一致性检查点（checkpoint）

什么是 Checkpoint ？

• Flink 故障恢复机制的核心，就就是应用状态的一致性检查点；
• 有状态流应用的一直检查点，其实就是所有任务的状态，在某一时间点的一份拷贝（快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候；

Flink 做 checkpoint 时的具体过程

1. 触发 checkpoint：
   当 Flink 的 JobManager 发起一个 checkpoint 时，它会向所有的 TaskManager 发送一个 checkpoint barrier 。这个 barrier 包含全局唯一的 checkpoint ID；

2. barrier 传播：
   barrier 被插入到数据流中，它会随着数据流到达每一个算子实例。当一个算子接收到 barrier ，它会停止处理新的输入数据，直到所有的并行实例都接受到 barrier 并准备好进行 checkpoint；

3. 状态保存：
   每个算子实例开始保存其当前的状态。状态会被序列化并通过网络传输到持久化的存储系统中，例如 HDFS；

4. 确认 checkpoint：
   当所有算子实例完成状态保存并且确认状态已经被持久化后，它们会将确认消息发送回 JobManager 。JobManager 收集所有确认消息，一旦所有算子实例都确认了 checkpoint ，它就会标记 checkpoint 成功；

5. 清理失败的 checkpoint：
   如果在 checkpoint 的过程中，任何一个算子实例失败或者超时没有响应，整个 checkpoint 将会被标记为失败。JobManager 会通知所有 TaskManager 清理失败的 checkpoint 相关的状态。并重新尝试下一个 checkpoint；

Flink 从 checkpoint 恢复时的具体过程

1. 检查失败：
   当 JobManager 或 TaskManager 发现某个任务失败时，它会触发恢复过程；

2. 选择 checkpoint：
   JobManager 会选择一个最近的成功的 checkpoint 作为恢复点；

3. 恢复 TaskManager 状态：
   Jobmanager 向失败的 TaskManager 发送恢复指令，指示它从特定的 checkpoint 恢复，TaskManager 接收到指令后，会加载对应的 checkpoint 的状态；

4. 重建拓扑和状态：
   TaskManager 根据 checkpoint 中保存的状态重建任务的拓扑结构和状态。这意味着它会重新初始化所有算子实例，并从 checkpoint 加载状态数据；

5. 重放数据流：
   一旦状态被恢复，TaskManager 开始重发数据流。对于有状态的算子，这意味着从 checkpoint 状态继续处理数据。对于无状态的算子，它们可以立即开始处理新的数据；

6. 确认恢复：
   当所有失败的任务都被成功恢复后，JobManager 会确认恢复过程完成。此时，Flink 作业会从失败点继续运行，就像没发生过中断一样；

7. 更新状态后端：
   在某些情况下，Flink 可能还需要更新状态后端的引用，确保所有任务指向最新的状态位置；