继续Flink Fault Tolerance机制剖析。上一篇文章我们结合代码讲解了Flink中检查点是如何应用的（如何根据快照做失败恢复，以及检查点被应用的场景），这篇我们来谈谈检查点的触发机制以及基于Actor的消息驱动的协同机制。这篇涉及到一个非常关键的类——CheckpointCoordinator。

org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator

该类可以理解为检查点的协调器，用来协调operator和state的分布式快照。

周期性的检查点触发机制

检查点的触发机制是基于定时器的周期性触发。这涉及到一个定时器的实现类ScheduledTrigger

ScheduledTrigger

触发检查点的定时任务类。其实现就是调用triggerCheckpoint方法。这个方法后面会具体介绍。

public void run() {    try {        triggerCheckpoint(System.currentTimeMillis());    }    catch (Exception e) {        LOG.error("Exception while triggering checkpoint", e);    }}

startCheckpointScheduler

启动触发检查点的定时任务的方法实现：

public void startCheckpointScheduler() {        synchronized (lock) {            if (shutdown) {                throw new IllegalArgumentException("Checkpoint coordinator is shut down");            }            // make sure all prior timers are cancelled            stopCheckpointScheduler();            try {                // Multiple start calls are OK                checkpointIdCounter.start();            } catch (Exception e) {                String msg = "Failed to start checkpoint ID counter: " + e.getMessage();                throw new RuntimeException(msg, e);            }            periodicScheduling = true;            currentPeriodicTrigger = new ScheduledTrigger();            timer.scheduleAtFixedRate(currentPeriodicTrigger, baseInterval, baseInterval);        }    }

方法的实现包含两个主要动作：

启动检查点ID计数器checkpointIdCounter

启动触发检查点的定时任务

stopCheckpointScheduler

关闭定时任务的方法，用来释放资源，重置一些标记变量。

triggerCheckpoint

该方法是触发一个新的检查点的核心逻辑。

首先，方法中会去判断一个flag:triggerRequestQueued。该标识表示是否一个检查点的触发请求不能被立即执行。

// sanity check: there should never be more than one trigger request queuedif (triggerRequestQueued) {    LOG.warn("Trying to trigger another checkpoint while one was queued already");    return false;}

如果不能被立即执行，则直接返回。

不能被立即执行的原因是：还有其他处理没有完成。

接着检查正在并发处理的未完成的检查点：

// if too many checkpoints are currently in progress, we need to mark that a request is queued            if (pendingCheckpoints.size() >= maxConcurrentCheckpointAttempts) {                triggerRequestQueued = true;                if (currentPeriodicTrigger != null) {                    currentPeriodicTrigger.cancel();                    currentPeriodicTrigger = null;                }                return false;            }

如果未完成的检查点过多，大于允许的并发处理的检查点数目的阈值，则将当前检查点的触发请求设置为不能立即执行，如果定时任务已经启动，则取消定时任务的执行，并返回。

以上这些检查处于基于锁机制实现的同步代码块中。

接着检查需要被触发检查点的task是否都处于运行状态：

ExecutionAttemptID[] triggerIDs = new ExecutionAttemptID[tasksToTrigger.length];        for (int i = 0; i < tasksToTrigger.length; i++) {            Execution ee = tasksToTrigger[i].getCurrentExecutionAttempt();            if (ee != null && ee.getState() == ExecutionState.RUNNING) {                triggerIDs[i] = ee.getAttemptId();            } else {                LOG.info("Checkpoint triggering task {} is not being executed at the moment. Aborting checkpoint.",                        tasksToTrigger[i].getSimpleName());                return false;            }        }

只要有一个task不满足条件，则不会触发检查点，并立即返回。

然后检查是否所有需要ack检查点的task都处于运行状态：

Map
    
      ackTasks = new HashMap<>(tasksToWaitFor.length);        for (ExecutionVertex ev : tasksToWaitFor) {            Execution ee = ev.getCurrentExecutionAttempt();            if (ee != null) {                ackTasks.put(ee.getAttemptId(), ev);            } else {                LOG.info("Checkpoint acknowledging task {} is not being executed at the moment. Aborting checkpoint.",                        ev.getSimpleName());                return false;            }        }

