Flink 调优：Checkpoint 问题排查

亦凉 2024-04-28 13:04 63阅读 0赞

## Flink 调优：Checkpoint 问题排查 ##

## 1. Flink Checkpoint 流程 ##

在使用 Flink 时， 我们基本都会用到 Checkpoint，也难免不会遇到 Checkpoint 慢或者失败等问题，如果想要排查这些问题，那么必须先知道 Checkpoint 的生产流程。一个 Task 的 Checkpoint 流程包括以下几个步骤：

1.  JobManager 向 Source 算子发送 Barrier ，初始化 Checkpoint；
2.  Source 算子收到 Barrier 之后，Checkpoint 自己的 State，并向下游发送 Barrier；
3.  下游收到 Barrier 后，进行 Barrier Alignment 处理；
4.  Task 开始同步阶段的 Snapshot；
5.  Task 开始异步阶段的 Snapshot；
6.  Task 做完 Checkpoint 之后，再上报 JobManager。
    
    ## 2. Checkpoint 监控 ##
    
    通过 Flink UI，我们可以看到 Flink Job 的运行状态、运行日志、Checkpoint 和反压等情况。现在我们就认识下 Flink UI 中与 Checkpoint 相关的部分，图 1 是 Flink 1.3 版本的 UI

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6ZSL54Gr6L-e5aSp_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]  
图1

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6ZSL54Gr6L-e5aSp_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 1]  
图2

其中左侧侧边栏的：

1.  Task Manager：可以查看各个 Task 的配置、日志、资源等相关信息；
2.  Job Manager：可以查看 JobManager 的配置、资源、日志等相关信息。

图 1 右侧下方与 Checkpoint 相关的主要是 **Checkpoints**，在排查 Checkpoint 的相关问题时，也可能会用到 **Subtasks** 和 **Back Pressures**(图 2)。

*  **Subtasks**：可以查看 JobGraph 的各个节点 Subtask 的吞吐量等情况，能够据此判断数据倾斜情况；
 *  Back Pressures
    
    ：用于观察 JobGraph 各节点算子的反压情况，其中：
    
     *  OK: 0 <= Ratio <= 0.10
     *  LOW: 0.10 < Ratio <= 0.5
     *  HIGH: 0.5 < Ratio <= 1
 *  Checkpoints：与 Checkpoint 相关的信息基本都在这里了。
    
     *  Overview：相当于是 Checkpoint Dashboard；
     *  History：各个 Checkpoint 的执行信息；
     *  Summary：整个 Job 所有 Checkpoint 的 End to End Duration、State Size 和 Buffered During Alignment 的最大值、最小值和均值；
     *  Configuration：Checkpoint 的配置信息，不多说了，一眼可以看到
        
        Summary 和 Configuration 比较简单就不多做赘述了，而 Overview 则如图 1 所示，比较简洁明了，需要说明的是 ID 都是 Checkpoint ID——可用于在 Task Manager 日志和 Job Manager 日志中查找对应的信息，More details 是该 Checkpoint 的生产明细信息。而 History 如图 2 所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6ZSL54Gr6L-e5aSp_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 2]

## 3. Checkpoint 失败 ##

对于追查 Checkpoint 失败的具体原因，从日志角度来说大体有这几个步骤：

1.  在 Flink UI 的 **Checkpoints** 中，找到失败的 Checkpoint 的 ID；
2.  用 Checkpoint ID 去 Job Manager 日志中，定位该 Checkpoint 失败发生的 Execution 以及 Task Manager；
3.  在 Task Manager 查找该 Checkpoint 失败的具体原因。

通常情况下，Checkpoint 大概失败有两种情况：

*  Checkpoint Decline
 *  Checkpoint Expire

### 3.1 Checkpoint Decline ###

按照前文的思路，假设我们已经在 Flink UI 中找到了失败的 Checkpoint ID 是 16883。然后，我们就去 Job Manager 日志中定位 ID 16883：

