Flink端到端的一致性

- source端（kafka consumer）

 偏移量保存下来， 如果后续任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新 消费数据，保证一致性。

- 内部 (checkpoint 机制)

• 基于 Chandy-Lamport 算法的分布式快照算法
• 将检查点的保存和数据处理分离开，不暂停整个应用
检查点分界线（Checkpoint Barrier，检查点屏障）
• Flink 的检查点算法用到了一种称为分界线（barrier）的特殊 数据形式，用来把一条流上数据按照不同的检查点分开
• 分界线之前到来的数据导致的状态更改，都会被包含在当前 分界线所属的检查点中；而基于分界线之后的数据导致的所 有更改，就会被包含在之后的检查点中
过程：
1 某一个程序正常执行（2条输入流/两个并行度皆可），某一时刻，jobManger向每个Source 任务发送新的检查点id信息，启动最初的检查点。
2 数据源将它们的状态写入检查点，发出一个检查点的barrier，状态后端待状态存入检查点，通知Source任务，Source向jobManger确认检查点完成。
3 Barrier向下游发送，操作任务会等待所有的相同Barrier到达，先到达的等后到达的，此时数据缓存（后来者居上的数据），继续等其他分区的barrier到达。
4 到达后，任务将状态保存到状态后端，Barrier继续向下游转发，任务继续执行
5 Sink向jobmanger确认状态保存到checkpoint,所有任务到达，则检查点完成。

- sink（kafka producer）**

下级存储支持事务：Flink 可以通过实现两阶段提交和状态保存来实现端到端的一致性 语义。 分为以下几个步骤：

1）开始事务（beginTransaction）创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件夹里面
2）预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭
3）正式提交（commit）将之前写完的临时文件放入目标目录下。这代表着最终的数据 会有一些延迟
4）丢弃（abort）丢弃临时文件
5）若失败发生在预提交成功后，正式提交前。可以根据状态来提交预提交的数据，也可删除预提交的数据。

如果下级存储不支持事务：
具体实现是幂等写入，需要下级存储具有幂等性写入特性。