原文：https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292
https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498
https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463
https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255
第一部分：Flink的Checkpoint
1. Flink Checkpoint原理介绍
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，重新运行程序时可以有选择地从这些Snapshot进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据状态中断。这里，我们简单理解一下Flink Checkpoint机制，如官网下图所示：
Checkpoint指定触发生成时间间隔后，每当需要触发Checkpoint时，会向Flink程序运行时的多个分布式的Stream Source中插入一个Barrier标记，这些Barrier会根据Stream中的数据记录一起流向下游的各个Operator。当一个Operator接收到一个Barrier时，它会暂停处理Steam中新接收到的数据记录。因为一个Operator可能存在多个输入的Stream，而每个Stream中都会存在对应的Barrier，该Operator要等到所有的输入Stream中的Barrier都到达。当所有Stream中的Barrier都已经到达该Operator，这时所有的Barrier在时间上看来是同一个时刻点（表示已经对齐），在等待所有Barrier到达的过程中，Operator的Buffer中可能已经缓存了一些比Barrier早到达Operator的数据记录（Outgoing Records），这时该Operator会将数据记录（Outgoing Records）发射（Emit）出去，作为下游Operator的输入，最后将Barrier对应Snapshot发射（Emit）出去作为此次Checkpoint的结果数据。
2. Checkpoint的简单设置
开启Checkpoint功能，有两种方式。其一是在conf/flink_conf.yaml中做系统设置；其二是针对任务再代码里灵活配置。但是我个人推荐第二种方式，针对当前任务设置，设置代码如下所示：
1 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
2 // 设置保存点的保存路径，这里是保存在hdfs中
3 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://namenode01.td.com/flink-1.5.3/flink-checkpoints"));
4 CheckpointConfig config = env.getCheckpointConfig();
5 // 任务流取消和故障应保留检查点
6 config.enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
7 // 保存点模式：exactly_once
8 config.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
9 // 触发保存点的时间间隔
10 config.setCheckpointInterval(60000);
上面调用enableExternalizedCheckpoints设置为ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION，表示一旦Flink处理程序被cancel后，会保留Checkpoint数据，以便根据实际需要恢复到指定的Checkpoint处理。上面代码配置了执行Checkpointing的时间间隔为1分钟。
3. 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，而当Flink程序失败时，可以从最近的这个Checkpoint来进行恢复。但是，如果我们希望保留多个Checkpoint，并能够根据实际需要选择其中一个进行恢复，这样会更加灵活，比如，我们发现最近4个小时数据记录处理有问题，希望将整个状态还原到4小时之前。
Flink可以支持保留多个Checkpoint，需要在Flink的配置文件conf/flink-conf.yaml中，添加如下配置，指定最多需要保存Checkpoint的个数：
state.checkpoints.num-retained: 20
这样设置以后，运行Flink Job，并查看对应的Checkpoint在HDFS上存储的文件目录，示例如下所示：
hdfs dfs -ls /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/
Found 22 items
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:23 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-858
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:24 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-859
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:25 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-860
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:26 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-861
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:27 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-862
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:28 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-863
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:29 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-864
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:30 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-865
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:31 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-866
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drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:33 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-868
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:34 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-869
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:35 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-870
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:36 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-871
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:37 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-872
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:38 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-873
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drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:40 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-875
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:41 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-876
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:42 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-877
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-08-31 20:05 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/shared
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-08-31 20:05 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/taskowned
可见，我们配置了state.checkpoints.num-retained的值为20，只保留了最近的20个Checkpoint。如果希望会退到某个Checkpoint点，只需要指定对应的某个Checkpoint路径即可实现。
4.从Checkpoint进行恢复
如果Flink程序异常失败，或者最近一段时间内数据处理错误，我们可以将程序从某一个Checkpoint点，比如chk-860进行回放，执行如下命令：
bin/flink run -s hdfs://namenode01.td.com/flink-1.5.3/flink-checkpoints/582e17d2cc343e6c56255d111bae0191/chk-860/_metadata flink-app-jobs.jar
程序正常运行后，还会按照Checkpoint配置进行运行，继续生成Checkpoint数据，如下所示：
hdfs dfs -ls /flink-1.5.3/flink-checkpoints/11bbc5d9933e4ff7e25198a760e9792e
Found 6 items
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:56 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/11bbc5d9933e4ff7e25198a760e9792e/chk-861
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:57 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/11bbc5d9933e4ff7e25198a760e9792e/chk-862
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:58 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/11bbc5d9933e4ff7e25198a760e9792e/chk-863
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:59 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/11bbc5d9933e4ff7e25198a760e9792e/chk-864
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:55 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/11bbc5d9933e4ff7e25198a760e9792e/shared
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-09-01 10:55 /flink-1.5.3/flink-checkpoints/11bbc5d9933e4ff7e25198a760e9792e/taskowned
从上面我们可以看到，前面Flink Job的ID为582e17d2cc343e6c56255d111bae0191，所有的Checkpoint文件都在以Job ID为名称的目录里面，当Job停掉后，重新从某个Checkpoint点（chk-860）进行恢复时，重新生成Job ID（这里是11bbc5d9933e4ff7e25198a760e9792e），而对应的Checkpoint编号会从该次运行基于的编号继续连续生成：chk-861、chk-862、chk-863等等。
第二部分： Flink的Savepoint
1.Flink的Savepoint原理介绍
Savepoint会在Flink Job之外存储自包含（self-contained）结构的Checkpoint，它使用Flink的Checkpoint机制来创建一个非增量的Snapshot，里面包含Streaming程序的状态，并将Checkpoint的数据存储到外部存储系统中。
Flink程序中包含两种状态数据，一种是用户定义的状态（User-defined State），他们是基于Flink的Transformation函数来创建或者修改得到的状态数据；另一种是系统状态（System State），他们是指作为Operator计算一部分的数据Buffer等状态数据，比如在使用Window Function时，在Window内部缓存Streaming数据记录。为了能够在创建Savepoint过程中，唯一识别对应的Operator的状态数据，Flink提供了API来为程序中每个Operator设置ID，这样可以在后续更新/升级程序的时候，可以在Savepoint数据中基于Operator ID来与对应的状态信息进行匹配，从而实现恢复。当然，如果我们不指定Operator ID，Flink也会我们自动生成对应的Operator状态ID。
而且，强烈建议手动为每个Operator设置ID，即使未来Flink应用程序可能会改动很大，比如替换原来的Operator实现、增加新的Operator、删除Operator等等，至少我们有可能与Savepoint中存储的Operator状态对应上。另外，保存的Savepoint状态数据，毕竟是基于当时程序及其内存数据结构生成的，所以如果未来Flink程序改动比较大，尤其是对应的需要操作的内存数据结构都变化了，可能根本就无法从原来旧的Savepoint正确地恢复。
下面，我们以Flink官网文档中给定的例子，来看下如何设置Operator ID，代码如下所示：
DataStream<String> stream = env.
