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关于checkpoint cnt和checkpoint scn

关于checkpoint cnt和checkpoint scn 通过试验说明checkpoint cnt 和checkpoint scn的关系 1.在不同条件下转储控制文件 SQL> alter session SQL> alter system checkpoint; System altered. cnt用于保证在正常操作中使用的数据文件是当前版本 在恢复时防止恢复数据文件的错误版本.Checkpoint cnt是一直递增的,即使表空间处于热备份模式. 由于表空间的创建时间不尽相同,所以不同表空间/数据文件的Checkpoint cnt通常是不同的. 我们知道: 在数据库open的过程中,Oracle要进行两次检查. 第一次检查数据文件头中的Checkpoint cnt是否与对应控制文件中的Checkpoint cnt一致. 如果相等,进行第二次检查.

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Flink checkpoint

Flink checkpoint Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能,能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot,从而将这些状态数据定期持久化存储下来 保存多个checkpoint 默认情况下,如果设置了Checkpoint选项,则Flink只保留最近成功生成的1个Checkpoint Flink可以支持保留多个Checkpoint,需要在Flink的配置文件 点,只需要指定对应的某个Checkpoint路径即可实现。 :chk-861、chk-862、chk-863 checkpoint的建议 Checkpoint 间隔不要太短 过短的间对于底层分布式文件系统而言,会带来很大的压力。 Flink 作业处理 record 与执行 checkpoint 存在互斥锁,过于频繁的checkpoint,可能会影响整体的性能。

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    Flink Checkpoint

    Hi~朋友,关注置顶防止错过消息 Checkpoint和State的关系 Flink State Statebackend分类 Checkpoint机制 EXACTLY_ONCE RocksDB增量Checkpoint Checkpoint和State的关系 Checkpoint是从source触发到下游所有节点的一次全局操作。 Checkpoint机制 JobManager中的Checkpoint Coordinator是整个Checkpoint的发起者,下图是由两个Source和一个Sink组成的Flink作业,最右侧是持久化存储 ,在Checkpoint的第一步则是需要我们的Checkpoint Coordinator向所有的Source发起Checkpoint。 最后当Checkpoint Coordinator收集齐所有的Task的State Handle以后,就可以认为此次Checkpoint完成了,此时会向持久化存储中再备份一个Checkpoint meta

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    理解Flink checkpoint

    Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能,它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot,从而将这些状态数据定期持久化存储下来,当Flink程序一旦意外崩溃时 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 (分布式快照算法)。 参考:checkpoint ? 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 ; 开始checkpoint 因为数据倾斜导致了问题barrier未对齐的问题,追根溯源还是下游消费能力不足的问题 参考: Apache Flink** 管理大型状态之增量 Checkpoint 详解: Flink Checkpoint

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    Spark详解06容错机制Cache 和 Checkpoint Cache 和 Checkpoint

    因此,有必要将计算代价较大的 RDD checkpoint 一下,这样,当下游 RDD 计算出错时,可以直接从 checkpoint 过的 RDD 那里读取数据继续算。 但 checkpoint 没有使用这种第一次计算得到就存储的方法,而是等到 job 结束后另外启动专门的 job 去完成 checkpoint 。 问题:checkpoint 怎么实现? 有意思的是我在 driver program 里 checkpoint 了两个 rdd,结果只有一个(下面的 result)被 checkpoint 成功,pairs2 没有被 checkpoint,也不知道是 val result = pairs1.join(pairs2) result.checkpoint 问题:怎么读取 checkpoint 过的 RDD?

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    Checkpoint 源码解析

    cache也是可以持久化到磁盘,只不过是直接将partition的输出数据写到磁盘,而checkpoint是在逻辑job完成后,若有需要checkpoint的RDD,再单独启动一个job去完成checkpoint checkpoint的实现 需要使用checkpoint都需要通过sparkcontext的setCheckpointDir方法设置一个目录以存checkpoint的各种信息数据,下面我们来看看该方法: 通过rdd.checkpoint()即可checkpoint此RDD def checkpoint(): Unit = RDDCheckpointData.synchronized { if 的一个标记,并没有真正执行checkpoint。 的话,那么我们需要先对parents checkpoint

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    pg之CheckPoint机制

    checkpoint又名检查点,一般checkpoint会将某个时间点之前的脏数据全部刷新到磁盘,以实现数据的一致性与完整性。 0x0001 /* Checkpoint is for shutdown */#define CHECKPOINT_END_OF_RECOVERY 0x0002 /* Like shutdown checkpoint shutdown 数据库recovery完成 XLOG日志量达到了触发checkpoint阈值 周期性地进行checkpoint 需要刷新所有脏页 与检查点相关参数 checkpoint_segments 超过该数量的WAL日志,会自动触发checkpointcheckpoint_timeout 系统自动执行checkpoint之间的最大时间间隔。系统默认值是5分钟。 checkpoint_completion_target 该参数表示checkpoint的完成时间占两次checkpoint时间间隔的比例,系统默认值是0.5,也就是说每个checkpoint需要在checkpoints

