flink 手动触发savepoint会出现timeout，有办法调整超市时间之类吗？

当你说“timeout”，我理解你指的是Flink在尝试触发Savepoint时超时。Flink的Savepoint是用于容错和状态迁移的一种机制，它允许你在某个时间点停止Flink作业，并保存其状态，以便在需要时可以恢复作业。

如果你遇到了Savepoint超时的问题，以下是一些建议和可能的解决方法：

1. 检查资源限制：确保集群或机器上有足够的资源（CPU、内存、磁盘I/O）来执行Savepoint操作。资源不足可能导致操作超时。
2. 检查网络：确保Flink JobManager、TaskManager和Savepoint目标之间有稳定的网络连接。任何网络故障或延迟都可能导致操作超时。
3. 调整超时设置：Flink允许你为Savepoint操作设置超时时间。你可以尝试增加这个超时时间，但请注意，长时间的操作可能会消耗更多的资源。

// 示例代码，你可能需要根据你的Flink版本和实际情况进行调整
conf.set("state.savepoints.dir", "hdfs://your-hdfs-cluster/flink/savepoints");
conf.set("state.backend.fs.checkpointing.interval", "60000"); // 60秒
conf.set("state.backend.rocksdb.localdir", "/var/lib/flink/rocksdb");
conf.set("state.checkpoints.dir", "hdfs://your-hdfs-cluster/flink/checkpoints");
conf.set("state.backend.fs.checkpointing.timeout", "180000"); // 3分钟

1. 检查目标目录：确保指定的Savepoint目标目录是可写的，并且有足够的磁盘空间。如果磁盘空间不足或目录权限不正确，Savepoint操作可能会失败。
2. 查看日志：查看Flink的日志文件，特别是JobManager和TaskManager的日志，以获取更多关于为什么操作超时的详细信息。
3. 更新Flink版本：如果你使用的是较旧的Flink版本，考虑更新到最新版本。在新版本中，可能已经修复了一些与Savepoint相关的问题。
4. 考虑其他状态后端：如果你使用的是RocksDB作为状态后端，并且经常遇到超时问题，你可以考虑切换到其他状态后端，如FsStateBackend或其他适合你的需求的后端。
5. 优化作业：检查你的Flink作业是否有性能瓶颈或资源密集的操作。优化这些部分可能会减少Savepoint操作所需的时间。

Checkpoint可以通过下面的参数设置超时时间。

setCheckpointTimeout：设置Checkpoint的最大超时时间

但Savepoint是用户手动触发管理，没有超时时间设置参数。

Savepoint 是程序的全局状态，对于某些状态很大的实时任务，当我们触发 Savepoint，可能会对运行着的实时任务产生影响，建议如果对于状态过大的实时任务，触发 Savepoint 的时间，不要太过频繁。根据状态的大小，适当的设置触发时间。

——参考链接。

确实可以通过配置参数来调整Savepoint的超时时间。Flink允许你设置创建Savepoint的超时时间，这个参数通常是在Flink运行时配置或提交作业时指定。

在Apache Flink中，手动触发savepoint的确有可能因为各种原因（如网络延迟、checkpoint过大、存储系统繁忙等）而导致超时。为了应对这种情况，你可以通过调整Flink的相关配置来延长savepoint的超时时间。以下是相关的配置选项：

1. 客户端超时配置：
   在触发savepoint的命令行或程序中，可以通过增加--trigger-savepoint-timeout参数来增大触发savepoint的超时时间。例如：

   ./bin/flink savepoint <jobId> hdfs://path/to/savepoint --trigger-savepoint-timeout 300000
   

   这里300000代表超时时间为5分钟（单位为毫秒）。

2. 集群端超时配置：
   如果savepoint在集群内部的执行过程中出现超时，你还可以调整Flink作业的checkpoint超时时间，这是因为savepoint实际上是基于checkpoint机制生成的。在Flink作业的配置中增加以下参数：

   state.savepoints.timeout: 300000
   

   这样设置之后，savepoint的等待时间也会相应延长。

Flink的版本不同，对应的配置方式可能会有所差异，因此请参阅你正在使用的Flink版本的官方文档来获取准确的配置方式和参数名。

还需确保你的存储系统能够及时响应和处理savepoint的写入请求，并且Flink集群有足够的资源来完成savepoint的创建。如果savepoint文件特别大，可能还需要考虑优化checkpoint大小、合理设置state backend、增加存储系统的带宽等措施。