如果有一个task不满足条件，则不会触发检查点，并立即返回。

以上条件都满足（即没有return false;），才具备触发一个检查点的基本条件。

下一步，获得checkpointId：

final long checkpointID;        if (nextCheckpointId < 0) {            try {                // this must happen outside the locked scope, because it communicates                // with external services (in HA mode) and may block for a while.                checkpointID = checkpointIdCounter.getAndIncrement();            }            catch (Throwable t) {                int numUnsuccessful = ++numUnsuccessfulCheckpointsTriggers;                LOG.warn("Failed to trigger checkpoint (" + numUnsuccessful + " consecutive failed attempts so far)", t);                return false;            }        }        else {            checkpointID = nextCheckpointId;        }

这依赖于该方法的另一个参数nextCheckpointId，如果其值为-1，则起到标识的作用，指示checkpointId将从外部获取（比如Zookeeper，后续文章会谈及检查点ID的生成机制）。

接着创建一个PendingCheckpoint对象：

final PendingCheckpoint checkpoint = new PendingCheckpoint(job, checkpointID, timestamp, ackTasks);

该类表示一个待处理的检查点。

与此同时，会定义一个针对当前检查点超时进行资源清理的取消器canceller。该取消器主要是针对检查点没有释放资源的情况进行资源释放操作，同时还会调用triggerQueuedRequests方法启动一个触发检查点的定时任务，如果有的话（取决于triggerRequestQueued是否为true）。

然后会再次进入同步代码段，对上面的是否新建检查点的判断条件做二次检查，防止产生竞态条件。这里做二次检查的原因是，中间有一段关于获得checkpointId的代码，不在同步块中。

检查后，如果触发检查点的条件仍然是满足的，那么将上面创建的PendingCheckpoint对象加入集合中：

pendingCheckpoints.put(checkpointID, checkpoint);

同时会启动针对当前检查点的超时取消器：

timer.schedule(canceller, checkpointTimeout);

接下来会发送消息给task以真正触发检查点（基于消息驱动的协同机制）：

for (int i = 0; i < tasksToTrigger.length; i++) {    ExecutionAttemptID id = triggerIDs[i];    TriggerCheckpoint message = new TriggerCheckpoint(job, id, checkpointID, timestamp);    tasksToTrigger[i].sendMessageToCurrentExecution(message, id);}

基于Actor的消息驱动的协同机制

上面已经谈到了检查点的触发机制是基于定时任务的周期性触发，那么定时任务的启停机制又是什么？Flink使用的是基于AKKA的Actor模型的消息驱动机制。

类CheckpointCoordinatorDeActivator是一个Actor的实现，它用于基于消息来驱动检查点的定时任务的启停：

public void handleMessage(Object message) {        if (message instanceof ExecutionGraphMessages.JobStatusChanged) {            JobStatus status = ((ExecutionGraphMessages.JobStatusChanged) message).newJobStatus();            if (status == JobStatus.RUNNING) {                // start the checkpoint scheduler                coordinator.startCheckpointScheduler();            } else {                // anything else should stop the trigger for now                coordinator.stopCheckpointScheduler();            }        }        // we ignore all other messages    }

该Actor会收到Job状态的变化通知：JobStatusChanged。一旦变成RUNNING，那么检查点的定时任务会被立即启动；否则会被立即关闭。

该Actor被创建的代码是CheckpointCoordinator中的createActivatorDeactivator方法：

public ActorGateway createActivatorDeactivator(ActorSystem actorSystem, UUID leaderSessionID) {        synchronized (lock) {            if (shutdown) {                throw new IllegalArgumentException("Checkpoint coordinator is shut down");            }            if (jobStatusListener == null) {                Props props = Props.create(CheckpointCoordinatorDeActivator.class, this, leaderSessionID);                // wrap the ActorRef in a AkkaActorGateway to support message decoration                jobStatusListener = new AkkaActorGateway(actorSystem.actorOf(props), leaderSessionID);            }            return jobStatusListener;        }    }

既然，是基于消息驱动机制，那么就需要各种类型的消息对应不同的业务逻辑。这些消息在Flink中被定义在package:org.apache.flink.runtime.messages.checkpoint中。

