Flink检查点

9.1 检查点（Checkpoint）

9.1.1 检查点的保存

1）周期性的触发保存

“随时存档”确实恢复起来方便，可是需要我们不停地做存档操作。如果每处理一条数据就进行检查点的保存，当大量数据同时到来时，就会耗费很多资源来频繁做检查点，数据处理的速度就会受到影响。所以在Flink中，检查点的保存是周期性触发的，间隔时间可以进行设置。

2）保存的时间点

我们应该在所有任务（算子）都恰好处理完一个相同的输入数据的时候，将它们的状态保存下来。

这样做可以实现一个数据被所有任务（算子）完整地处理完，状态得到了保存。

如果出现故障，我们恢复到之前保存的状态，故障时正在处理的所有数据都需要重新处理；我们只需要让源（source）任务向数据源重新提交偏移量、请求重放数据就可以了。当然这需要源任务可以把偏移量作为算子状态保存下来，而且外部数据源能够重置偏移量；kafka就是满足这些要求的一个最好的例子。

3）保存的具体流程

检查点的保存，最关键的就是要等所有任务将“同一个数据”处理完毕。下面我们通过一个具体的例子，来详细描述一下检查点具体的保存过程。

回忆一下我们最初实现的统计词频的程序——word count。这里为了方便，我们直接从数据源读入已经分开的一个个单词，例如这里输入的是：

“hello”，“world”，“hello”，“flink”，“hello”，“world”，“hello”，“flink”…

我们所需要的就是每个任务都处理完“hello”之后保存自己的状态。