出现故障的时候，不同数据处理保证的语义：
- At-most-once: 出现故障的时候，啥也不做。数据处理不保证任何语义，处理时延低。
- At-least-once: 保证每条数据均至少被处理一次，一条数据可能存在重复消费。
- Exactly-once: 最严格的处理语义，从输出结果来看，每条数据均被消费且仅消费一次，彷佛故障从未发生。
checkpoint
状态快照与恢复
从checkpoint恢复状态
当前有一个流式处理的任务，统计数据的奇数和偶数之后，当‘7’这条数据传入sum_odd的过程中发生了错误，我们需要从最近的检查点恢复。
- 第一步就是重启应用（重启任务后，任务中无数据无状态。）
- 第二步：从 checkpoint 中读取状态，将状态重置
从检查点重新启动应用程序后，其内部状态与检查点完成时的状态完全相同，这里需要注意的是source任务的恢复不仅需要恢复当前状态，还要重新提交偏移量给消息队列，让mq重发数据。
- 第三步：开始消费并处理检查点到发生故障之间的所有数据
这种检查点的保存和恢复机制可以为应用程序状态提供“精确一次”（exactly-once）的一致性，因为所有算子都会保存检查点并恢复其所有状态，这样一来所有的输入流就都会被重置到检查点完成时的位置。
制作快照的时间点
状态恢复的时间点：需要等待所有处理逻辑消费完成source保留状态及之前的数据。
一个简单的快照制作算法：
- 暂停处理输入的数据
- 等待后续所有处理算子消费当前已经输入的数据
- 待2处理完后，作业所有算子复制自己的状态并保存到远端可靠存储
- 恢复对输入数据的处理
Chandy - Lamport 算法
快照制作的开始
每一个source算子都接收到JM发送的 checkpoint barrier 标识状态快照制作的开始。
source 算子 的处理
各个 source 保存自己的状态后，向所有连接的下游继续发送 checkpoint barrier，同时告知 JM 自己状态已经制作完成。
barrier alignment
- 算子会等待所有上游的 barrier 到达后才开始快照的制作
- 已经制作完成的上游算子会继续处理数据，并不会被下游算子制作快照的过程阻塞
快照制作和处理数据的 解耦
checkpoint 的结束
所有算子都告知 JM 状态制作完成后，整个 checkpoint 就结束了。
checkpoint 对作业性能的影响
-
解耦了快照制作和数据处理过程，各个算子制作完成状态快照后就可以正常处理数据，不用等下游算子制作完成快照。
-
在快照制作和 barrier alignment 过程中需要暂停处理数据，仍然会增加数据处理延迟。
-
快照保存到远端也有可能极为耗时。
Flink 端到端的 Exactly-once 语义
端到端的 exactly once 语义
- checkpoint 能保证每条数据都对各个有状态的算子更新一次，sink输出算子仍然可能下发重复的数据。
- 严格意义的端到端的 exactly - once 语义需要特殊的 sink 算子实现。
两阶段提交协议
在多个节点参与执行的分布式系统中，为了协调每个节点都能同时执行或者回滚某个事务性操作，引入了一个中心节点来统一处理所有节点的执行逻辑。这个中心节点叫做执行者（coordinator），被中心节点调度的其他业务节点叫做参与者（participant）。
预提交阶段
- 协作者向所有参与者发送一个commit 消息。
- 每个参与的协作者收到消息后，执行事务，但是不真正提交。
- 若事务成功执行完成，发送一个成功的消息(vote yes)，执行失败，则发送一个失败的消息（vote no）。
提交阶段
若协作者成功接收所有的参与者vote yes 的消息：
- 协作者向所有参与者发送一个commit 的消息
- 每个收到commit消息的参与者释放执行事务所需的资源，并结束这次事务的执行
- 完成步骤2后，参与者发送一个ack消息给协作者
- 协作者收到所有参与者的ack消息后，标识该事务执行完成
若协作者有收到参与者 vote no 的消息（或者发生等待超时）：
- 协作者向所有参与者发送一个 rollback 消息
- 每个收到 rollback 消息的参与者回滚事务的执行操作，并释放事务所占资源
- 完成步骤2后，参与者发送一个ack消息给协作者
- 协作者收到所有参与者的 ack消息后，标识该事务成功完成回滚
Flink 中 2PC Sink
- precommit
Kafka 0.11 版本正式发布了对于事务的支持，这是与Kafka交互的Flink应用要实现端到端精准一次语义的必要条件。
- commit
两阶段提交总结
- 事务开启： 在 sink task 向下游写数据之前，均会开启一个事务，后续所有写数据的操作均在这个事务中执行，事务未提交之前，事务写入的数据下游不可读。
- 预提交阶段：JobManager 开始下发 checkpoint barrie，当各个处理逻辑接收到 barrier 后停止处理后续数据，对当前状态制作快照，此时sink也不在事务下继续处理数据（处理后续数据需要新打开下一个事务）。状态制作成功则向JM成功的消息，失败则发送失败的消息。
- 提交阶段：若JM收到所有预提交成功的消息，则向所有处理逻辑（包括sink）发送可以提交此次事务的消息，sink接收到此消息后，则完成此次事务的提交，此时下游可以读到这次事务写入的数据。若JM有收到预提交失败的消息，则通知所有处理逻辑回滚这次事务的操作，此时sink则丢弃这次事务下提交的数据。
