basic/checkpoint.md

@@ -136,7 +136,175 @@ Flink 为算子状态提供三种基本数据结构：
 | state.backend.rocksdb.checkpoint.transfer.thread.num | 4 | 用于上传和下载文件的线程数目 |
 | state.backend.rocksdb.write-batch-size | 2mb | Rocksdb写入时消耗的最大内存 |
 | state.backend.rocksdb.predefined-options | DEFAULT | `DEFAULT`：所有的RocksDb配置都是默认值。 <br>`SPINNING_DISK_OPTIMIZED`:在写硬盘的时候优化RocksDb参数 <br>`SPINNING_DISK_OPTIMIZED_HIGH_MEM`: 在写入常规硬盘时优化参数，需要消耗更多的内存<br> `FLASH_SSD_OPTIMIZED`:在写入ssd闪盘时进行优化。 |
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+# 状态后端实现
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+StateBackend实现类图，在1.17版本中，部分状态后端已经过期，比如：~~MemoryStateBackend~~、~~RocksDBStateBackend~~、~~FsStateBackend~~等。
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+![pic](https://pan.zeekling.cn//flink/basic/state/StateBackend_0002.png)
+
+去除掉已经过期的状态后端剩余的如下所示：
+
+![pic](https://pan.zeekling.cn//flink/basic/state/StateBackend_0003.png)
+
+## HashMapStateBackend
+
+在TaskManager的内存当中保存作业的状态后端信息，如果一个TaskManager并行执行多个任务时，所有的聚合信息都要保存到当前的TaskManager内存里面。数据主要以Java对象的方式保存在堆内存当中。Key/value 形式的状态和窗口算子会持有一个 hash table，其中存储着状态值、触发器。
+
+内存当中存储格式定义如下：
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+```java
+/** So that we can give out state when the user uses the same key. */
+private final HashMap<String, InternalKvState<K, ?, ?>> keyValueStatesByName;
+```
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+### 适用场景
+
+- 有较大 state，较长 window 和较大 key/value 状态的 Job。
+- 所有的高可用场景。
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+建议同时将 [managed memory](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/zh/docs/deployment/memory/mem_setup_tm/#managed-memory) 设为0，以保证将最大限度的内存分配给 JVM 上的用户代码。
+
+## EmbeddedRocksDBStateBackend
+
+将正在于行的作业的状态保存到RocksDb里面。
+
+
+
+## 创建KeyedStateBackend
+
+
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+1. 加载`RocksDB JNI library`相关Jar包。
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+2. 申请RocksDB所需要的内存。核心代码在SharedResources类当中的getOrAllocateSharedResource函数。在申请资源之前会先加锁，在加锁成功会申请所需要的资源。加锁代码如下：
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+   
+
+```java
+try {
+   lock.lockInterruptibly();
+} catch (InterruptedException e) {
+   Thread.currentThread().interrupt();
+   throw new MemoryAllocationException("Interrupted while acquiring memory");
+}
+```
+
+
+
+在申请资源之前需要根据类型判断是否已经申请了资源，如果已经申请了资源就不会重新申请，没有则需要申请。申请的代码如下所示：
+
+````java
+private static <T extends AutoCloseable> LeasedResource<T> createResource(
+            LongFunctionWithException<T, Exception> initializer, long size) throws Exception {
+
+   final T resource = initializer.apply(size);
+   return new LeasedResource<>(resource, size);
+}
+````
+
+3. 创建resourceContainer,包含预先定义好的RocksDB优化选项等。
+
+````java
+private RocksDBResourceContainer createOptionsAndResourceContainer(
+            @Nullable OpaqueMemoryResource<RocksDBSharedResources> sharedResources,
+            @Nullable File instanceBasePath,
+            boolean enableStatistics) {
+
+return new RocksDBResourceContainer(
+           configurableOptions != null ? configurableOptions : new Configuration(),
+           predefinedOptions != null ? predefinedOptions : PredefinedOptions.DEFAULT,
+           rocksDbOptionsFactory,
+           sharedResources,
+           instanceBasePath,
+           enableStatistics);
+````
+
+
+
+4. 初始化RocksDBKeyedStateBackend，会从目录里面加载数据到RocksDB里面。
+
+````java
+restoreOperation =
+       getRocksDBRestoreOperation(
+               keyGroupPrefixBytes,
+               cancelStreamRegistry,
+               kvStateInformation,
+               registeredPQStates,
+               ttlCompactFiltersManager);
+RocksDBRestoreResult restoreResult = restoreOperation.restore();
+db = restoreResult.getDb();
+defaultColumnFamilyHandle = restoreResult.getDefaultColumnFamilyHandle();
+````
+
+restoreOperation实现类图如下所示，主要包含如下的实现类。
+
+![pic](https://pan.zeekling.cn//flink/basic/state/StateBackend_0004.png)
+
+
+
+### RocksDBIncrementalRestoreOperation
+
+主要实现从增量快照中恢复RocksDB数据。核心函数为restore()。主要区分为：
+
+- restoreWithRescaling：从多个增量的状态后端恢复，需要进行扩缩容。在这个过程中会创建一个临时的RocksDB实例用于关key-groups。临时RocksDB当中的数据在都会复制到实际使用的RocksDB的实例当中。
+- restoreWithoutRescaling：从单个远程的增量状态后端恢复，无需进行扩缩容。
+
+````java
+if (isRescaling) {
+   restoreWithRescaling(restoreStateHandles);
+} else {
+   restoreWithoutRescaling(theFirstStateHandle);
+}
+````
+
+
+
+#### restoreWithRescaling 实现原理
+
+1.  选择最优的KeyedStateHandle。
+2. 初始化RocksDB实例。
+3. 将key-groups从临时RocksDB转换到Base RocksDB数据库。
+
+
+
+#### restoreWithoutRescaling 实现原理
+
+
+
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+
+### RocksDBFullRestoreOperation
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+
+
+### RocksDBHeapTimersFullRestoreOperation
+
+
+
+### RocksDBNoneRestoreOperation
+
+
+
+
+
+## ChangelogStateBackend
+
+
+
+
+
+## DeactivatedChangelogStateBackend
+
+
 
