Task 故障恢复

Task 故障恢复 #

当 Task 发生故障时，Flink 需要重启出错的 Task 以及其他受到影响的 Task ，以使得作业恢复到正常执行状态。

Flink 通过重启策略和故障恢复策略来控制 Task 重启：重启策略决定是否可以重启以及重启的间隔；故障恢复策略决定哪些 Task 需要重启。

Restart Strategies #

Flink 作业如果没有定义重启策略，则会遵循集群启动时加载的默认重启策略。 如果提交作业时设置了重启策略，该策略将覆盖掉集群的默认策略。

通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 来设置默认的重启策略。配置参数 restart-strategy 定义了采取何种策略。 如果没有启用 checkpoint，就采用“不重启”策略。如果启用了 checkpoint 且没有配置重启策略，那么就采用固定延时重启策略， 此时最大尝试重启次数由 Integer.MAX_VALUE 参数设置。下表列出了可用的重启策略和与其对应的配置值。

每个重启策略都有自己的一组配置参数来控制其行为。 这些参数也在配置文件中设置。 后文的描述中会详细介绍每种重启策略的配置项。

Key Default Type Description
restart-strategy
 (none) String Defines the restart strategy to use in case of job failures.
Accepted values are:
  • none, off, disable: No restart strategy.
  • fixeddelay, fixed-delay: Fixed delay restart strategy. More details can be found here.
  • failurerate, failure-rate: Failure rate restart strategy. More details can be found here.
  • exponentialdelay, exponential-delay: Exponential delay restart strategy. More details can be found here.
If checkpointing is disabled, the default value is none. If checkpointing is enabled, the default value is fixed-delay with Integer.MAX_VALUE restart attempts and '1 s' delay.

除了定义默认的重启策略以外，还可以为每个 Flink 作业单独定义重启策略。 这个重启策略通过在程序中的 StreamExecutionEnvironment 对象上调用 setRestartStrategy 方法来设置。 当然，对于 StreamExecutionEnvironment 也同样适用。

下例展示了如何给我们的作业设置固定延时重启策略。 如果发生故障，系统会重启作业 3 次，每两次连续的重启尝试之间等待 10 秒钟。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
  3, // 尝试重启的次数
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
));

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
  3, // 尝试重启的次数
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
))

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_restart_strategy(RestartStrategies.fixed_delay_restart(
    3,  # 尝试重启的次数
    10000  # 延时(毫秒)
))

以下部分详细描述重启策略的配置项。

Fixed Delay Restart Strategy #

固定延时重启策略按照给定的次数尝试重启作业。 如果尝试超过了给定的最大次数，作业将最终失败。 在连续的两次重启尝试之间，重启策略等待一段固定长度的时间。

通过在 flink-conf.yaml 中设置如下配置参数，默认启用此策略。

restart-strategy: fixed-delay
Key Default Type Description
restart-strategy.fixed-delay.attempts
 1 Integer The number of times that Flink retries the execution before the job is declared as failed if restart-strategy has been set to fixed-delay.
restart-strategy.fixed-delay.delay
 1 s Duration Delay between two consecutive restart attempts if restart-strategy has been set to fixed-delay. Delaying the retries can be helpful when the program interacts with external systems where for example connections or pending transactions should reach a timeout before re-execution is attempted. It can be specified using notation: "1 min", "20 s"

例如：

restart-strategy.fixed-delay.attempts: 3
restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s

固定延迟重启策略也可以在程序中设置：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
  3, // 尝试重启的次数
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
));

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
  3, // 尝试重启的次数
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
))

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_restart_strategy(RestartStrategies.fixed_delay_restart(
    3,  # 尝试重启的次数
    10000  # 延时(毫秒)
))

Failure Rate Restart Strategy #

故障率重启策略在故障发生之后重启作业，但是当故障率（每个时间间隔发生故障的次数）超过设定的限制时，作业会最终失败。 在连续的两次重启尝试之间，重启策略等待一段固定长度的时间。

通过在 flink-conf.yaml 中设置如下配置参数，默认启用此策略。

restart-strategy: failure-rate
Key Default Type Description
restart-strategy.failure-rate.delay
 1 s Duration Delay between two consecutive restart attempts if restart-strategy has been set to failure-rate. It can be specified using notation: "1 min", "20 s"
restart-strategy.failure-rate.failure-rate-interval
 1 min Duration Time interval for measuring failure rate if restart-strategy has been set to failure-rate. It can be specified using notation: "1 min", "20 s"
restart-strategy.failure-rate.max-failures-per-interval
 1 Integer Maximum number of restarts in given time interval before failing a job if restart-strategy has been set to failure-rate.

例如：

restart-strategy.failure-rate.max-failures-per-interval: 3
restart-strategy.failure-rate.failure-rate-interval: 5 min
restart-strategy.failure-rate.delay: 10 s

故障率重启策略也可以在程序中设置：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(
  3, // 每个时间间隔的最大故障次数
  Time.of(5, TimeUnit.MINUTES), // 测量故障率的时间间隔
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
));

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(
  3, // 每个时间间隔的最大故障次数
  Time.of(5, TimeUnit.MINUTES), // 测量故障率的时间间隔
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
))

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_restart_strategy(RestartStrategies.failure_rate_restart(
    3,  # 每个时间间隔的最大故障次数
    300000,  # 测量故障率的时间间隔
    10000  # 延时(毫秒)
))

No Restart Strategy #

作业直接失败，不尝试重启。

restart-strategy: none

不重启策略也可以在程序中设置：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart())

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_restart_strategy(RestartStrategies.no_restart())

Fallback Restart Strategy #

使用群集定义的重启策略。 这对于启用了 checkpoint 的流处理程序很有帮助。 如果没有定义其他重启策略，默认选择固定延时重启策略。

Failover Strategies #

Flink 支持多种不同的故障恢复策略，该策略需要通过 Flink 配置文件 flink-conf.yaml 中的 jobmanager.execution.failover-strategy 配置项进行配置。

故障恢复策略 jobmanager.execution.failover-strategy 配置值
全图重启 full
基于 Region 的局部重启 region

Restart All Failover Strategy #

在全图重启故障恢复策略下，Task 发生故障时会重启作业中的所有 Task 进行故障恢复。

Restart Pipelined Region Failover Strategy #

该策略会将作业中的所有 Task 划分为数个 Region。当有 Task 发生故障时，它会尝试找出进行故障恢复需要重启的最小 Region 集合。 相比于全局重启故障恢复策略，这种策略在一些场景下的故障恢复需要重启的 Task 会更少。

此处 Region 指以 Pipelined 形式进行数据交换的 Task 集合。也就是说，Batch 形式的数据交换会构成 Region 的边界。

  • DataStream 和 流式 Table/SQL 作业的所有数据交换都是 Pipelined 形式的。
  • 批处理式 Table/SQL 作业的所有数据交换默认都是 Batch 形式的。
  • DataSet 作业中的数据交换形式会根据 ExecutionConfig 中配置的 ExecutionMode 决定。

需要重启的 Region 的判断逻辑如下：

  1. 出错 Task 所在 Region 需要重启。
  2. 如果要重启的 Region 需要消费的数据有部分无法访问（丢失或损坏），产出该部分数据的 Region 也需要重启。
  3. 需要重启的 Region 的下游 Region 也需要重启。这是出于保障数据一致性的考虑，因为一些非确定性的计算或者分发会导致同一个 Result Partition 每次产生时包含的数据都不相同。

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