Flink具體如何保證exactly-once呢? 它使用一種被稱為"檢查點"（checkpoint）的特性，在出現故障時將系統重置回正確狀態。下面通過簡單的類比來解釋檢查點的作用。 假設你和兩位朋友正在數項鏈上有多少顆珠子，如下圖所示。你捏住珠子，邊數邊撥，每撥過一顆珠子就給總數加一。你的朋友 ...

1. 狀態一致性 當在分布式系統中引入狀態時，自然也引入了一致性問題。一致性實際上是"正確性級別"的另一種說法，也就是說在成功處理故障並恢復之后得到的結果，與沒有發生任何故障時得到的結果相比，前者到底有多 正確？舉例來說，假設要對最近一小時登錄的用戶計數。在系統經歷故障之后，計數結果是 ...

檢查點，保存點，與狀態恢復 Flink是一個分布式數據處理系統，這種場景下，它需要處理各種異常，例如進程終止、機器故障、網絡中斷等。因為tasks在本地維護它們的state，Flink必須確保在出現故障的情況下，state不會丟失，並且保持一致性。 在這一節，我們會介紹Flink用於保證 ...

Flink的恢復機制，基於它的一致性檢查點。前面我們已經了解了從流應用中創建檢查點的簡單方法——先暫停應用，保存檢查點，然后再恢復應用程序，這種方法很好理解，但它的理念是“停止一切”，這對於即使是中等延遲要求的應用程序而言也是不實用的。所以Flink沒有這么簡單粗暴 ...

一、標准檢查點 選擇需要插入檢查點的語句，點擊右鍵，選擇Insert Standard Checkpoint.... 二、圖像檢查點（Insert Standard Checkpoint....） 在圖像上點擊鼠標右鍵選擇 出現標准檢查點彈窗，點擊“OK ...

一.簡介 　　流應用程序必須保證7*24全天候運行，因此必須能夠適應與程序邏輯無關的故障【例如：系統故障、JVM崩潰等】。為了實現這一點，SparkStreaming需要將足夠的信息保存到容錯存儲系統中，以便它可以從故障中恢復。 　　檢查點有兩種類型。 　　　　1.元數據檢查點 ...

斷言就類似LoadRunner中的檢查點。對上一個請求返回的信息，做字符串、數據包大小、HTML、XML、圖片等做判斷，確保返回的信息的准確性。 添加響應斷言：歡迎您 如果登陸頁登陸成功，則后台會返回歡迎信息字樣 斷言中可以添加多個斷言一起判斷，斷言中也可以使用參數化方法，進行 ...

　　判斷腳本是否執行成功是根據服務器返回的狀態來確定的，如果服務器返回的HTTP狀態為 200 OK ，那么VuGen 就認為腳本正確地運行了，並且是運行通過的。在絕大多數系統出錯時會返回錯誤頁面碼？ 不會一般系統都會返回一個消息提示框，來提升用戶感受。例如，“網站繁忙，請稍后 ...