本文主要是介绍4.1.26 Flink-流处理框架-Flink中的容错机制之一致性检查点（checkpoint），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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1.写在前面（引申出定义）
2.一致性检查点
1.写在前面（引申出定义）
Flink 具体如何保证 exactly-once 呢? 它使用一种被称为"检查点"（checkpoint） 的特性，在出现故障时将系统重置回正确状态。下面通过简单的类比来解释检查点的作用。
假设你和两位朋友正在数项链上有多少颗珠子，如下图所示。你捏住珠子，边 数边拨，每拨过一颗珠子就给总数加一。你的朋友也这样数他们手中的珠子。当你 分神忘记数到哪里时，怎么办呢? 如果项链上有很多珠子，你显然不想从头再数一 遍，尤其是当三人的速度不一样却又试图合作的时候，更是如此(比如想记录前一分 钟三人一共数了多少颗珠子，回想一下一分钟滚动窗口)。
于是，你想了一个更好的办法: 在项链上每隔一段就松松地系上一根有色皮筋， 将珠子分隔开; 当珠子被拨动的时候，皮筋也可以被拨动; 然后，你安排一个助手， 让他在你和朋友拨到皮筋时记录总数。用这种方法，当有人数错时，就不必从头开 始数。相反，你向其他人发出错误警示，然后你们都从上一根皮筋处开始重数，助手则会告诉每个人重数时的起始数值，例如在粉色皮筋处的数值是多少。
Flink 检查点的作用就类似于皮筋标记。数珠子这个类比的关键点是: 对于指定 的皮筋而言，珠子的相对位置是确定的; 这让皮筋成为重新计数的参考点。总状态 (珠子的总数)在每颗珠子被拨动之后更新一次，助手则会保存与每根皮筋对应的检 查点状态，如当遇到粉色皮筋时一共数了多少珠子，当遇到橙色皮筋时又是多少。 当问题出现时，这种方法使得重新计数变得简单。
2.一致性检查点
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