类图如下：

flink-fault-tolerance-2_message-class-diagram

AbstractCheckpointMessage

检查点消息的基础抽象类，提供了三个公共属性（从构造器注入）：

job：JobID的实例，表示当前这条消息实例的归属；

taskExecutionId：ExecutionAttemptID的实例，表示检查点的源/目的任务

checkpointId：当前消息协调的检查点ID

除此之外，该实现仅仅override了hashCode和equals方法。

TriggerCheckpoint

该消息由JobManager发送给TaskManager，用于告诉一个task触发它的检查点。

触发消息

位于CheckpointCoordinator类的triggerCheckpoint中，上面已经提及过。

for (int i = 0; i < tasksToTrigger.length; i++) {    ExecutionAttemptID id = triggerIDs[i];    TriggerCheckpoint message = new TriggerCheckpoint(job, id, checkpointID, timestamp);    tasksToTrigger[i].sendMessageToCurrentExecution(message, id);}

消息处理

TaskManager的handleCheckpointingMessage实现：

case message: TriggerCheckpoint =>        val taskExecutionId = message.getTaskExecutionId        val checkpointId = message.getCheckpointId        val timestamp = message.getTimestamp        log.debug(s"Receiver TriggerCheckpoint $checkpointId@$timestamp for $taskExecutionId.")        val task = runningTasks.get(taskExecutionId)        if (task != null) {          task.triggerCheckpointBarrier(checkpointId, timestamp)        } else {          log.debug(s"TaskManager received a checkpoint request for unknown task $taskExecutionId.")        }

主要是触发检查点屏障Barrier。

DeclineCheckpoint

该消息由TaskManager发送给JobManager，用于告诉检查点协调器：检查点的请求还没有能够被处理。这种情况通常发生于：某task已处于RUNNING状态，但在内部可能还没有准备好执行检查点。

它除了AbstractCheckpointMessage需要的三个属性外，还需要用于关联检查点的timestamp。

触发消息

位于Task类的triggerCheckpointBarrier方法中：

Runnable runnable = new Runnable() {                    @Override                    public void run() {                        try {                            boolean success = statefulTask.triggerCheckpoint(checkpointID, checkpointTimestamp);                            if (!success) {                                DeclineCheckpoint decline = new DeclineCheckpoint(jobId, getExecutionId(), checkpointID, checkpointTimestamp);                                jobManager.tell(decline);                            }                        }                        catch (Throwable t) {                            if (getExecutionState() == ExecutionState.RUNNING) {                                failExternally(new RuntimeException(                                    "Error while triggering checkpoint for " + taskName,                                    t));                            }                        }                    }                };

消息处理

位于JobManager的handleCheckpointMessage中

具体的实现在CheckpointCoordinator的receiveDeclineMessage中：

首先从接收的消息中(DeclineCheckpoint)获得检查点编号：

final long checkpointId = message.getCheckpointId();

接下来的逻辑是判断当前检查点是否是未完成的检查点：isPendingCheckpoint

接下来分为三种情况对待：

如果是未完成的检查点，并且相关资源没有被释放（检查点没有被discarded）

isPendingCheckpoint = true;pendingCheckpoints.remove(checkpointId);checkpoint.discard(userClassLoader);rememberRecentCheckpointId(checkpointId);

置isPendingCheckpoint为true，根据检查点编号，将检查点从未完成的检查点集合中移除，discard检查点，记住最近的检查点（将其保持到到一个最近的检查点列表中）。

接下来查找是否还有待处理的检查点，根据检查点时间戳来判断：

boolean haveMoreRecentPending = false;Iterator
    
     
      > entries = pendingCheckpoints.entrySet().iterator();while (entries.hasNext()) {    PendingCheckpoint p = entries.next().getValue();    if (!p.isDiscarded() && p.getCheckpointTimestamp() >= checkpoint.getCheckpointTimestamp()) {        haveMoreRecentPending = true;        break;    }}

根据标识haveMoreRecentPending来进入不同的处理逻辑：

if (!haveMoreRecentPending && !triggerRequestQueued) {    LOG.info("Triggering new checkpoint because of discarded checkpoint " + checkpointId);    triggerCheckpoint(System.currentTimeMillis());} else if (!haveMoreRecentPending) {    LOG.info("Promoting queued checkpoint request because of discarded checkpoint " + checkpointId);    triggerQueuedRequests();}

如果有需要处理的检查点，并且当前能立即处理，则立即触发检查点定时任务；如果有需要处理的检查点，但不能立即处理，则触发入队的定时任务。

如果是未完成的检查点，并且检查点已经被discarded

抛出IllegalStateException异常

如果不是未完成的检查点

如果在最近未完成的检查点列表中找到，则有可能表示消息来迟了，将isPendingCheckpoint置为true，否则将isPendingCheckpoint置为false.

