Flink最佳實踐-CheckPoint

Checkpoint功能可以保證作業失敗重啓或升級重啓後，從上次"離開"的位置繼續運行；
比如小米的Flink on Talos就是通過Checkpoint記錄消費的Offset記錄的；如果沒有開啓Checkpoint，那麼每次重啓作業可能會重複消費數據或者丟失數據（與配置相關）；

下面來介紹：

• 如何開啓flink checkpoint
• java heapsize如何設置
• checkpoint最佳設置參數是多少
• 如何結合flink-rockDB實現高效flink狀態編程和穩定的checkpoint

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1、開啓 Checkpoint

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
CheckpointConfig config = env.getCheckpointConfig();
config.setCheckpointInterval(5 * 60 * 1000); // Checkpoint的觸發頻率；
config.setMinPauseBetweenCheckpoints(5 * 60 * 1000); // Checkpoint之間的最小間隔；
config.setCheckpointTimeout(10 * 60 * 1000); // Checkpoint的超時時間；
config.setTolerableCheckpointFailureNumber(3); // 連續3次checkpoint失敗，纔會導致作業失敗重啓；默認值是0 。
config.enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION); // Cancel Job之後保留Checkpoint文件；

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