Flink支持不同的重启策略，这些重启策略控制着job失败后如何重启。集群可以通过默认的重启策略来重启，这个默认的重启策略通常在未指定重启策略的情况下使用，而如果Job提交的时候指定了重启策略，这个重启策略就会覆盖掉集群的默认重启策略。
Flink支持不同的重启策略，重启策略控制在作业失败后如何重启。可以使用默认的重启策略启动集群，这个默认策略在作业没有特别指定重启策略时使用。如果在提交作业时指定了重启策略，那么此策略将覆盖集群的默认配置策略。
戳更多文章： 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time 1概述 Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启 集群在启动时会伴随一个默认的重启策略，在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。 如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-
Spring Cloud Task是一个轻量级的批处理框架，可以将任务作为Spring Boot应用程序打包和部署。在任务执行期间，可能会出现各种异常情况，例如应用程序崩溃或者任务执行时间过长，这时候需要重启任务。
概述 Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启 集群在启动时会伴随一个默认的重启策略，在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。 如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。配置参数 restart-strategy 定义了哪个策略被使用。 常用的重启： 1.策略固定间隔 (Fixed delay) 2.失败率 (Failure rate) 3.无重启 (No restart) 如果
1）重启策略，都有重试次数和重试之间等待时间的规定，不同点在于，分别限定了最大的失败次数和规定时间内失败次数。具体根据场景设置
checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保 证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。
如果配置了Checkpoint,而没有配置重启策略,那么代码中出现了非致命错误时,程序会无限重启
在Kubernetes中，Pod是最小的可部署对象，可以由一个或多个容器组成。在实际使用中，Pod可能会由于各种原因停止工作，此时可以通过Pod的重启策略来决定如何处理这种情况。在本文中，我们将介绍Pod的重启策略以及如何设置重启策略。
每次当我们发布新版本的时候总是慌兮兮，一方面是担心有 bug，另一方面其实重启应用会带来一些抖动，可能有几秒钟或者几个请求的不正常，从而担心用户在这段时间内的操作。那么如何在应用重启的过程中尽可能的保证不会带来抖动，从而平滑又优雅的重启呢？
默认重启策略是通过Flink的配置文件设置的flink-conf.yaml。配置参数restart-strategy定义采用的策略。
1016错误：文件无法打开，使用后台修复或者使用phpmyadmin进行修复。 1044错误：数据库用户权限不足，请联系空间商解决 1045错误：数据库服务器/数据库用户名/数据库名/数据库密码错误，请联系空间商检查帐户。 1054错误：程序文件跟数据库有冲突，请使用正确的程序文件上传上去覆盖。 1146错误：数据表缺失,请恢复备份数据. 2002错误：服务器端口不对，请咨询空间商正确的端口。 2003错误：mysql服务没有启动，请启动该服务 1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据
Pod 的 status 定义在 PodStatus 对象中，其中有一个 phase 字段。
MySQL 8 添加了新的 clone 插件，被用于 MGR 的分布式恢复当中，也可以用来进行物理备份恢复。
1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据库已存在，创建数据库失败<=================可以忽略 1008：数据库不存在，删除数据库失败<=================可以忽略 1009：不能删除数据库文件导致删除数据库失败 1010：不能删除数据目录导致删除数据库失败 1011：删除数据库文件失败 1012：不能读取系统表中的记录 1020：记录已被其他用户修改 1021：硬盘剩余空间不足，请加大硬盘可用空间 1022：关键字重复，更改记录失败 1023：关闭时发生错
