기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 체크포인트 시간이 초과되었습니다.
<a name="troubleshooting-chk-timeout"></a>

애플리케이션이 최적화되지 않았거나 제대로 프로비저닝되지 않은 경우 체크포인트가 실패할 수 있습니다. 이 섹션에서는 이러한 상태에 대한 증상과 문제 해결 조치들을 설명합니다.

## 증상
<a name="troubleshooting-chk-timeout-symptoms"></a>

애플리케이션의 체크포인트에 장애가 발생하는 경우 `numberOfFailedCheckpoints` 값은 0보다 커집니다.

애플리케이션 오류와 같은 직접적인 장애나 애플리케이션 리소스 부족과 같은 일시적인 장애로 인해 체크포인트가 실패할 수 있습니다. 애플리케이션 로그와 지표에서 다음과 같은 증상이 있는지 확인하십시오.
+ 코드에 오류가 있습니다.
+ 애플리케이션의 종속 서비스에 액세스하는 중 오류가 발생했습니다.
+ 데이터를 직렬화하는 중 오류가 발생했습니다. 기본 시리얼라이저가 애플리케이션 데이터를 직렬화할 수 없는 경우 애플리케이션이 실패합니다. 애플리케이션에서 사용자 지정 직렬 변환기를 사용하는 방법에 관한 자세한 설명은 Apache Flink 설명서의 [데이터 형식 및 직렬화](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/dev/datastream/fault-tolerance/serialization/types_serialization/)를 참조하세요.
+ 메모리 부족 오류
+ 다음 지표의 스큐 또는 꾸준한 증가
  + `heapMemoryUtilization`
  + `oldGenerationGCTime`
  + `oldGenerationGCCount`
  + `lastCheckpointSize`
  + `lastCheckpointDuration`

자세한 내용을 알아보려면 Apache Flink 설명서의 [체크포인트 모니터링](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/ops/monitoring/checkpoint_monitoring/)을 참조하세요.

## 원인 및 해결 방법
<a name="troubleshooting-chk-timeout-causes"></a>

애플리케이션 로그 오류 메시지에는 직접 실패의 원인이 표시됩니다. 일시적 오류에는 다음과 같은 원인이 있을 수 있습니다:
+ 애플리케이션에 KPU 프로비저닝이 충분하지 않음. 애플리케이션 프로비저닝 향상에 대한 자세한 설명은 [애플리케이션 규모 조정 구현](how-scaling.md)을 참조하십시오.
+ 애플리케이션 상태 크기가 너무 큼. `lastCheckpointSize`지표를 사용하여 애플리케이션 상태 크기를 모니터링할 수 있습니다.
+ 애플리케이션의 상태 데이터는 여러 키 간에 불균등하게 분산됩니다. 애플리케이션에서 `KeyBy` 연산자를 사용하는 경우 들어오는 데이터가 여러 키 간에 균등하게 분배되는지 확인하십시오. 대부분의 데이터가 단일 키에 할당되면 병목 현상이 발생하여 오류가 발생합니다.
+ 애플리케이션에서 메모리 또는 가비지 컬렉션 역압을 경험하고 있음. 애플리케이션의 값이 급증하거나 꾸준히 증가하는 값이 있는지 애플리케이션의 `heapMemoryUtilization`, `oldGenerationGCTime` 및 `oldGenerationGCCount`을 모니터링하세요.