【实时计算 Flink】检查点和快照超时的诊断方法与调优策略

Flink的状态管理是一个复杂而关键的领域，涉及到作业的性能、稳定性和资源利用等多个方面。通过对状态生成机制和优化策略地深入理解与正确应用，结合实时计算Flink版提供的产品能力，可以帮您有效地优化Flink作业以应对大规模状态作业带来的挑战，实现更高效、更可靠的实时数据处理。

Flink状态（State）介绍

Apache Flink是一个开源的流处理框架，用于处理和分析实时数据流。在Flink中，状态管理是流处理应用的核心概念之一，它允许算子在处理事件时保持操作状态信息。状态可以被视为算子的记忆，它使得算子能够在处理无界流数据时保持对历史数据的跟踪。状态可以是简单的键值对，也可以是更复杂的数据结构，如列表、集合或自定义对象。状态的更新和查询对于实现复杂的流处理逻辑至关重要。

状态管理与维护是阿里云实时计算Flink版中的重要功能，通过产品的控制台可以完成系统检查点生命周期的自动管理，并在保证不影响作业可用性的前提下最小化存储空间，同时产品的控制台支持快照的管理和共享，为不同场景下的快照提供了选择，而作业间的快照共享功能对大状态作业的A/B Test和主备链路切换具有极为实用的价值。

大状态作业导致的问题

在处理大规模状态作业的过程中，系统面临着调优的严峻挑战。随着作业状态的持续膨胀，多个问题逐步显现，对作业的整体性能产生不利影响：

• 性能下降与作业反压

  随着有状态算子状态的累积，IO资源瓶颈问题日益凸显，引发作业反压。这不仅增加了处理延迟，还导致吞吐量（TPS）降低。

• 资源利用效率低下

  有状态算子的CPU资源常出现大量闲置，且随着状态规模的增长，资源浪费问题更加严重。

• 检查点与快照机制的时效性问题

  状态规模的扩大使得检查点和快照过程更易超时，这不仅增加了作业重启后追赶数据的时间成本，也对端到端的Exactly-once语义的实现带来了额外延迟。

• 启动与扩缩容过程缓慢

  在作业启动和扩缩容过程中，每个算子节点需从全量数据中恢复并重建本地数据库，这一过程的时间消耗与状态规模成正比。拥有大状态作业的状态加载往往成为启动和扩缩容执行速度的瓶颈，进而延长业务中断时间。

大状态作业诊断调优整体思路

Flink处理数据时的性能减缓、检查点或快照超时问题以及作业启动和扩缩容过程缓慢问题，通常是由大规模状态的管理和维护不当所引起的，您可以遵循以下步骤来优化大状态作业。

1. 识别作业瓶颈

   通过诊断工具结合具体业务产出情况，对作业目前的运行情况进行更为深入的了解，进而确定作业的性能瓶颈是否与状态管理有关，诊断工具使用请参见查看作业性能。

2. 采用更新的引擎版本

   Flink持续优化状态模块，最新版本的引擎通常具有更高的性能。实时计算Flink版的企业级引擎VVR与Apache Flink完全兼容，并内置了专为流计算优化的状态后端存储GeminiStateBackend。GeminiStateBackend针对状态访问进行了设计，有效提升了性能、检查点和作业恢复能力，且参数自适应，无需手动配置。结合实时计算Flink版产品控制台，VVR为您提供了企业级的优化体验，确保性能达到最佳。在进行性能调优前，请确保已采用最新版引擎和相关配置，详情请参见企业级状态后端存储介绍、企业级状态后端存储配置和作业引擎版本升级。

3. 针对不同问题采取特定调优策略

   • 运行时性能下降（作业反压）

     在这种情况下，调优应遵循以下顺序：首先优化SQL层，其次基于TTL（生存时间）减少状态数据，然后调整内存和并发资源以降低磁盘读取频率，详情请参见SQL作业大状态导致反压的调优原理与方法和DataStream作业大状态导致反压的调优原理与方法。

