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title: "Task 故障恢复"
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type: docs
aliases:
  - /zh/dev/task_failure_recovery.html
  - /zh/dev/restart_strategies.html
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# Task 故障恢复

当 Task 发生故障时，Flink 需要重启出错的 Task 以及其他受到影响的 Task ，以使得作业恢复到正常执行状态。

Flink 通过重启策略和故障恢复策略来控制 Task 重启：重启策略决定是否可以重启以及重启的间隔；故障恢复策略决定哪些 Task 需要重启。



## Restart Strategies

Flink 作业如果没有定义重启策略，则会遵循集群启动时加载的默认重启策略。
如果提交作业时设置了重启策略，该策略将覆盖掉集群的默认策略。

通过 Flink 的配置文件 `flink-conf.yaml` 来设置默认的重启策略。配置参数 *restart-strategy.type* 定义了采取何种策略。
如果没有启用 checkpoint，就采用“不重启”策略。如果启用了 checkpoint 且没有配置重启策略，那么就采用固定延时重启策略，
此时最大尝试重启次数由 `Integer.MAX_VALUE` 参数设置。下表列出了可用的重启策略和与其对应的配置值。

每个重启策略都有自己的一组配置参数来控制其行为。
这些参数也在配置文件中设置。
后文的描述中会详细介绍每种重启策略的配置项。

{{< generated/restart_strategy_configuration >}}

除了定义默认的重启策略以外，还可以为每个 Flink 作业单独定义重启策略。
这个重启策略通过在程序中的 `StreamExecutionEnvironment` 对象上调用 `setRestartStrategy` 方法来设置。
当然，对于 `StreamExecutionEnvironment` 也同样适用。

下例展示了如何给我们的作业设置固定延时重启策略。
如果发生故障，系统会重启作业 3 次，每两次连续的重启尝试之间等待 10 秒钟。

{{< tabs "2b011473-9a34-4e7b-943b-be4a9071fe3c" >}}
{{< tab "Java" >}}
```java
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
  3, // 尝试重启的次数
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
));
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Scala" >}}
```scala
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
  3, // 尝试重启的次数
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
))
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Python" >}}
```python
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_restart_strategy(RestartStrategies.fixed_delay_restart(
    3,  # 尝试重启的次数
    10000  # 延时(毫秒)
))
```
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}



以下部分详细描述重启策略的配置项。

### Fixed Delay Restart Strategy

固定延时重启策略按照给定的次数尝试重启作业。
如果尝试超过了给定的最大次数，作业将最终失败。
在连续的两次重启尝试之间，重启策略等待一段固定长度的时间。

通过在 `flink-conf.yaml` 中设置如下配置参数，默认启用此策略。

```yaml
restart-strategy.type: fixed-delay
```

{{< generated/fixed_delay_restart_strategy_configuration >}}

例如：

```yaml
restart-strategy.fixed-delay.attempts: 3
restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s
```

固定延迟重启策略也可以在程序中设置：

{{< tabs "0877201b-96aa-4985-aebd-0780cf1d8e9e" >}}
{{< tab "Java" >}}
```java
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
  3, // 尝试重启的次数
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
));
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Scala" >}}
```scala
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
  3, // 尝试重启的次数
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
))
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Python" >}}
```python
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_restart_strategy(RestartStrategies.fixed_delay_restart(
    3,  # 尝试重启的次数
    10000  # 延时(毫秒)
))
```
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}


### Failure Rate Restart Strategy

故障率重启策略在故障发生之后重启作业，但是当**故障率**（每个时间间隔发生故障的次数）超过设定的限制时，作业会最终失败。
在连续的两次重启尝试之间，重启策略等待一段固定长度的时间。

通过在 `flink-conf.yaml` 中设置如下配置参数，默认启用此策略。

```yaml
restart-strategy.type: failure-rate
```

{{< generated/failure_rate_restart_strategy_configuration >}}

例如：

```yaml
restart-strategy.failure-rate.max-failures-per-interval: 3
restart-strategy.failure-rate.failure-rate-interval: 5 min
restart-strategy.failure-rate.delay: 10 s
```

故障率重启策略也可以在程序中设置：

{{< tabs "f4fba671-e1a8-408d-9f3d-d679aa6473ea" >}}
{{< tab "Java" >}}
```java
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(
  3, // 每个时间间隔的最大故障次数
  Time.of(5, TimeUnit.MINUTES), // 测量故障率的时间间隔
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
));
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Scala" >}}
```scala
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(
  3, // 每个时间间隔的最大故障次数
  Time.of(5, TimeUnit.MINUTES), // 测量故障率的时间间隔
  Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延时
))
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Python" >}}
```python
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_restart_strategy(RestartStrategies.failure_rate_restart(
    3,  # 每个时间间隔的最大故障次数
    300000,  # 测量故障率的时间间隔
    10000  # 延时(毫秒)
))
```
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}


### No Restart Strategy

作业直接失败，不尝试重启。

```yaml
restart-strategy.type: none
```

不重启策略也可以在程序中设置：

{{< tabs "46f873e1-9582-4303-9a5f-1cdaa31e7ac7" >}}
{{< tab "Java" >}}
```java
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Scala" >}}
```scala
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart())
```
{{< /tab >}}
{{< tab "Python" >}}
```python
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_restart_strategy(RestartStrategies.no_restart())
```
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}

### Fallback Restart Strategy

使用群集定义的重启策略。
这对于启用了 checkpoint 的流处理程序很有帮助。
如果没有定义其他重启策略，默认选择固定延时重启策略。

## Failover Strategies

Flink 支持多种不同的故障恢复策略，该策略需要通过 Flink 配置文件 `flink-conf.yaml` 中的 *jobmanager.execution.failover-strategy*
配置项进行配置。

<table class="table table-bordered">
  <thead>
    <tr>
      <th class="text-left" style="width: 50%">故障恢复策略</th>
      <th class="text-left">jobmanager.execution.failover-strategy 配置值</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
        <td>全图重启</td>
        <td>full</td>
    </tr>
    <tr>
        <td>基于 Region 的局部重启</td>
        <td>region</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

### Restart All Failover Strategy

在全图重启故障恢复策略下，Task 发生故障时会重启作业中的所有 Task 进行故障恢复。

### Restart Pipelined Region Failover Strategy

该策略会将作业中的所有 Task 划分为数个 Region。当有 Task 发生故障时，它会尝试找出进行故障恢复需要重启的最小 Region 集合。
相比于全局重启故障恢复策略，这种策略在一些场景下的故障恢复需要重启的 Task 会更少。

此处 Region 指以 Pipelined 形式进行数据交换的 Task 集合。也就是说，Batch 形式的数据交换会构成 Region 的边界。
- DataStream 和 流式 Table/SQL 作业的所有数据交换都是 Pipelined 形式的。
- 批处理式 Table/SQL 作业的所有数据交换默认都是 Batch 形式的。
- DataSet 作业中的数据交换形式会根据 [ExecutionConfig]({{< ref "docs/dev/datastream/execution/execution_configuration" >}}) 
  中配置的 `ExecutionMode`
  决定。

需要重启的 Region 的判断逻辑如下：
1. 出错 Task 所在 Region 需要重启。
2. 如果要重启的 Region 需要消费的数据有部分无法访问（丢失或损坏），产出该部分数据的 Region 也需要重启。
3. 需要重启的 Region 的下游 Region 也需要重启。这是出于保障数据一致性的考虑，因为一些非确定性的计算或者分发会导致同一个
   Result Partition 每次产生时包含的数据都不相同。

{{< top >}}