最后返回isPendingCheckpoint。

AcknowledgeCheckpoint

该消息是一个应答信号，表示某个独立的task的检查点已经完成。也是由TaskManager发送给JobManager。该消息会携带task的状态：

state

stateSize

触发消息

RuntimeEnvironment类的acknowledgeCheckpoint方法。

消息处理

具体的实现在CheckpointCoordinator的receiveAcknowledgeMessage中，开始的实现同receiveDeclineMessage，也是判断当前接收到的消息中包含的检查点是否是待处理的检查点。如果是，并且也没有discard掉，则执行如下逻辑：

if (checkpoint.acknowledgeTask(message.getTaskExecutionId(), message.getState(), message.getStateSize())) {                    if (checkpoint.isFullyAcknowledged()) {                        completed = checkpoint.toCompletedCheckpoint();                        completedCheckpointStore.addCheckpoint(completed);                        LOG.info("Completed checkpoint " + checkpointId + " (in " +                                completed.getDuration() + " ms)");                        LOG.debug(completed.getStates().toString());                        pendingCheckpoints.remove(checkpointId);                        rememberRecentCheckpointId(checkpointId);                        dropSubsumedCheckpoints(completed.getTimestamp());                        onFullyAcknowledgedCheckpoint(completed);                        triggerQueuedRequests();                    }                }

检查点首先应答相关的task，如果检查点已经完全应答完成，则将检查点转换成CompletedCheckpoint，然后将其加入completedCheckpointStore列表，并从pendingCheckpoints中移除。然后调用dropSubsumedCheckpoints它会从pendingCheckpoints中diacard所有时间戳小于当前检查点的时间戳，并从集合中移除。

最后，如果该检查点被转化为已完成的检查点，则：

if (completed != null) {            final long timestamp = completed.getTimestamp();            for (ExecutionVertex ev : tasksToCommitTo) {                Execution ee = ev.getCurrentExecutionAttempt();                if (ee != null) {                    ExecutionAttemptID attemptId = ee.getAttemptId();                    NotifyCheckpointComplete notifyMessage = new NotifyCheckpointComplete(job, attemptId, checkpointId, timestamp);                    ev.sendMessageToCurrentExecution(notifyMessage, ee.getAttemptId());                }            }            statsTracker.onCompletedCheckpoint(completed);        }

迭代所有待commit的task，发送NotifyCheckpointComplete消息。同时触发状态跟踪器的onCompletedCheckpoint回调方法。

NotifyCheckpointComplete

该消息由JobManager发送给TaskManager，用于告诉一个task它的检查点已经得到完成确认，task可以向第三方提交该检查点。

触发消息

位于CheckpointCoordinator类的receiveAcknowledgeMessage方法中，当检查点acktask完成，转化为CompletedCheckpoint之后

if (completed != null) {            final long timestamp = completed.getTimestamp();            for (ExecutionVertex ev : tasksToCommitTo) {                Execution ee = ev.getCurrentExecutionAttempt();                if (ee != null) {                    ExecutionAttemptID attemptId = ee.getAttemptId();                    NotifyCheckpointComplete notifyMessage = new NotifyCheckpointComplete(job, attemptId, checkpointId, timestamp);                    ev.sendMessageToCurrentExecution(notifyMessage, ee.getAttemptId());                }            }            statsTracker.onCompletedCheckpoint(completed);        }

消息处理

TaskManager的handleCheckpointingMessage

实现：

case message: NotifyCheckpointComplete =>        val taskExecutionId = message.getTaskExecutionId        val checkpointId = message.getCheckpointId        val timestamp = message.getTimestamp        log.debug(s"Receiver ConfirmCheckpoint $checkpointId@$timestamp for $taskExecutionId.")        val task = runningTasks.get(taskExecutionId)        if (task != null) {          task.notifyCheckpointComplete(checkpointId)        } else {          log.debug(            s"TaskManager received a checkpoint confirmation for unknown task $taskExecutionId.")        }

主要是触发task的notifyCheckpointComplete方法。

小结

这篇文章主要讲解了检查点的基于定时任务的周期性的触发机制，以及基于Akka的Actor模型的消息驱动的协同处理机制。

原文发布时间为：2016-05-29

本文作者：vinoYang

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