standalone 模式的高可用

部署

flink 使用zookeeper协调多个运行的jobmanager,所以要启用flink HA 你需要把高可用模式设置成zookeeper,配置zookeeper相关参数,并且在masters配置文件中配置所有的jobmanager主机地址和web UI 端口

在一下例子中,我们配置node1,node2,node3三个jobmanager

  1. 编辑conf/masters

    node1:8081
    node2:8081
    node3:8081
  2. 编辑conf/flink-conf.yaml

    high-availability: zookeeper
    high-availability.zookeeper.quorum: node1:2181,node2:2181,node3:2181
    high-availability.zookeeper.path.root: /flink
    high-availability.cluster-id: /cluster_one high-availability.storageDir: hdfs:///flink/recovery
  3. 启动集群

    bin/start-cluster.sh

yarn 模式的高可用

yarn 模式中不会同时运行多个jobmanager(ApplicationMaster) instances,而是只运行一个,如果ApplicationMaster异常会依靠Yarn机制进行重启.

部署

  1. 编辑yarn-site.xml添加如下配置

    <property>
    <name>yarn.resourcemanager.am.max-attempts</name>
    <value>4</value>
    <description>
    The maximum number of application master execution attempts.
    </description>
    </property>

    设置application master 最大重启次数

  2. 编辑conf/flink-conf.yaml

    high-availability: zookeeper
    high-availability.zookeeper.quorum: node1:2181,node2:2181,node3:2181
    high-availability.storageDir: hdfs:///flink/recovery
    high-availability.zookeeper.path.root: /flink
    yarn.application-attempts: 10

    配置HA模式为zookeeper,并设置应用的最大重启次数

  3. 启动一个yarn session

    bin/yarn-session.sh -n 2

原理

采用curator库中的LeaderLatch实现leader选举。不了解的同学可以移步curator相关文档LeaderLatch

在zookeeper中生成的主要目录结构如下图:

涉及到的主要类:

  • 选举:

    首先我们看一下JobManager的构造函数:

    注意它的构造函数需要LeaderElectionService对象作为参数以及它本身实现了LeaderContender接口。那么LeaderElectionService是怎么创建的?其实就是根据high-availability: zookeeper此配置项,由HighAvailabilityServicesUtils工具类的createAvailableOrEmbeddedServices方法创建HighAvailabilityServices对象然后通过其getJobManagerLeaderElectionService方法创建:

    public static HighAvailabilityServices createAvailableOrEmbeddedServices(
    Configuration config,
    Executor executor) throws Exception {
    HighAvailabilityMode highAvailabilityMode = LeaderRetrievalUtils.getRecoveryMode(config); switch (highAvailabilityMode) {
    case NONE:
    return new EmbeddedHaServices(executor); case ZOOKEEPER:
    BlobStoreService blobStoreService = BlobUtils.createBlobStoreFromConfig(config); return new ZooKeeperHaServices(
    ZooKeeperUtils.startCuratorFramework(config),
    executor,
    config,
    blobStoreService); default:
    throw new Exception("High availability mode " + highAvailabilityMode + " is not supported.");
    }
    }

```java
public static ZooKeeperLeaderElectionService createLeaderElectionService(
final CuratorFramework client,
final Configuration configuration,
final String pathSuffix)
{
final String latchPath = configuration.getString(
HighAvailabilityOptions.HA_ZOOKEEPER_LATCH_PATH) + pathSuffix;
final String leaderPath = configuration.getString(
HighAvailabilityOptions.HA_ZOOKEEPER_LEADER_PATH) + pathSuffix; return new ZooKeeperLeaderElectionService(client, latchPath, leaderPath);
}
我们再了解一下`ZooKeeperLeaderElectionService`
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/413838/201810/413838-20181008220134231-1838364581.png) 以及`LeaderContender`
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/413838/201810/413838-20181008220233351-1437582454.png) `ZooKeeperLeaderElectionService`类主要管理`namespace`下的两个路径,即`latchPath`(/leaderlatch)和`leaderPath(/leader)`,`latchPath`用来进行leader选举,`leaderPath`存储选举出的leader的地址和UUID。 `LeaderContender`类用于当leader发生改变时,收到相应的通知以进行相关业务处理。比如:自己变成leader时,进行job恢复;当自己被撤销leader时,断开注册的TaskManager。 在`JobManager`的`preStart`方法中会调用`ZooKeeperLeaderElectionService`的`start`方法注册`LeaderLatch`(/leaderlatch)和`NodeCache`(/leader)的监听器。如果某个`LeaderLatch`被选为leader,则对应的`ZooKeeperLeaderElectionService`对象的`isLeader`方法会被回调,从而调用`LeaderContender->grantLeadership()`通知被选中的竞选者(此处为JobManager),然后`JobManager`会调用`LeaderElectionService->confirmLeaderSessionID()`把被选中的leader的相关信息写入到`/leader`目录下,并异步进行job恢复工作。

NodeCache(/leader)的监听器监听写入数据的变化,并具备纠错功能。

