1.回撤流定义（RetractStream）
Flink 的回撤流是指在 Flink 的流处理算法中，撤回已经发送到下游节点的数据。这是因为在实际应用场景中，有些错误数据可能会发送到下游节点，因此需要回撤流以保证数据的准确性。
回撤流可以理解为流式场景下对数据进行更新，这里的更新数据并不是将发往下游的历史数据进行更改，要知道，已经发往下游的消息是追不回来的。更新历史数据的含义是，在得知某个Key（接在Key BY / Group By后的字段）对应数据已经存在的情况下，如果该Key对应的数据再次到来，会生成一条delete消息和一条新的insert消息发往下游。
在 Flink 中，回撤流的功能可以通过 Flink 提供的事务性 API 来实现。该 API 可以对数据流进行事务支持，以确保数据的准确性。在发生错误时，可以回撤事务中的数据，以保证数据的准确性。
总的来说，Flink 的回撤流是一个非常有用的功能，可以用于保证数据准确性和可靠性，同时也可以提高 Flink 的稳定性和可靠性。
2.回撤流示例
流场景下的一个词频统计例子
没有retract会导致最终结果不正确
3.聚合算子回撤
聚合算子中包含两种状态，state 存储中间结果状态（如count(id)值）、cntState存储key对应的消息数量（聚合消息+1，回撤消息-1）。state用于不断更新中间聚合状态，cntState用于判断向下游发送当前新的聚合消息，还是上一次聚合消息对应的回撤消息。
4. Sink算子回撤
官方对于sink的插入模式有以下三种描述：
- Append 模式：该模式用户在定义Sink的DDL时候不定义PK，在Apache Flink内部生成的所有只有INSERT语句；
- Upsert 模式：该模式用户在定义Sink的DDL时候可以定义PK，在Apache Flink内部会根据事件打标(retract机制)生成INSERT/UPDATE和DELETE 语句,其中如果定义了PK， UPDATE语句按PK进行更新，如果没有定义PK UPDATE会按整行更新；
- Retract 模式：该模式下会产生INSERT和DELETE两种信息，Sink Connector 根据这两种信息构造对应的数据操作指令；
Sink算子是否支持回撤流，要根据sink数据源的特性而定。例如kafka sink只支持append模式，jdbc sink在Flink1.11中只支持upsert（不配置primary key会报错）。这都跟sink数据源的特性密切相关。
以Kafka Sink为例，Kafka是利用log中顺序追加消息的方式存储消息，因此只支持append模式，网上有修改kafka sink connector以支持upsert的方法：将聚合算子中的回撤消息（false）过滤掉，只留下聚合消息（true），并写入kafka，带来的现象就是一个聚合结果会多次出现在kafka中，算是一种阉割版的upsert模式。
结论：聚合算子和Sink算子关于回撤的概念相似，但原理不同且使用场景也不同，聚合算子的回撤用于聚合状态的更新，Sink算子的回撤则更多的是应用于CDC场景。
聚合算子的撤回机制，保证了FlinkSQL持续查询/增量查询的正确语义；而Sink算子的回撤机制，保证了CDC场景下的正确语义。
