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：
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。
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。
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
在页面作业日志页签下的中，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。
策略 | 策略说明 | 使用场景 | 配置方法 | 注意事项 |
使用Unaligned Checkpoint和Buffer Debloating | 可以有效解决因等待数据对齐而导致的超时问题，适用于各种规模的作业。 | 检查点或快照同步超时 | 运行参数中配置，详情请参见Unaligned checkpoints和Buffer debloating使用方式。 | 请参见Limitations。 |
增加运行时的并发资源 | 通过增加并发资源，可以减少单个并发任务的状态量，从而加速异步快照的处理流程。 | 检查点或快照异步超时 | 在资源配置或细粒度资源配置中增加并发，详情请参见配置作业资源。 | 无。 |
使用原生快照 | 相比标准快照，原生快照生成速度更快，存储占用更小。 | 快照异步超时 | 对运行中的作业，创建原生格式的作业快照，详情请参见手动创建作业快照。 | 原生快照无法保证跨大版本兼容。 |
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