自从上半年AI绘画火爆出圈后，我就一直在尝试各种方式体验stable diffusion，
2.按顺序依次向N个Redis节点执行获取锁的操作。这个获取操作跟前面基于单Redis节点的获取锁的过程相同，包含随机字符串my_random_value，也包含过期时间(比如PX 30000，即锁的有效时间 ：T1)。为了保证在某个Redis节点不可用的时候算法能够继续运行，这个获取锁的操作还有一个超时时间(time out)，它要远小于锁的有效时间（几十毫秒量级）。客户端在向某个Redis节点获取锁失败以后，应该立即尝试下一个Redis节点。这里的失败，应该包含任何类型的失败，比如该Redis节点不可用，或者该Redis节点上的锁已经被其它客户端持有（注：Redlock原文中这里只提到了Redis节点不可用的情况，但也应该包含其它的失败情况）。
Pod 的 status 定义在 PodStatus 对象中，其中有一个 phase 字段。它简单描述了 Pod 在其生命周期的阶段。熟悉Pod的各种状态对我们理解如何设置Pod的调度策略、重启策略是很有必要的。
解决办法：以管理员方式打开cmd命令，输入netsh winsock reset(这个命令是重置网络规范，黑屏的原因很可能就是VMware软件跟本地网络规范有冲突)，回车之后提示成功重置winsock目录，您必须重新启动计算机才能重新完成配置。重启后打开即可。
1）某些服务或子服务启动失败时，如果重启所有服务后依然失败，进入Ambari Hosts页面，单独在节点启动服务或子服务试试，如果还是启动失败，进入/var/log目录查看相应服务的日志。
因为重启已经看到mount挂载时失败了，使用 mount -a 重启挂载，结果挂载失败了
为了更快更高效的搭配环境，于是。。。。。。 由于某些原因，下面的Shell并没有使用数组与遍历方式，但是。。。。。。 使用方法非常简单： 第一步：将下面的shell脚本copy到一个文本( insta
1.ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket '/data/mysql/mysql.sock'
在【两阶段提交概述】中介绍了两阶段提交的基本思路以及如何根据checkpoint机制来实现两阶段提交思路，flink给出来两阶段提交抽象实现TwoPhaseCommitSinkFunction与具体实现FlinkKafkaProducer011。
上一文分布式锁系列–03关于分布式锁的选型分析01中，我们看到了单节点的redis分布式锁在failover时产生了无法解决的安全问题，因此，Redis的作者antirez提出了一种新的基于redis的分布式锁的算法Redlock，它基于N个完全独立的Redis节点（通常情况下N可以设置成5）。
livenessProbe：连续探测失败会重启、重建 pod，readinessProbe 不会执行重启或者重建Pod操作
在更新或者创建工作负载时，经查会遇到，健康检查失败的错误，导致容器一直无法正常启动。类似如下：
Checkpoint容错机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。Flink的Checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。
今天进入 kubernetes 的运维部分（并不是运维 kubernetes，而是运维应用），其实日常我们大部分使用 kubernetes 的功能就是以往运维的工作，现在云原生将运维和研发关系变得更紧密了。
Readiness：确保业务启动OK，再加入Service负载均衡。如果不用service，不配也可。
简单来说 livenessProbe 能够起到存活检测和自动重启的的效果，readinessProbe 用于管理 Pod 状态并影响 Kubernetes Service 流量分配。当 readinessProbe 检测失败，容器所在 Pod 上报未就绪状态，并且从 Service 断开流量。
在Kubernetes 中通过创建工作负载资源 Job 可完成大型计算以及一些批处理任务。比如 Job 转码文件、获取部分文件和目录，机器学习中的训练任务等。这篇小作文我们一起来了解 k8s 中关于 job、cronjob 的内容。
如果我们的任务已经执行很长时间，突然遇到故障停止，那么中间过程处理结果就会全部丢失，重启后需要重新从上一次开始的位置消费，这会花费我们很长的时间。这种结局显示我们不能接受，我们希望的是作业在故障失败重启后能保留之前的状态并能从失败的位置继续消费。可以通过如下配置保存处理状态：