Decline checkpoint 16883 by task ab66f08bf898b7d25b4fe69bc74ce2e1 of job 7af7749825e6bef10cbd909f2746acfc

其中，ab66f08bf898b7d25b4fe69bc74ce2e1 是 Execution ID，7af7749825e6bef10cbd909f2746acfc 是当前 Job I。

然后，用 Execution ID ab66f08bf898b7d25b4fe69bc74ce2e1 在 Job Manager 日志中定位发生在哪个 Task Manager。

******** (18/36) (ab66f08bf898b7d25b4fe69bc74ce2e1) switched from SCHEDULED to DEPLOYING.
    Deploying ******** (18/36) (attempt #0) to slot container_e12_1590211490022_8088_03_102035_2 on HOSTNAME

我们发现该 Execution 被调度到了 HOSTNAME 的 container\_e12\_1590211490022\_8088\_03\_102035\_2 Slot 上，然后再去对应的 Task Manager 中查找失败的具体原因即可。

社区还给出了另一种 Checkpoint Decline 发生在 Checkpoint Cancel 的时候：如果 Flink 在较小的 Checkpoint ID 还没有对齐的时候，收到了更大的 Checkpoint ID，则会把较小的 Checkpoint ID 给取消掉。会有如下日志

Received checkpoint barrier for checkpoint 20 before completing current checkpoint 19. Skipping current checkpoint

这个日志表示，当前 Checkpoint 19 还在对齐阶段，就收到了 Checkpoint 20 的 Barrier。然后，会逐级通知到下游的 Task Checkpoint 19 被取消了，同时也会通知 Job Manager 当前 Checkpoint 被 Decline 了。

### 3.2 Checkpoint Expire ###

如果 Checkpoint 生产时间大于超时时间，该 Checkpoint 就会以失败而告终。按照前文的方法，假设我们已经在 Flink UI 中找到了失败的 Checkpoint ID 是 16881，接着去 Job Manager 日志中定位 ID 16881。

Checkpoint 16881 of job 7af7749825e6bef10cbd909f2746acfc expired before completing.
    ......
    Received late message for now expired checkpoint attempt 16881 from a9c6af93c028b7d25b4fe693e4aaf09f of job 7af7749825e6bef10cbd909f2746acfc.

可以看到日志描述了，7af7749825e6bef10cbd909f2746acfc 这个 Job 的 Checkpoint 16881 在生产完成之前因超时而过期了，并且发生在 a9c6af93c028b7d25b4fe693e4aaf09f 这个 Execution 上。然后，按照上一节的步骤继续排查，就可以在 Task Manager 的日志中定位的失败的具体原因。

## 4. Checkpoint 慢 ##

Checkpoint 有很多配置项，如果配置不当，会导致 Checkpoint 慢或者 Checkpoint 失败，最终都会影响应用程序的性能及稳定性。下面我们按照 Checkpoint 的流程逐一讨论。

### 4.1 Source Trigger Checkpoint 慢 ###

这种情况很少见，笔者暂时还未遇到过。从资料中可以发现，因为 Source 做 Snapshot 并往下游发送 Barrier 的时候，需要抢锁（目前社区已经用 MailBox 替代当前抢锁的方式)。如果一直抢不到锁的话，则可能导致 Checkpoint 一直得不到机会进行。如果在 Source 所在的 Task Manager 日志中找不到开始做 Checkpoint 的日志，则可以考虑是否属于这种情况，可以通过 jstack 进行进一步确认锁的持有情况。

### 4.2 Barrier Alignment 慢 ###

Checkpoint 时，会在 Barrier Alignment 之后进入 Snapshot 的同步阶段和异步阶段。如果应用程序 Checkpoint 时有 Barrier Alignment，而上游某些 Barrier 还未抵达，那么就无法开始产生 Snapshot，Checkpoint 也就不能继续。如果 Checkpoint 使用的是 AT\_LEAST\_ONCE 模式，就需要进行 Barrier Alignment。

