Flink的Exactly-Once语义保证

写在前面
大数据技术已经经过了十几年的发展，最初以离线批处理为主的Hadoop生态圈技术已经趋于成熟，现在随着企业对数据获取的实时性和准确性要求越来越高，以Flink为代表的新一代流式大数据处理引擎横空出世。先不说实时性，针对数据处理的准确性，Flink是怎么做的呢？

1. 基于State的CheckPoint机制
Flink中的数据处理都是有状态的，节点在执行计算任务时会将相关状态信息保存到状态后端(State-Backend)，可配置成内存存，文件系统或外部数据库。
下图是Flink内部的CheckPoint的过程示意图

1.首先由JobManager发起一次CheckPoint的Trigger信号。
2.各个TaskManager在接收到Trigger信号后，开始准备各自任务的状态保存。
3.每个TaskManager节点一旦完成了状态的保存，会向JobManager发送CheckPoint成功的ACK信号。
4.JobManager在收到所有节点的ACK信号后，会认为这次CheckPoint操作成功，并更新这次的CheckPoint信息。
上面只是一个非常粗略的CheckPoint过程描述。实际的过程其实比较复杂。因为数据是源源不断的过来的，并且每个节点处理的数据都是不一样的，节点是如何区分每一次CheckPoint的数据范围。另外，因为是分布式的系统，如何做到系统中所有节点在全局下状态的一致性的呢？
这里我们就要提到Flink的CheckPoint机制背后的实现算法，Chandy-Lamport算法。这个算法是应用于分布式系统上在没有全局统一时钟或全局统一时钟不可靠的情况下保证全局状态一致性的。
具体的算法原理可以参考下面这篇博客：