检查点配置

     如果想要为 Flink 应用开启自动保存快照的功能，需要在代码中显式地调用执行环境的.enableCheckpointing()方法：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 每隔 1 秒启动一次检查点保存
env.enableCheckpointing(1000);

　　检查点的间隔时间是对处理性能和故障恢复速度的一个权衡。如果我们希望对性能的影响更小，可以调大间隔时间；而如果希望故障重启后迅速赶上实时的数据处理，就需要将间隔时间设小一些。

检查点存储（Checkpoint Storage）

　　检查点具体的持久化存储位置，取决于"检查点存储"（CheckpointStorage）的设置。默认情况下，检查点存储在 JobManager 的堆（heap）内存中。而对于大状态的持久化保存，Flink 也提供了在其他存储位置进行保存的接口，这就是CheckpointStorage。通过调用检查点配置的.setCheckpointStorage() 来配置， 需要传入一个CheckpointStorage 的实现类。Flink 主要提供了两种

CheckpointStorage：作业管理器的堆内存（JobManagerCheckpointStorage）和文件系统（FileSystemCheckpointStorage）。
// 配置存储检查点到 JobManager 堆内存
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage());
// 配置存储检查点到文件系统
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new
FileSystemCheckpointStorage("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints"));

　　检查点还有很多可以配置的选项，可以通过获取检查点配置(CheckpointConfig）来进行设置。

CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();

1. 检查点模式（CheckpointingMode）

　　设置检查点一致性的保证级别，有"精确一次"（exactly-once）和"至少一次"（at-least-once）两个选项。默认级别为exactly-once，而对于大多数低延迟的流处理程序，at-least-once 就够用了，而且处理效率会更高。

2. 超时时间（checkpointTimeout）

　　用于指定检查点保存的超时时间，超时没完成就会被丢弃掉。传入一个长整型毫秒数作为参数，表示超时时间。

3. 最小间隔时间（minPauseBetweenCheckpoints）

　　用于指定在上一个检查点完成之后，检查点协调器（checkpoint coordinator）最快等多久可以出发保存下一个检查点的指令。这就意味着即使已经达到了周期触发的时间点，只要距离上一个检查点完成的间隔不够，就依然不能开启下一次检查点的保存。这就为正常处理数据留下了充足的间隙。当指定这个参数时，maxConcurrentCheckpoints 的值强制为 1。

4. 最大并发检查点数量（maxConcurrentCheckpoints）

　　用于指定运行中的检查点最多可以有多少个。由于每个任务的处理进度不同，完全可能出现后面的任务还没完成前一个检查点的保存、前面任务已经开始保存下一个检查点了。这个参数就是限制同时进行的最大数量。

         5.不对齐检查点（enableUnalignedCheckpoints）

　　不再执行检查点的分界线对齐操作，启用之后可以大大减少产生背压时的检查点保存时间。这个设置要求检查点模式（CheckpointingMode）必须为 exctly-once，并且并发的检查点个数为 1。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 启用检查点，间隔时间 1 秒
env.enableCheckpointing(1000);
CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();
// 设置精确一次模式
checkpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
// 最小间隔时间 500 毫秒
checkpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500);
// 超时时间 1 分钟
checkpointConfig.setCheckpointTimeout(60000);
// 同时只能有一个检查点
checkpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1);
// 开启检查点的外部持久化保存，作业取消后依然保留
checkpointConfig.enableExternalizedCheckpoints( ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
// 启用不对齐的检查点保存方式
checkpointConfig.enableUnalignedCheckpoints();
// 设置检查点存储，可以直接传入一个 String，指定文件系统的路径
checkpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://my/checkpoint/dir")

保存点（Savepoint）

　　保存点就是通过检查点的机制来创建流式作业状态的一致性镜像（consistent image）的。保存点中的状态快照，是以算子 ID 和状态名称组织起来的，相当于一个键值对。从保存点启动应用程序时，Flink 会将保存点的状态数据重新分配给相应的算子任务。

　　检查点是由 Flink 自动管理的，定期创建， 发生故障之后自动读取进行恢复，这是一个"自动存盘"的功能；而保存点不会自动创建，必须由用户明确地手动触发保存操作，所以就是"手动存盘"。因此两者尽管原理一致，但用途就有所差别了：检查点主要用来做故障恢复，是容错机制的核心；保存点则更加灵活，可以用来做有计划的手动备份和恢复。

　　保存点中状态都是以算子 ID-状态名称这样的 key-value 组织起来的，算子ID 可以在代码中直接调用SingleOutputStreamOperator 的.uid()方法来进行指定：

DataStream<String> stream = env
.addSource(new StatefulSource())
.uid("source-id")
.map(new StatefulMapper())
.uid("mapper-id")
.print();

　　对于没有设置 ID 的算子，Flink 默认会自动进行设置，所以在重新启动应用后可能会导致ID 不同而无法兼容以前的状态。所以为了方便后续的维护，强烈建议在程序中为每一个算子手动指定 ID。