如何配置Task快速重启_实时计算 Flink版(Flink)-阿里云帮助中心

本文为您介绍，如何配置Task快速重启，从而降低Failover对作业的影响。

背景信息

重要

此功能为实验性功能，请在生产环境下谨慎使用，如遇问题请及时提交工单和技术支持部门取得联系。

通常，当Flink流作业中的某个Task发生异常时，为了保证数据一致性，同一个PipelineRegion的所有Task都会进行Failover。作业Failover后，Source节点需要从上一个Checkpoint位点开始消费数据。然而，在一些作业中，Task Failover后还需要下载大资源文件或者State数据。如果作业并发很高，所有Task进行一轮Failover的调度时间可能也会比较长。这些都会导致作业出现延迟或阻塞，一段时间内无法正常消费数据等问题，恢复正常运行所需的时间会更长。

Task快速重启配置可以有效缓解上述问题。配置Task快速重启后，当某个Task发生异常时，可以只重启失败的Task。从而避免由于非Source Task异常导致的Source Task回退到上一个Checkpoint位点重新消费数据的情况，减少由于Task取消、重启、追数据导致作业无法正常消费数据的时长。此外，还可以缓解高并发的情况下，所有Task进行一轮Failover的调度时间和初始化给集群造成的压力，从而降低Failover对作业的影响。

目前Task快速重启支持两种一致性语义：APPROXIMATE（不保证数据不丢失和重复）和AT_LEAST_ONCE（保证数据不丢失，不保证数据不重复）。其中APPROXIMATE语义无性能开销，而AT_LEAST_ONCE语义存在性能开销且需要额外使用对象存储OSS。

使用限制

不能在有限数据源的流作业中使用。
无法与Unaligned Checkpoint共同使用。
无法在批作业中使用。
同一个Session集群内无法同时运行未配置和配置了Task快速重启的作业。
若作业中有算子实现了prepareSnapshotPreBarrier方法，或在运行中会发送与Checkpoint相关的信息，则不可使用AT_LEAST_ONCE语义。

注意事项

语义	注意事项
APPROXIMATE	当某个Task进行Failover时，其上游Task将无法继续向该Task发送数据，数据将会造成反压。因此Task Failover期间和之后一段时间出现的反压和numRecordsInPerSecond指标归零都是正常情况，在Task Failover完成后会恢复。如果作业仅有Rebalance或Rescale边，且每个边的下游均有多个并发，可以配合Dynamic Rebalance功能，将数据发送给未出错的任务处理，从而实现Failover期间数据处理不受影响。如果Task异常是由TaskManager异常退出或网络异常导致的，则配置Task快速重启后，作业Failover的耗时可能不会有明显的缩短，极端情况下可能会更长。由于单个Task Failover期间作业Checkpoint会失败，建议调高容忍Checkpoint失败的次数。目前，配置Task快速重启后，如果发生作业Failover，将会出现数据丢失或重复。因此请您一定要先确保您的业务可以允许出现数据的丢失或重复，再配置Task快速重启。启用Task快速重启后，您可以忽略Flink UI页面上显示的Checkpoint一致性语义。在Flink UI页面上，Checkpoint一致性语义固定显示为AT_LEAST_ONCE，但实际为APPROXIMATE，该语义不保证数据不丢失和重复。
AT_LEAST_ONCE	目前的实现下，开启后作业性能会有一定下降。请关注性能和延迟情况，适当扩充资源。当某个Task进行Failover时，或AT_LEAST_ONCE语义下Failover后回追数据过程中，其上游Task将无法继续向该Task发送数据，数据将会造成反压。因此Task Failover期间和之后一段时间出现的反压和numRecordsInPerSecond指标归零都是正常情况，在Task Failover完成后会恢复。如果作业仅有Rebalance或Rescale边，且每个边的下游均有多个并发，可以配合Dynamic Rebalance功能，将数据发送给未出错的任务处理，从而实现Failover期间数据处理不受影响。如果Task异常是由TaskManager异常退出或网络异常导致的，则配置Task快速重启后，作业Failover的耗时可能不会有明显的缩短，极端情况下可能会更长。由于单个Task Failover期间作业Checkpoint会失败，建议调高容忍Checkpoint失败的次数。开启后各个Task将以较高频率保存自身的状态，同时会记录输出的数据，这都会增加作业读写OSS的IO量。不建议在State较大或数据流量较大的作业上开启。说明您可以在EMR控制台查看OSS使用的带宽和QPS。作业当前总IO量可用各节点 Bytes Received的总和 / 运行时间估算。某个作业开启该功能导致OSS的IO量增加，可能导致使用同一账号下的OSS的作业受到影响，反之亦然。因此，请同时关注其他作业情况和OSS使用情况。部分情况下，包括首次Checkpoint完成前，作业异常会回退为正常的Failover，属于正常情况。启用AT_LEAST_ONCE语义后作业的Checkpoint ID不再为连续数值。由于作业Failover次数为独立计数，如果出现全局性异常导致大量Task同时Failover，Failover计数会按照发生异常的Task数量相应增加。

操作步骤

进入Task快速重启配置入口。
1. 登录实时计算控制台。
2. 单击目标工作空间操作列下的控制台。
3. 在运维中心 > 作业运维页面，单击目标作业名称。
4. 在部署详情页签，单击运行参数配置区域右侧的编辑。

在其他配置中，增加如下代码信息。

若使用APPROXIMATE语义：

individual-task-failover.enabled: enabled_approximate
shuffle-service-factory.class: org.apache.flink.runtime.io.network.IndividualRecoverableNettyShuffleServiceFactory

若使用AT_LEAST_ONCE语义：

individual-task-failover.enabled: enabled
shuffle-service-factory.class: org.apache.flink.runtime.io.network.IndividualRecoverableNettyShuffleServiceFactory
individual-task-failover.intermediate-checkpointing.interval: 适当的间隔，一般建议为cp周期的1/5到1/10，单位为ms。
classloader.check-leaked-classloader: false

如果您的作业使用的是Session模式的集群，则也需要在Session集群的配置中增加上述代码。Session集群配置详情请参见步骤一：创建Session集群。

单击保存。
在页面顶部，单击停止。
启动作业，详情请参见作业启动。