Flink——容错机制

状态一致性：

　　at-most-once：数据最多处理一次，可能缺失数据。

　　at-least-once：数据最少处理一次，可能重复处理。

　　exactlly-once：数据正确处理，不重复不缺失。

 

端到端（end-to-end）状态一致性：

　　内部保证：checkpoint

　　source端：外部源重设数据读取位置

　　sink端：幂等写入和事务性写入

　　　　幂等写入：多次写入，只执行一次

　　　　事务性写入：等 checkpoint 完成，才写入数据。有两种实现：预写日志（wal）、两阶段调教（2PC）

 

CheckPonit 检查点（异步分界线快照(asynchronous barrier snapshotting)）：

　　在算子中插入检查点，将状态以异步的方式写入持久化存储，flink 可以根据该位置重启。

　　故障恢复时，将输入流倒回上一个检查点屏障的位置，同时恢复map算子的状态值，flink 开始重新处理。

 状态后端（StateBackend）：

　　MemoryStateBackend：默认，内存级状态后端，将键控状态作为内存中的对象进行管理，存储在 TaskManager 的 JVM 堆上，将 checkpoint 存储在 JobManager 的内存中。

　　FsStateBackend：将 checkpoint 存到远程的持久化文件系统上，本地状态存在 TaskManager 的JVM 的堆上

　　RocksDBStateBackend：将所有状态序列化，存入本地的 RocksDB 中