本文将一步一步回答关于RocksDB checkpoint的原理。 1.什么是checkpoint? Checkpoint是RocksDB中的一个重要特性,它允许用户在数据库的当前状态下创建一个快照,这样就可以在之后的时间点恢复到该状态。 2. Checkpoint的用途? Checkpoint可以在应用程序中的不同场景下发挥重要作用,比如: -数据备份和恢复:通过创建...
在扩展检查点时,有两个数字特别值得注意: 算子开始检查点的时间:目前没有直接暴露,但对应于:checkpoint_start_delay = end_to_end_duration - synchronous_duration - asynchronous_duration当触发检查点的时间非常长时,这意味着检查点 barrier 需要很长时间才能从源传输到算子函数中。这通常表明系统在恒定的背压下工作。
如果您的应用程序状态更新非常活跃,即使有状态清理机制,新产生的状态量可能远超过因TTL被清理掉的状态量,因此总体上 checkpoint 文件大小仍会增加。 配置问题: 检查是否正确设置了 RocksDB 的 state.backend.rocksdb.checkpoint.cleanup 参数,以确保过期的 checkpoint 被正确清理。 配置的 table.exec.state.ttl 可能仅...
//当进行 checkpoint 的时候并且要对 keyed state 做 snapshot 时,会触发此方法publicRunnableFuture<SnapshotResult<KeyedStateHandle>>snapshot(final long checkpointId,final long timestamp,@Nonnull final CheckpointStreamFactory streamFactory,@Nonnull CheckpointOptions checkpointOptions)throws Exception{long startTi...
如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式,且当数据量大时,执行checkpoint会很慢的问题?由于窗口使用自定义窗口,这时窗口的状态使用ListState,且同一个key值下,value的值非常多,每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作;触发计算时需要将该key值下所
通过定义“checkpoint之间的时间”而不是checkpoint间隔来配置应用程序通常更容易,因为“checkpoint之间的时间”不易受到checkpoint有时花费的时间可能比平均时间长这一事实的影响(例如,如果目标存储系统暂时变慢)。 注意,这个值还意味着并发checkpoint的数量为1。
Checkpoint是RocksDB的一个feature,主要支持对当前正在运行的数据库制作一个snapshot。Checkpoints是一个时间点上的snapshot。当使用Read-only模式打开的话,可以支持查询这个时间点上的数据,当使用Read-Write模式打开的话,可以作为一个可写的snapshot。Checkpoints可以作为全量或者新增备份的backup使用。
Intro Flink之所以能够做到高效而准确的有状态流式处理,核心是依赖于检查点(checkpoint)机制。当流式程序运行出现异常时,能够从最近的一个检查点恢复,从而最大...
冷数据先获取RocksDB CHECKPOINT,然后SCAN冷数据转换为RDB格式 冷数据(RocksDB部分)生成RDB的一种方案是将冷key临时加载内存,复用redis的序列化方法构造RDB,但这种方案加载全部冷key会消耗大量CPU,当遇到redis宿主机宕机重启,大量redis全量同步争用CPU将导致全量同步时间过长。
这样flink就会自动清理checkpoint文件了，类似hdfs，所有节点共用一个checkpoint目录，此回答整理自钉群“【...