   • 检查点或快照超时

     在处理此类问题时，应先优化作业的运行时性能以减轻反压，接着优化同步阶段的性能，然后调整并发资源以降低单个并发任务的状态量，最后考虑使用原生快照功能来提高效率，详情请参见检查点和快照超时的诊断方法与调优策略。

   • 作业启动和扩缩容缓慢

     如果本地磁盘资源充足，可以优先考虑启用状态本地恢复（Local Recovery）功能。同时，利用GeminiStateBackend的懒加载特性和延迟剪裁技术，可以有效提升作业的启动和扩缩容速度，详情请参见作业启动和扩缩容速度优化。

本文为您介绍检查点和快照超时的诊断方法和调优策略。

运行原理

Flink的状态管理核心机制依赖于Chandy-Lamport算法，以确保数据的一致性和可靠性。在此框架下，检查点和快照的执行过程可以概括为两个主要阶段：

1. 同步阶段：此阶段的关键在于Barrier的对齐和同步资源的维护。Barrier作为一种特殊的数据记录，在算子之间传递时，其对齐的时间与数据记录的延迟成正相关关系。

2. 异步阶段：在此阶段算子会将本地状态数据上传至远程的持久化存储系统，上传时间的长短与状态数据的大小成正比。

说明

当Flink作业面临反压问题时，同步阶段的执行可能会变得缓慢，从而导致检查点和快照超时。因此，在遇到检查点和快照超时问题，并且监测到作业存在反压时，应首先参考SQL作业大状态导致反压的调优原理与方法和DataStream作业大状态导致反压的调优原理与方法优先解决反压问题，以提高作业的整体效率和稳定性。

问题诊断方法

在反压问题解决后，如果检查点与快照仍出现超时现象，则首先应分析同步阶段的对齐时间是否过长，随后考虑是否由庞大的状态数据引起。

Checkpoint UI

在运维中心 > 作业运维页面作业日志页签下的Checkpoints > Checkpoints 历史中，观察不同级别（作业、算子、单并发）的Checkpoint指标，分析检查点和快照超时原因。

您可以着重观察超时的Checkpoint的异常算子或正在进行的Checkpoint的算子，定位思路如下：

• 其Sync Duration和Alignment Duration是否较长：如是，则可基本判定其瓶颈在同步阶段上，需要优先解决同步阶段问题。

• 其Async Duration是否较长，以及其Checkpointed Data Size是否较大：如是，则可基本判定其瓶颈在异步阶段状态上传上。

Checkpoint指标

在运维中心 > 作业运维页面监控告警页签查看lastCheckpointDuration和lastCheckpointSize指标，来粗粒度分析历史Checkpoint的耗时和大小。

调优策略

在进行性能调优之前，首先要确保运行时性能达到预期。如果当前性能水平不足，应优先根据运行时性能优化指南进行调整。在满足基本性能要求后，为了进一步提高检查点和快照的效率，可以考虑以下策略。

作业启动和扩缩容速度优化

在进行作业恢复时，从检查点或快照中恢复相较于无状态启动，关键在于高效地从远程持久存储中下载状态文件并重建状态引擎。这一步骤需要执行大量的输入输出操作，容易成为恢复过程中的效率瓶颈，可能会造成作业的长时间停滞。本文为您介绍作业启动和扩缩容过程中瓶颈问题的诊断方法和调优策略，助力您高效提升系统性能。

诊断步骤

在作业启动或进行扩容操作期间，如果发现作业长时间停留在初始化阶段，应首先诊断是否存在初始化瓶颈。以下是推荐的诊断步骤：

1. 使用诊断工具分析算子状态：利用Thread Dump、线程动态分析和火焰图等工具，检查初始化阶段的算子线程栈。重点关注线程栈是否长时间处于等待状态，尤其是在Gemini等状态存储系统上的操作。诊断工具使用方式请参见分析工具使用方式。

2. 识别状态算子的初始化问题：如果发现某个算子长时间处于初始化状态，且该算子涉及状态处理，那么可以推断问题可能出在状态的下载或重建过程中。

调优策略

为了提升作业启动和扩容效率，一旦确定大状态处理是作业初始化的瓶颈，您可以参考如下方案进行针对性调整。