kubelet 使用存活探测器来知道什么时候要重启容器。例如，存活探测器可以捕捉到死锁（应用程序在运行，但是无法继续执行后面的步骤）。这样的情况下重启容器有助于让应用程序在有问题的情况下更可用。
在Kubernetes中，可以通过配置livenessProbe和readinessProbe来对Pod的健康状态进行检查，以及对服务的可用性进行检查。
今天业务反馈某业务数据连接不上，登录看了一下，发现数据库服务已经挂了（由于特殊原因，该库没有监控，并且是单点--成本原因，刺激不？！）。于是查看日志，一直在反复刷下图信息。
报错情况：在导入数据时候发现找不到InnoDB这个错误，之前查看博客时候明白了IsAsm数据库和InnoDB这两个的区别了。 解决方案： 尝试一：将my.ini配置文件的isasm改成InnoDB。这个是之前参考博客完成。但是这个没有奏效。 尝试二：想到这个应该是没有完成服务器的重启，但是通过phpstudy重启时候发现失败，因为点击重启时候发现占用，点击停止之后还是重启，但是就是没有停止之后再重新启动。但是还是失败，估计至这个phpstudy的版本有些问题，需要花时间重新弄一下。 尝试三：接着
有时候出现了环境问题，对比是一种很好的方式，如果对比得当，可以避免反复的出现问题，可以根据对比的情况推理出一些可能出现的情况或者问题。 如果对比不当，很可能得出错误的结论。今天就简单举几个例子来说明一下。 MySQL重启的对比 之前出现过一次备机的硬件故障，但是庆幸的是幸亏是备机，备机上意味值有备库，但是实际发现备机上的备库和主库没什么关联，也是让人直冒冷汗，那就搭建备 库吧，结果发现主库没有开启binlog，这种情况下是没有任何办法的，所以在评估之后，发现还有一套环境也是同样的问题，所以就申请了窗口时间来
云原生应用程序通常设计为使用微服务架构，其中每个组件都位于容器中。为了确保Kubernetes托管的应用程序高可用，在设计集群时需要遵循一些特定的模式，其中有“健康探测模式”。应用高可观察性原则（HOP）可确保您的应用程序收到的每个请求都能及时找到响应。
Kubernetes调度Pod到Kubernetes节点上，节点上的Kubelet运行Pod的容器。如果容器内进程终止运行（容器的主进程崩溃），Kubelet会自动重启容器，这体现了Kubernetes赋予应用的自愈能力。在某些情况下，即使容器内进程没有崩溃，应用程序仍可能处于非正常工作状态。Kubernetes默认只是检查Pod的容器是否正常运行，但容器正常运行并不一定代表应用健康。我们可以通过Kubernetes提供的探针来探测容器应用是否健康，然后决定是否重启恢复应用到正常工作状态，以及决定容器是否能接收请求。
探针是由 kubelet 对容器执行的定期诊断。要执行诊断，kubelet 调用由容器实现的 Handler 有三种类型的处理程序:
永远阻塞的系统调用，被信号中断，导致其不继续等待，转而去执行signal_handler
• 我们一般将Pod对象从创建到终止的这段时间范围称为Pod的生命周期，它主要包含下面的过程：
语法格式 case "变量" in 值1) 指令1 ;; 值2) 指令2 ;; *) 指令3 ;; esac 示例 #!/bin/bash read -p "请输入[1-3]数字：" a case "$a" in 1) echo "1" ;; 2) echo "2" ;; 3) echo "3"
这种情况是不能打开 cdb_forums.MYI造成的，引起这种情况可能的原因有：
Flink中的执行资源是通过任务执行槽来确定的。每个TaskManager有一个或者多个任务执行槽，每个可以运行一个并行任务的流水线。每个流水线包含多个连续的任务，像N次的MapFunction的并行实例跟一个ReduceFunction的n次并行实例。注意Flink经常同时执行多个连续的任务：对数据流程序来说都会这样，但是对于批处理程序来只是频繁发生。
spark streaming 的 checkpoint 仅仅是针对 driver 的故障恢复做了数据和元数据的 checkpoint。而 flink 的 checkpoint 机制 要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个算子的快照，及流动中的数据的快照。
场景描述：作为分布式系统，尤其是对延迟敏感的实时计算引擎，Apache Flink 需要有强大的容错机制，以确保在出现机器故障或网络分区等不可预知的问题时可以快速自动恢复并依旧能产生准确的计算结果。
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