1.Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)
2.Flink Collector Output 接口源码解析

Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)

       《Flink Checkpoint源码分析》系列文章深入探讨了Flink的源码Checkpoint机制，本文聚焦于Task内部状态数据的源码存储过程，深入剖析状态数据的源码具体存储方式。

       Flink的源码Checkpoint核心逻辑被封装在`snapshotStrategy.snapshot()`方法中，这一过程主要由`HeapSnapshotStrategy`实现。源码在进行状态数据的源码源码编辑器官方登录快照操作时，首先对状态数据进行拷贝，源码这里采取的源码是引用拷贝而非实例拷贝，速度快且占用内存较少。源码拷贝后的源码状态数据被写入到一个临时的`CheckpointStateOutputStream`，即`$CHECKPOINT_DIR/$UID/chk-n`格式的源码目录，这个并非最终数据存储位置。源码

       在拷贝和初始化输出流后，源码`AsyncSnapshotCallable`被创建，源码其`callInternal()`方法中负责将状态数据持久化至磁盘。源码这个过程分为几个关键步骤：

       获取`CheckpointStateOutputStream`，写入状态数据元数据，如状态名、序列化类型等。财务网页源码

       对状态数据按`keyGroupId`进行分组，依次将每个`keyGroupId`对应的状态数据写入文件。

       封装状态数据的元数据信息，包括存储路径和大小，以及每个`keyGroupId`在文件中的偏移位置。

       在分组过程中，状态数据首先被扁平化并添加到`partitioningSource[]`中，同时记录每个元素对应的`keyGroupId`在`counterHistogram[]`中的位置。构建直方图后，numpy 攻略 源码数据依据`keyGroupId`进行排序并写入文件，同时将偏移位置记录在`keyGroupOffsets[]`中。

       具体实现细节中，`FsCheckpointStateOutputStream`用于创建文件系统输出流，配置包括基路径、文件系统类型、缓冲大小、文件状态阈值等。`StreamStateHandle`最终封装了状态数据的php ftp源码存储文件路径和大小信息，而`KeyedStateHandle`进一步包含`StreamStateHandle`和`keyGroupRangeOffsets`，后者记录了每个`keyGroupId`在文件中的存储位置，以供状态数据检索使用。

       简而言之，Flink在执行Checkpoint时，通过一系列精心设计的步骤，确保了状态数据的高效、安全存储。从状态数据的javashop网上源码拷贝到元数据的写入，再到状态数据的持久化，每一个环节都充分考虑了性能和数据完整性的需求，使得Flink的实时计算能力得以充分发挥。

Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink中的Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，是数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，帮助理解数据传递的逻辑和场景划分。

       Collector和Output接口

       Collector接口有2个核心方法，Output接口则增加了4个功能，WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。主要关注collect方法，它是数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，针对不同场景如数据传递、Metrics统计、广播和时间戳处理。

       Output实现类分类

       Output类可以归类为：同一operatorChain内的数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。

       示例应用与调用链路

       通过一个示例，我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。

       总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。

       阅读推荐

       Flink任务实时监控

       Flink on yarn日志收集

       Kafka Connector更新

       自定义Kafka反序列化

       SQL JSON Format源码解析

       Yarn远程调试源码

       State Processor API状态操作

       侧流输出源码

       Broadcast流状态源码解析

       Flink启动流程分析

       Print SQL Connector取样功能