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状态一致性

当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确？举例来说，假设要对最近一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？

什么是状态一致性

1. 有状态的流处理，内部每个算子任务都可以有自己的状态
2. 对于流处理器内部来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确。
3. 一条数据不应该丢失，也不应该重复计算
4. 在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算，结果应该也是完全正确的。

状态一致性分类

Flink的一个重大价值在于，它既保证了exactly-once，也具有低延迟和高吞吐的处理能力。

1. AT-MOST-ONCE（最多一次）
   当任务故障时，最简单的做法是什么都不干，既不恢复丢失的状态，也不重播丢失的数据。At-most-once 语义的含义是最多处理一次事件。这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，计数结果可能丢失。同样的还有udp。
2. AT-LEAST-ONCE（至少一次）
   在大多数的真实应用场景&#x