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    PostgreSQL备机checkpoint

    PostgreSQL备机checkpoint是不能产生checkpoint WAL的,因为如果写这样类型的checkpoint的话,就会将接收的WAL打乱,那么日志将混乱,回放会出问题。 那么问题来了,备机支持checkpoint吗?他的checkpoint怎么做的? PostgreSQL为了缩短恢复时间,备机上也支持checkpoint,即CreateRestartPoint。 memcpy(&checkPoint, XLogRecGetData(record), sizeof(CheckPoint)); ... (const CheckPoint *checkPoint) { ... 这样的话就有问题了,如果主机很长时间都没有做checkpoint了,备机即使正常关闭,重启时,也会从上一个checkpoint开始恢复,这样也会恢复很长时间;并且多次重启也需要从上一次checkpoint

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    PG:checkpoint是什么

    PG:checkpoint是什么 Checkpoint是PG中的核心概念。然而会有用户对此比较陌生,不知道如何调优。本文解释checkpoint及如何调优,希望对数据库内核理解有所帮助。 这就是CHECKPOINT需要干的活之一。 ? Checkpoint的目的就是确保脏页刷写到磁盘,然后该脏页对应的WAL及之前的WAL就可以删除回收了。 控制checkpoint平稳的参数为: test=# SHOW checkpoint_completion_target; checkpoint_completion_target ---------- 下一个问题是:什么时候进行checkpoint呢? 后台写进程会将脏页刷写到磁盘,然而许多情况下,更多工作是由checkpoint进程本身完成,因此关注checkpoint比后台写进程有意义。

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    Postgresql之CheckPoint机制

    checkpoint又名检查点,一般checkpoint会将某个时间点之前的脏数据全部刷新到磁盘,以实现数据的一致性与完整性。 0x0001 / Checkpoint is for shutdown / #define CHECKPOINT_END_OF_RECOVERY 0x0002 / Like shutdown checkpoint recovery完成 XLOG日志量达到了触发checkpoint阈值 周期性地进行checkpoint 需要刷新所有脏页 与检查点相关参数 checkpoint_segments WAL log的最大数量 超过该数量的WAL日志,会自动触发checkpointcheckpoint_timeout 系统自动执行checkpoint之间的最大时间间隔。系统默认值是5分钟。 checkpoint_completion_target 该参数表示checkpoint的完成时间占两次checkpoint时间间隔的比例,系统默认值是0.5,也就是说每个checkpoint需要在checkpoints

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    PostgreSQL checkpoint--shutdown

    其流程如下: 1、在主进程中使用,会首先一个信号处理函数区域,向checkpoint等子进程注册发送信号。 向checkpoint进程发送SIGUSR2 PostmasterMain(int argc, char *argv[]) pqsignal_no_restart(SIGCHLD,收割者); /* 处理子终止 SignalChild(SIGUSR2);//向checkpoint进程发送SIGUSR2信号 } ... } 2、checkpoint 同样,同样是一个处理函数ReqShutHandler,主处理进程注册发送过来的 在checkpoint进程的for循环中,如果shutdown_requested为TRUE,则进程关闭停止每个进程,所有进程停止后,所有进程停止后,根据条件进行检查点:CreateRestartPoint (false); | CreateCheckPoint(CHECKPOINT_IS_SHUTDOWN | CHECKPOINT_IMMEDIATE); | } |-- ...

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    flink checkpoint配置整理

    1.14.4 代码 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 启用 checkpoint 文件存储) env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new FileSystemCheckpointStorage("file:///c:/cdc/checkpoint /")); // savepoint存储位置 // env.setDefaultSavepointDirectory("file:///c:/cdc/checkpoint/"); // 超时时间,checkpoint 模式 值 描述 EXACTLY_ONCE 每条数据只会被处理一次 AT_LEAST_ONCE 至少执行一次 ExternalizedCheckpointCleanup 外部checkpoint清除策略 值 描述 DELETE_ON_CANCELLATION 取消job时删除,只有job执行失败的场景会保留checkpoint RETAIN_ON_CANCELLATION 取消job时保留

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    torch.utils.checkpoint

    如果不需要与非检查点传递相比的确定性输出,则向检查点或checkpoint_sequential提供preserve_rng_state=False,以省略每个检查点期间的RNG状态的存储和恢复。 因此,如果您将张量移动到run_fn内的一个新设备(“new”表示不属于[当前设备+张量参数设备]的集合),那么与非checkpoint传递相比,确定性输出是无法保证的。 torch.utils.checkpoint.checkpoint(function, *args, **kwargs)[source]检查模型或者模型的一部分。通过将计算变为内存来进行检查点工作。 torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential(functions, segments, input, **kwargs)[source]用于检查点顺序模型的辅助函数 例:>>> model = nn.Sequential(...)>>> input_var = checkpoint_sequential(model, chunks, input_var)