在Flink中，手动触发SavePoint的确有可能遭遇超时问题。这主要是因为Flink SavePoint操作依赖于磁盘I/O，而磁盘IO往往是最慢的部分之一。为了避免长时间阻塞线程，Flink会在一定程度上限制SavePoint操作所消耗的时间。

不幸的是，一旦超过最大超时时限，Flink就会停止执行后续的SavePoint操作，即使此时还没有完成全部的备份过程。这就意味着，如果一次SavePoint操作耗时太长，那么以后都无法再恢复到这次SavePoint之前的状态了。

幸运的是，有一些措施可以采取来缓解这个问题：

• 使用较小的checkpoint间隔：增大 checkpoint 时间间隔可以使每个 savepoint 的持续时间变小，从而减少整体的 savepoint 操作时间。但这也会带来风险，因为较长的 checkpoint 间隔会使故障恢复变得困难。

• 设置较大的超时阈值：在 Flink 中，可以通过 setCheckpointTimeout 方法来设定 savepoint 操作的最大超时期限。默认情况下，这个值设得相对较低，大约只有几分钟。适当加大这个值可以防止因 savepoint 操作而导致的超时。

• 减少不必要的 savepoint 操作：尽量避免过于频繁地触发 savepoint 。例如，如果每次迭代结束后都要做一次 savepoint ，那么可以把这个频率改为每 N 个迭代做一个 savepoint。

• 使用外部存储：如果可能的话，可以考虑将 savepoints 存储在一个持久化的外部存储设备上，而非临时的本地磁盘。这种方式的优点是可以利用外部存储系统的高吞吐率来加速 savepoint 操作，从而缩短总的备份时间。

• 调整 Flink 配置：Flink 提供了一系列可调节的配置项，如 state.backend.checkpoint.max-concurrency 或 taskmanager.state.checkpoint.period 来影响 checkpoint 的速度和频率。合理调整这些参数可以有效地平衡 checkpoint 性能和可靠性。

• 使用 Flink State Backend：除了 HDFS，Flink还支持其他的StateBackend，如 RocksDB，Cassandra等。这些backend相比HDFS有更好的性能表现，特别是在大量数据存取的情况下。

• 使用Flink Checkpointing API：Flink Checkpointing API允许程序员精确控制checkpoint的发生时机和频率，从而有效规避超时问题。

• 使用Flink Streaming Dataflow API：相比于Table API，Streaming Dataflow API提供了更为细粒度的控制，可以让你更好地掌控checkpoint的过程。

• 使用Flink Batch API：Batch API也提供了类似的控制手段，可以配合CheckPointConfig使用。

• 最终手段 - 使用Flink REST API：如果上述方法都不能解决问题，还可以考虑使用Flink REST API来手工触发SavePoint，绕过原生的SavePoint机制。

这些方法并不能从根本上消除超时的风险，只能减轻症状

具体操作可以见：http://www.hzhcontrols.com/new-1302566.html

是的，您可以在Flink中调整savepoint的超时时间。默认情况下，savepoint的超时时间为60秒。要调整savepoint超时时间，您可以在提交任务时使用--execution.savepoint.timeout参数。例如，要将超时时间设置为120秒（2分钟），您可以使用以下命令行参数：

./bin/flink run-application -t yarn-application ./examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar --execution.savepoint.timeout 120
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请注意，这个参数仅影响手动触发的savepoint，而不影响自动savepoint。如果您需要调整自动savepoint的超时时间，可以使用savepoint.storage.timeout配置项。您可以在Flink的配置文件中设置此参数，例如：

savepoint:
storage:
timeout: 120
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这将把自动savepoint的超时时间设置为120秒。请注意，这些调整仅适用于Flink版本1.13及更高版本。在早期版本中，您需要手动修改Flink的源代码以调整savepoint超时时间。

Flink常见Checkpoint超时问题排查思路https://www.jianshu.com/p/dff71581b63b