文章 2024-10-19 来自:开发者社区

分布式锁服务深度解析:以Apache Flink的Checkpointing机制为例

背景 在分布式系统中,多个进程或节点可能需要同时访问和操作共享资源。为了确保数据的一致性和系统的稳定性,我们需要一种机制来协调这些进程或节点的访问,避免并发冲突和竞态条件。分布式锁服务正是为此而生的一种解决方案。它通过在网络环境中实现锁机制,确保同一时间只有一个进程或节点能够访问和操作共享资源。 使用场景 分布式锁服务在多种场景下都有广泛的应用。例如: ...

问答 2024-08-21 来自:开发者社区

影响 Flink Checkpointing 时间的主要因素有哪些?

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问答 2024-08-21 来自:开发者社区

Flink 1.15 版本中引入了哪个重要的新特性来改进 Checkpointing?

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文章 2023-11-08 来自:开发者社区

Apache Flink 中,当你开启 Checkpointing 时

在 Apache Flink 中,当你开启 Checkpointing 时,Flink 将会对数据进行增量 checkpoint,这样可以在故障发生时恢复到特定的状态。然而,根据你的描述,似乎在开启 Checkpointing 时,数据量变大了。这可能是由于以下原因: 全量同步的数据:...

文章 2022-02-16 来自:开发者社区

分布式Snapshot和Flink Checkpointing简介

阿里巴巴实时计算部-昆仑 最近在学习Flink的Fault Tolerance,了解到Flink在Chandy Lamport Algorithm的基础上扩展实现了一套分布式Checkpointing机制,这个机制在论文"Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows"中进行了详尽的描述。怀着对Lamport大神的敬仰,我....

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