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    CheckPoint刷写脏页

    CheckPointBuffers将表和索引的脏页刷到磁盘: 1)会遍历数组BufferDescriptors[(id)],判断buffer对应的状态是否为脏BM_DIRTY,将dirty的数据页标记为BM_CHECKPOINT_NEEDED

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    PostgreSQL之CheckPoint机制

    PostgreSQL在shutdown时会进行checkpoint。其流程如下。 1、在主进程中,会首先注册一个信号处理函数reaper,用于向checkpoint等子进程发送信号。 向checkpoint进程发送SIGUSR2信号 PostmasterMain(int argc, char argv[]) pqsignal_no_restart(SIGCHLD, reaper); 进程发送信号,即不会做checkpoint | if (Shutdown >= ImmediateShutdown || FatalError){ | pmState = PM_WAIT_DEAD_END 在checkpoint进程的for循环中,如果shutdown_requested为TRUE,则进入shutdown流程:stop每个sender进程,所有sender进程stop后,根据条件进行checkpoint (false); | CreateCheckPoint(CHECKPOINT_IS_SHUTDOWN | CHECKPOINT_IMMEDIATE); | } |-- ... proc_exit(0);

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    flink checkpoint 源码分析 (二)

    转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8260370.html flink checkpoint 源码分析 (一)一文主要讲述了在JobManager executionId); 54 55 } 56 } 57 else { 58 LOG.debug("Declining checkpoint taskNameWithSubtask, executionId); 59 60 // send back a message that we did not do the checkpoint barriers, so the downstream operators // can start their checkpoint work as soon as barrier"); } } 上述描述的触发checkpoint调用路径是针对source task的链路。

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    flink checkpoint 源码分析 (一)

    ,flink checkpoint的核心类名为org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator。 定期产生的checkpoint事件 flink的checkpoint是由CheckpointCoordinator内部的一个timer线程池定时产生的,具体代码由ScheduledTrigger这个Runnable Aborting checkpoint. Aborting checkpoint. checkpoint动作。

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    Checkpoint对齐机制源码分析

    checkpoint是保证Flink状态容错的重要机制,通过checkpoint可以实现不同的数据语义,也就是我们所说的Exactly-Once与At-Least-Once,通过不同的checkpoint 机制实现不同的数据语义,这里所说的机制表示的是checkpoint对齐机制:对齐,实现Exactly-Once语义,不对齐,实现At-Least-Once语义。 对齐机制 LOG.warn("{}: Received checkpoint barrier for checkpoint {} before completing current checkpoint {}. " + "Skipping current checkpoint 不会发生数据缓存,会直接交给下游去处理,checkpoint信息会被缓存在一个CheckpointBarrierCount类型的队列中,CheckpointBarrierCount标识了一次checkpoint

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    关于SparkStreaming中的checkpoint

    (1)使用checkpoint (2)自己维护kafka偏移量 checkpoint配合kafka能够在特定环境下保证不丢不重,注意为什么要加上特定环境呢,这里有一些坑,checkpoint是对sparkstreaming 但是checkpoint的最大的弊端在于,一旦你的流式程序代码或配置改变了,或者更新迭代新功能了,这个时候,你先停旧的sparkstreaming程序,然后新的程序打包编译后执行运行,会发现两种情况: 有的同学可能会说,既然如此,直接把上次的checkpoint删除了,不就能启动了吗? 但实际情况是大多数公司的代码都会频繁迭代和升级,与checkpoint刚好相悖,这样以来checkpoint的作用便显的有点没用了,既然还是需要自己维护offset状态, 那么不用checkpoint也罢 所以果断弃用checkpoint,采用自己维护offset。

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    聊聊flink的checkpoint配置

    执行的超时时间(单位milliseconds),超时没完成就会被abort掉 minPauseBetweenCheckpoints用于指定checkpoint coordinator上一个checkpoint 完成之后最小等多久可以出发另一个checkpoint,当指定这个参数时,maxConcurrentCheckpoints的值为1 maxConcurrentCheckpoints用于指定运行中的checkpoint state failOnCheckpointingErrors用于指定在checkpoint发生异常的时候,是否应该fail该task,默认为true,如果设置为false,则task会拒绝checkpoint metadata file state.backend.incremental,默认为false,用于指定是否采用增量checkpoint,有些不支持增量checkpoint的backend会忽略该配置 coordinator上一个checkpoint完成之后最小等多久可以出发另一个checkpoint),maxConcurrentCheckpoints(用于指定运行中的checkpoint最多可以有多少个

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