// 有状态的source ID (例如：Kafka)
.addSource(new StatefulSource())
.uid("source-id") // source操作的ID
.shuffle()
// 有状态的mapper ID
.map(new StatefulMapper())
.uid("mapper-id") // mapper的ID
// 无状态sink打印
.print(); // 自动生成ID
2.创建Savepoint
创建一个Savepoint，需要指定对应Savepoint目录，有两种方式来指定：
一种是，需要配置Savepoint的默认路径，需要在Flink的配置文件conf/flink-conf.yaml中，添加如下配置，设置Savepoint存储目录，例如如下所示：
state.savepoints.dir: hdfs://namenode01.td.com/flink-1.5.3/flink-savepoints
另一种是，在手动执行savepoint命令的时候，指定Savepoint存储目录，命令格式如下所示：
bin/flink savepoint :jobId [:targetDirectory]
例如，正在运行的Flink Job对应的ID为40dcc6d2ba90f13930abce295de8d038，使用默认state.savepoints.dir配置指定的Savepoint目录，执行如下命令：
bin/flink savepoint 40dcc6d2ba90f13930abce295de8d038
可以看到，在目录hdfs://namenode01.td.com/flink-1.5.3/flink-savepoints/savepoint-40dcc6-4790807da3b0下面生成了ID为40dcc6d2ba90f13930abce295de8d038的Job的Savepoint数据。
为正在运行的Flink Job指定一个目录存储Savepoint数据，执行如下命令：
bin/flink savepoint 40dcc6d2ba90f13930abce295de8d038 hdfs://namenode01.td.com/tmp/flink/savepoints
可以看到，在目录 hdfs://namenode01.td.com/tmp/flink/savepoints/savepoint-40dcc6-a90008f0f82f下面生成了ID为40dcc6d2ba90f13930abce295de8d038的Job的Savepoint数据。
3.从Savepoint恢复
现在，我们可以停掉Job 40dcc6d2ba90f13930abce295de8d038，然后通过Savepoint命令来恢复Job运行，命令格式如下所示：
bin/flink run -s :savepointPath [:runArgs]
以上面保存的Savepoint为例，恢复Job运行，执行如下命令：
bin/flink run -s hdfs://namenode01.td.com/tmp/flink/savepoints/savepoint-40dcc6-a90008f0f82f flink-app-jobs.jar
可以看到，启动一个新的Flink Job，ID为cdbae3af1b7441839e7c03bab0d0eefd。
4. Savepoint目录结构
下面，我们看一下Savepoint目录下面存储内容的结构，如下所示：
hdfs dfs -ls /flink-1.5.3/flink-savepoints/savepoint-11bbc5-bd967f90709b
Found 5 items
-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 4935 2018-09-02 01:21 /flink-1.5.3/flink-savepoints/savepoint-11bbc5-bd967f90709b/50231e5f-1d05-435f-b288-06d5946407d6
-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 4599 2018-09-02 01:21 /flink-1.5.3/flink-savepoints/savepoint-11bbc5-bd967f90709b/7a025ad8-207c-47b6-9cab-c13938939159
-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 4976 2018-09-02 01:21 /flink-1.5.3/flink-savepoints/savepoint-11bbc5-bd967f90709b/_metadata
-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 4348 2018-09-02 01:21 /flink-1.5.3/flink-savepoints/savepoint-11bbc5-bd967f90709b/bd9b0849-aad2-4dd4-a5e0-89297718a13c
-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 4724 2018-09-02 01:21 /flink-1.5.3/flink-savepoints/savepoint-11bbc5-bd967f90709b/be8c1370-d10c-476f-bfe1-dd0c0e7d498a
如上面列出的HDFS路径中，11bbc5是Flink Job ID字符串前6个字符，后面bd967f90709b是随机生成的字符串，然后savepoint-11bbc5-bd967f90709b作为存储此次Savepoint数据的根目录，最后savepoint-11bbc5-bd967f90709b目录下面_metadata文件包含了Savepoint的元数据信息，其中序列化包含了savepoint-11bbc5-bd967f90709b目录下面其它文件的路径，这些文件内容都是序列化的状态信息。
参考
http://shiyanjun.cn/archives/1855.html
https://www.colabug.com/2259405.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/ops/state/savepoints.html