1 Checkpoint的介绍
Checkpoint的官网文档地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/ops/state/checkpoints/
Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复。
Flink是一个分布式的流处理引擎，需要保障Flink作业的7*24小时持续稳定运行。
为了保证state容错，Flink提供了处理故障的措施，这种措施称之为checkpoint(一致性检查点)。checkpoint是Flink实现容错的核心功能，主要是周期性地触发checkpoint，将state生成快照持久化到外部存储系统(比如HDFS)。
如果Flink程序出现故障，那么就可以从上一次checkpoint中进行状态、或故障之前某一状态恢复，然后从该状态恢复任务的运行，从而提供容错保障。 在 Flink 中，Checkpoint 机制采用的是 chandy-lamport（分布式快照）算法，通过 Checkpoint 机制，保证了 Flink 程序内部的 Exactly Once 语义。
2 Checkpoint的运行机制
Checkpoint指定触发生成时间间隔后，每当需要触发Checkpoint时，会向Flink程序运行时的多个分布式的Stream Source中插入一个Barrier标记，这些Barrier会根据Stream中的数据记录一起流向下游的各个Operator。当一个Operator接收到一个Barrier时，它会暂停处理Steam中新接收到的数据记录。因为一个Operator可能存在多个输入的Stream，而每个Stream中都会存在对应的Barrier，该Operator要等到所有的输入Stream中的Barrier都到达。当所有Stream中的Barrier都已经到达该Operator，这时所有的Barrier在时间上看来是同一个时刻点（表示已经对齐），在等待所有Barrier到达的过程中，Operator的Buffer中可能已经缓存了一些比Barrier早到达Operator的数据记录（Outgoing Records），这时该Operator会将数据记录（Outgoing Records）发射（Emit）出去，作为下游Operator的输入，最后将Barrier对应Snapshot发射（Emit）出去作为此次Checkpoint的结果数据。
2.1 Flink Barrier
flink实现检查点一致就是通过barrier实现的，
Barrier是由流数据源（stream source）注入数据流中，并作为数据流的一部分与数据记录一起往下游流动。Barriers将流里的记录分隔为一段一段的记录集，每一个记录集都对应一个快照。每个Barrier会携带一个快照的ID（递增），这个快照对应Barrier前面的记录集。