- 内部-利用 checkpoint 机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性;
- source-kafka consumer 作为 source，可以将偏移量保存下来，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;
- sink-kafka producer 作为 sink，采用两阶段提交 sink，需要实现一个TwoPhaseCommitSinkFunction。
Flink 由 JobManager 协调各个 TaskManager 进行 checkpoint 存储，checkpoint 保存在 StateBackend 中，默认 StateBackend 是内存级的，也可以改为文件级的进行持久化保存。
当 checkpoint 启动时，JobManager 会将检查点分界线（barrier）注入数据流；barrier 会在算子间传递下去。
每个算子会对当前的状态做个快照，保存到StateBackend。对于 source 任务而言，就会把当前的 offset 作为状态保存起来。下次从 checkpoint 恢复时，source 任务可以重新提交偏移量，从上次保存的位置开始重新消费数据。
每个内部的 transform 任务遇到 barrier 时，都会把状态存到 checkpoint 里。
sink 任务首先把数据写入外部 kafka，这些数据都属于预提交的事务（还不能被消费）；当遇到 barrier 时，把状态保存到StateBackend，并开启新的预提交事务。
当所有算子任务的快照完成，也就是这次的 checkpoint 完成时，JobManager 会向所有任务发通知，确认这次 checkpoint 完成。 当 sink 任务收到确认通知，就会正式提交之前的事务，kafka 中未确认的数据就改为“已确认”，数据就真正可以被消费了。
执行过程实际上是一个两段式提交，每个算子执行完成，会进行“预提交”，直到执行完 sink 操作，会发起“确认提交”，如果执行失败，预提交会放弃掉。
参考文章：
