Flink作业重启后，如何保证数据不丢失？

1. 为了避免系统故障导致作业异常自动重启后，数据丢失。

• 对于Flink SQL作业，您可以勾选开启Checkpoint，并合理配置Checkpoint间隔（权衡执行Checkpoint对业务性能的影响以及异常恢复的时长），同时勾选异常自动重启，并勾选从Checkpoint恢复。配置后，作业异常重启，会从最新成功的checkpoint文件恢复内部状态和消费位点，保证数据不丢失及聚合算子等内部状态的精确一致语义。同时，为了保证数据不重复，建议使用带主键数据库或者文件系统作为目标数据源，否则下游处理业务需要加上去重逻辑（最新成功checkpoint记录位点到异常时间段内的数据会重复消费）。
  

• 对于Flink jar作业，您需要参考https://support.huaweicloud.com/dli_faq/dli_03_0038.html，在代码中开启Checkpoint，同时如果有自定义的状态需要保存，您还需要实现ListCheckpointed接口，并为每个算子设置唯一ID。然后在作业配置中，勾选从Checkpoint恢复，并准确配置Checkpoint路径。注意：Flink Checkpoint机制可以保证Flink平台可感知内部状态的精确一致，但对于自定义Source/Sink或者有状态算子，需要合理实现ListCheckpointed接口，来保证业务数据需要的可靠性。
  

2. 为了避免因业务修改等需要，手动重启作业后，数据不丢失。

• 对于无内部状态的作业，您可以配置kafka数据源的启动时间或者消费位点到作业停止之前。

• 对于有内部状态的作业，您可以在停止作业时，勾选触发保存点。成功后，再次启动作业时，开启恢复保存点按钮，作业将从选择的savepoint文件中恢复消费位点及状态。同时，由于Flink Checkpoint和Savepoint生成机制及格式一致，因而，也可以通过Flink作业列表 -> 更多 -> 导入保存点，导入OBS中最新成功的Checkpoint，并从中恢复。