刷盘的那一瞬间：在此之前，事务可能会被中止（由于宕机）；在此之后，该事务一定会被提交（即使宕机）。...如果有些节点提交了该事务，但另外的一些节点却中止该事务了，多个节点间就会处于不一致的状态。而且，一旦事务在一个节点上提交了（即便之后发现了该事务在其他节点上失败了）就难以进行撤销。...相比单机事务的一次提交请求，2PC 中的提交、中止过程被拆分成了两个阶段（即名字由来）。 一次成功执行的两阶段提交 不要混淆 2PC 和 2PL。...基于承诺的系统 从上面的简要描述中，我们可能很难想通为什么两阶段提交能够保证原子性？而多个节点的单阶段提交就做不到这一点。毕竟，虽然是两阶段，但是两阶段中的任何一个请求都有可能在网络中丢失。...协调者故障 我们已经讨论了在 2PC 中如果任何一个参与者（participant）或者网络故障时的系统行为： 如果任意准备提交（prepare）请求失败，则协调者中止事务。
at most once : 至多一次，表示一条消息不管后续处理成功与否只会被消费处理一次，那么就存在数据丢失可能 2. exactly once : 精确一次，表示一条消息从其消费到后续的处理成功...，flink 通过checkpoint机制提供了Exactly-Once与At-Least-Once 两种不同的消费语义实现， 可以将程序处理的所有数据都保存在状态内部，当程序发生异常失败重启可以从最近一次成功...，如果chk n成功之后，后续的任务处理失败，任务重启会消费chk n+1阶段数据，就会到致数据重复消息，如果barrier等待就不会出现这样情况，因此barrier需要对齐那么就是实现exectly...在2PC中提到如果对应流程2预提交失败，那么本次checkpoint就被取消不会执行，不会影响数据一致性，那么如果流程4提交失败了，在flink中可以怎么处理的呢？...我们可以在预提交阶段(snapshotState)将事务的信息保存在state状态中，如果流程4失败，那么就可以从状态中恢复事务信息，并且在CheckpointedFunction的initializeState
如果参与者节点的事务操作实际执行成功，则它返回一个”同意”消息；如果参与者节点的事务操作实际执行失败，则它返回一个”中止”消息。 2....该请求发送完成后，对系统A而言，该事务的处理过程就结束了，此时它可以处理别的任务了。 但commit消息可能会在传输途中丢失，从而消息中间件并不会向系统B投递这条消息，从而系统就会出现不一致性。...当然，一般消息中间件可以设置消息重试的次数和时间间隔，比如：当第一次投递失败后，每隔五分钟重试一次，一共重试3次。如果重试3次之后仍然投递失败，那么这条消息就需要人工干预。 ? ?...不幸的是，由于[B:Cancel]业务也有n（0<=n<=5）个反向的写库操作，此时一旦[B:Cancel]也中途出错，则后续的[B:Cancel]执行任务更加繁重。...因为，相比第一次[B:Cancel]操作，后续的[B:Cancel]操作还需要判断先前的[B:Cancel]操作的n（0<=n<=5）个写库中哪几个已经执行、哪几个还没有执行，这就涉及到了幂等性问题。
如果参与者节点的事务操作实际执行成功，则它返回一个"同意"消息；如果参与者节点的事务操作实际执行失败，则它返回一个"中止"消息。...当然，一般消息中间件可以设置消息重试的次数和时间间隔，比如：当第一次投递失败后，每隔五分钟重试一次，一共重试 3 次。如果重试 3 次之后仍然投递失败，那么这条消息就需要人工干预。...，由于 Try 阶段已经完成了一致性检查，因此本过程直接执行，而不做任何检查。...不幸的是，由于[B:Cancel]业务也有n（0<=n<=5）个反向的写库操作，此时一旦[B:Cancel]也中途出错，则后续的[B:Cancel]执行任务更加繁重。...因为，相比第一次[B:Cancel]操作，后续的[B:Cancel]操作还需要判断先前的[B:Cancel]操作的n（0<=n<=5）个写库中哪几个已经执行、哪几个还没有执行，这就涉及到了幂等性问题。
1000 21、当作业失败后，检查点如何恢复作业？...回滚机制：即当作业失败后，能够将部分写入的结果回滚到之前写入的状态。 幂等性：就是一个相同的操作，无论重复多少次，造成的结果和只操作一次相等。...即当作业失败后，写入部分结果，但是当重新写入全部结果时，不会带来负面结果，重复写入不会带来错误结果。 29、什么是两阶段提交协议？...3、如果有任意一个Pre-commit失败，所有其他的Pre-commit必须停止，并且Flink会回滚到最近成功的Checkpoint。...由于多个任务会共享相同的集群，因此任务间会存在竞争，比如网络带宽等。如果某个TM挂掉，上面的所有任务都会失败。 其他方面：拥有提前创建的集群，可以避免每次使用的时候过多考虑集群问题。
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