重启策略分类
Flink支持不同的重启策略,可以控制在发生故障时如何重启新启动作业。
重启策略 | 重启策略值 | 描述 | 默认值 |
---|---|---|---|
Fixed delay | fixed-delay | 尝试一个给定的次数来重启Job,如果超过了最大的重启次数,Job最终将失败。 | 启用 checkpointing,但没有配置重启策略,则使用固定间隔 (fixed-delay) 策略,默认值为Integer.MAX_VALUE |
Failure rate | failure-rate | 失败率重启策略在Job失败后会重启,但是超过失败率后,Job会最终被认定失败。 | |
No restart | None | Job直接失败,不会尝试进行重启 | 没有启用 checkpointing,则使用无重启 (no restart) 策略 |
重启策略核心点
1)重启策略,都有重试次数和重试之间等待时间的规定,不同点在于,分别限定了最大的失败次数和规定时间内失败次数。具体根据场景设置
2)重启策略开启后,如果程序有异常出现,多数情况会出现与第三方交互的地方连接异常情况,类似mysql kafka等连接失败,没有一定经验不好定位问题。
重启策略设置
配置文件中设置
全局配置 flink-conf.yaml
固定间隔策略
全局配置 flink-conf.yaml,表示每10s重试一次,最多重试3次
1 | restart-strategy: fixed-delay |
失败率策略
全局配置 flink-conf.yaml,5分钟内若失败了3次则认为该job失败,重试间隔为10s
1 | restart-strategy: failure-rate |
无策略
不重试
1 | restart-strategy: none |
代码中设置
固定间隔策略
表示每10s重试一次,最多重试3次
1 | StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); |
对TableEnvironment配置
1 | EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings |
失败率策略
5分钟内若失败了3次则认为该job失败,重试间隔为10s
1 | StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); |
对TableEnvironment配置
1 | EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings |
无策略
不重试
1 | ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); |
对TableEnvironment配置
1 | EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings |
设置并行度
StreamExecutionEnvironment配置
1 | StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); |
对TableEnvironment配置
1 | EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings |
流/批的两种方式
旧写法
批处理
使用的是默认的Planner。
1 | ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); |
流处理
使用了基于Blink的Planner。
1 | StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); |
注意
StreamTableEnvironment虽然使用旧写法但是依旧使用了基于Blink的Planner,和新写法完全相同。
但是BatchTableEnvironment使用新旧两种方式使用的是不同的Planner。
新写法
使用Blink引擎
Blink 是一种 Apache Flink 查询引擎,它采用了新的架构来支持包括 SQL、批处理和流式数据处理等不同类型的查询和任务。相对传统 Flink 批处理引擎,Blink 引擎的优势在于具有更高的性能和更好的稳定性、可扩展性。Blink 引擎主要采用了以下几种技术:
- 混合批流处理引擎:Blink 引擎采用了一种混合批流处理引擎的架构,充分利用了批处理和流处理的各自优势,从而在处理不同类型的数据时具有更好的性能和效率。
- 优化器:Blink 引擎采用了 Acrticus 优化器,它具有更高的优化能力,在查询处理过程中性能更好,并且可以应对更为复杂的查询场景。
- 统一查询接口:Blink 引擎具有更为统一的 SQL 查询接口,能够支持更多种类的查询和任务,同时也更加适合与其他开源组件集成使用。
总的来说,Blink 引擎是 Flink 的一个重要组件,可以让 Flink 在处理大规模数据时具有更好的性能和扩展性。
批处理
使用了基于Blink的Planner。
1 | EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings |
流处理
1 | EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings |
也可以改为下面的写法,是完全等效的。
1 | StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); |
和
1 | final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); |