```java
public void isLeader() {
synchronized (lock) {
if (running) {
issuedLeaderSessionID = UUID.randomUUID();
confirmedLeaderSessionID = null; if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug(
"Grant leadership to contender {} with session ID {}.",
leaderContender.getAddress(),
issuedLeaderSessionID);
} leaderContender.grantLeadership(issuedLeaderSessionID);
} else {
LOG.debug("Ignoring the grant leadership notification since the service has " +
"already been stopped.");
}
}
}

leader重新选举后需要恢复提交的Job以及恢复相应job的checkpoint。 这就涉及到`JobManager`构造函数图示中圈红的`SubmittedJobGraphStore`和`CheckpointRecoveryFactory`这两个类,我们后边专门进行详细讲解。 * 查询:
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/413838/201810/413838-20181008220442621-548390073.png) `ZooKeeperLeaderRetrievalService`通过监听`/flink/{cluster_id}/leader/{default_jobid}/job_manager_lock`目录的变化,读取该目录下的数据然后通过`LeaderRetrievalListener`的`notifyLeaderAddress`方法通知实现该接口的对象。比如更新`FlinkMiniCluster`的`leaderGateway`

Flink HA的更多相关文章

  1. Flink HA 搭建坑

    目前网上能找到的做HA的教程基本都无法真正做到多机高可用,包括官方文档,经过很久的折腾,终于做到了多机高可用,希望其它人不再被坑. 集群模式安装 前提条件: 机器已经安装好Java环境 jobMana ...

  2. Flink源码学习笔记(3)了解Flink HA功能的实现

    使用Flink HA功能维护JobManager中组件的生命周期,可以有效的避免因为JobManager 进程失败导致任务无法恢复的情况. 接下来分享下 Flink HA功能的实现 大纲 基于Zook ...

  3. flink ha zk集群迁移实践

    flink为了保证线上作业的可用性,提供了ha机制,如果发现线上作业失败,则通过ha中存储的信息来实现作业的重新拉起. 我们在flink的线上环境使用了zk为flink的ha提供服务,但在初期,由于资 ...

  4. Flink JobManager HA模式部署(基于Standalone)

    参考文章:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/setup/jobmanager_high_availability. ...

  5. flink的集群的HA高可用

    对于一个企业级的应用,稳定性是首要要考虑的问题,然后才是性能,因此 HA 机制是必不可少的: 和 Hadoop 一代一样,从架构中我们可以很明显的发现 JobManager 有明显的单点问题(SPOF ...

  6. 搭建高可用的flink JobManager HA

    JobManager协调每个flink应用的部署,它负责执行定时任务和资源管理. 每一个Flink集群都有一个jobManager, 如果jobManager出现问题之后,将不能提交新的任务和运行新任 ...

  7. Flink on yarn以及实现jobManager 高可用(HA)

    on yarn https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/ops/deployment/yarn_setup.html f ...

  8. Flink源码分析 - 源码构建

    原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2Njg5Nzk0NQ==&mid=2247483692&idx=1&sn=18cddc1ee ...

  9. Flink的高可用集群环境

    Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习, ...

随机推荐

  1. BZOJ2435:[NOI2011]道路修建 (差分)

    Description 在 W 星球上有 n 个国家.为了各自国家的经济发展,他们决定在各个国家 之间建设双向道路使得国家之间连通.但是每个国家的国王都很吝啬,他们只愿 意修建恰好 n – 1条双向道 ...

  2. HBase学习之路 (一)HBase基础介绍

    产生背景 自 1970 年以来,关系数据库用于数据存储和维护有关问题的解决方案.大数据的出现后, 好多公司实现处理大数据并从中受益,并开始选择像 Hadoop 的解决方案.Hadoop 使用分 布式文 ...

  3. (十)T检验-第一部分

    介绍T分布.T检验.Z检验与T检验.P值.相依样本以及配对样本的非独立T检验. T分布 在到目前为止举的所有例子中,我们都假设我们知道总体参数 μ 和 σ,但很多时候,我们并不知道,我们通常只有样本, ...

  4. 使用rosed编辑ROS中的文件

    使用 rosed rosed是rosbash 的一部分. 利用它可以直接通过package名来获取到待编辑的文件而无需指定该文件的存储路径了. 使用方法: $ rosed [package_name] ...

  5. JSONP - 从理论到实践

    同源策略 ajax之所以需要“跨域”,罪魁祸首就是浏览器的同源策略.即,一个页面的ajax只能获取这个页面相同源或者相同域的数据. 如何叫“同源”或者“同域”呢?——协议.域名.端口号都必须相同.例如 ...

  6. Python学习笔记系列——高阶函数(map/reduce)

    一.map #变量可以指向函数,函数的参数能接受变量,那么一个函数就可以接受另一个函数作为参数,这种函数被称之为高阶函数 def add(x,y,f): return f(x)+f(y) print( ...

  7. relu6激活函数

    relu6 = min(max(features, 0), 6) This is useful in making the networks ready for fixed-point inferen ...

  8. ArcGIS中的坐标系统定义与投影转换(转)

    ArcGIS中的坐标系统定义与投影转换 ArcGIS中的坐标系统定义与投影转换 坐标系统是GIS数据重要的数学基础,用于表示地理要素.图像和观测结果的参照系统,坐标系统的定义能够保证地理数据在软件中正 ...

  9. MapReduce -- 好友推荐

    MapReduce实现好友推荐: 张三的好友有王五.小红.赵六; 同样王五.小红.赵六的共同好友是张三; 在王五和小红不认识的前提下,可以通过张三互相认识,给王五推荐的好友为小红, 给小红推荐的好友是 ...

  10. oracle 子查询 where having from ,from子查询提高效率

    where 子查询主要功能是控制数据行的,返回结果一般都是单行单列.多行单列.单行多列数据 单行单列 SELECT * FROM emp WHERE hiredate=( SELECT MIN(hir ...