### 4.3 同步阶段慢 ###

一般情况下，同步阶段不会太慢。但是，如果我们通过 Flink UI 或日志发现同步阶段比较慢的话，对于 FsStateBackend 可以考虑查看是否开启了异步 Snapshot，如果开启了异步 Snapshot 还是慢，需要看整个 JVM 的使用情况。对于 RocksDBBackend 来说，需要用 iostate 查看磁盘的使用，另外可以查看 Task Manager 日志中关于 RocksDBBackend 的信息。

### 4.4 异步阶段慢 ###

在异步阶段，Task Manager 主要将 State 持久化到存储上。对于 FsStateBackend，主要瓶颈来自于网络传输，这个阶段可以观察网络相关的 Metric，或者对应机器上能够观察到网络流量的情况。对于 RocksDBBackend，则需要从本地读取文件，写入到远程的持久化存储上，所以不仅需要考虑网络的瓶颈，还需要考虑本地磁盘的性能。如果觉得网络流量不是瓶颈，但是上传比较慢的话，还可以尝试开启多线程上传功能。

### 4.5 主线程没机会做 Snapshot ###

在 Task Manager 中，数据处理和 Barrier 处理都由主线程处理。如果主线程在处理速度太慢，就会导致 Barrier 处理慢，从而影响 Checkpoint 进度。这时候就需要使用 jstack、JProfier 或者 async-profiler 等工具分析应用层的堆栈、CPU使用情况。

### 4.6 Checkpoint 时间配置不当 ###

Checkpoint 与时间相关的配置有：

*  时间间隔：env.enableCheckpointing()
 *  超时时间：CheckpointConfig.setCheckpointTimeout()
 *  停顿时间：CheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints()

我们配置的目标是避免由于 Checkpoint 时间间隔过长，导致生成的 State 过大，从而使网络传输过慢；避免 Checkpoint 超时时间小于生产时间。下图描述了 Checkpoint 的时间关系。

### 4.7 使用增量 Checkpoint ###

Flink Checkpoint 有两种模式，全量 Checkpoint 和增量 Checkpoint，其中全量 Checkpoint 会把当前的 State 全部备份一次到持久化存储；而增量 Checkpoint 则只备份上一次 Checkpoint 中不存在的 State，因此增量 Checkpoint 在速度上会有更大的优势。但是，目前的 Flink 中仅 RocksDBStateBackend 支持增量 Checkpoint，如果你已经使用 RocksDBStateBackend，建议通过开启增量 Checkpoint 来加速。

### 4.8 反压 ###

Flink 应用程序的反压情况可在 Flink UI 中看到

应用程序中 Subtask 被标记为 HIGH，表示此时反压很严重，同时会导致下游接受很晚才能接到 Barrier，进而拖慢 Checkpoint 进度,会引起checkpoint失败。

### 4.9 数据倾斜 ###

无论是离线计算（包括 SQL、Code），还是实时计算（包括 SQL、Code），数据倾斜（Data Skew）都是不得不面对的一个问题。而且实时计算的数据倾斜解决方案，要比离线计算的解决方案要复杂一些。虽然发生数据倾斜有很多种情况，不过，其解决方案的思想确实大同小异

对于 Flink 应用程序，我们可以在 Flink UI 中看观察是否有 Subtask 发生了数据倾斜。通过 Subtask 的 Records Received、Bytes Received 这类 TPS 指标，就可以知道哪些 Subtask 处理的数据量较大，即哪些 Subtask 发生了数据倾斜。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6ZSL54Gr6L-e5aSp_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 3]

## 5. 总结 ##

Checkpoint 是 Flink 比较核心的特性，也是经常用到的特性，所以难免会遇到 Checkpoint 慢或者失败等问题，本文介绍了如何查看 Checkpoint 的各项指标，怎样定位 Checkpoint 失败的根因，以及导致 Checkpoint 慢的因素。

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