 
 

basic/savepoint.md

@@ -0,0 +1,16 @@
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+Flink 为作业的容错提供 Checkpoint 和 Savepoint 两种机制。保存点机制（Savepoints）是检查点机制一种特殊的实现，它允许你通过手工方式来触发Checkpoint，并将结果持久化存储到指定路径中，主要用于避免Flink集群在重启或升级时导致状态丢失。
+
+![pic](https://pan.zeekling.cn//flink/basic/state/savepoint_0001.png)
+
+ Savepoint 是一种特殊的 Checkpoint，实际上它们的存储格式也是一致的，它们主要的不同在于定位。Checkpoint机制的目标在于保证Flink作业意外崩溃重启不影响exactly once准确性，通常是配合作业重启策略使用的。Checkpoint 是为 Flink runtime 准备的，Savepoint 是为 Flink 用户准备的。因此 Checkpoint 是由 Flink runtime 定时触发并根据运行配置自动清理的，一般不需要用户介入，而 Savepoint 的触发和清理都由用户掌控。
+
+由于 Checkpoint 的频率远远大于 Savepoint，Flink 对 Checkpoint 格式进行了针对不同 StateBackend 的优化，因此它在底层储存效率更高，而代价是耦合性更强，比如不保证 扩容 （即改变作业并行度）的特性和跨版本兼容。
+
+Savepoint 是全量的，不支持增量的。因为 Checkpoint 是秒级频繁触发的，两个连续 Checkpoint 通常高度相似，因此对于 State 特别大的作业来说，每次 Checkpoint 只增量地补充 diff 可以大大地节约成本，这就是 incremental Checkpoint 的由来。而 Savepoint 并不会连续地触发，而且比起效率，Savepoint 更关注的是可移植性和版本兼容性。
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