新版flink对checkpoint是不是有优化？
新版flink对checkpoint是不是有优化？有好的文章分享下checkpoint是如何实现只有一次语义的？像我在sink入库报错了，这种情况会做什么？
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月移花影，暗香浮动
Flink 在 1.13 版本中引入了新的 Checkpoint API，提供了更好的 Checkpoint 语义和更好的性能。在新的 Checkpoint API 中，每个 Checkpoint 都有一个唯一的标识符，可以确保每个 Checkpoint 都是独立的，不会与其他 Checkpoint 冲突。此外，新的 Checkpoint API 还提供了更好的压缩和序列化算法，以减少 Checkpoint 的大小和恢复时间。
关于您在 sink 入库报错的问题，可能是因为数据倾斜或者网络延迟等原因导致的。您可以查看 Flink 的日志以及相关的监控指标，来确定具体的原因，并采取相应的措施来解决。
2023-10-11 10:35:41赞同 展开评论 -
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新版的 Flink 对 Checkpoint 进行了许多优化来提高性能和稳定性。下面是一些关于 Flink Checkpoint 的文章可以帮助您深入了解其实现和优化：
Apache Flink 1.13: Checkpointing and Savepoints - 官方博文介绍了 Apache Flink 1.13 版本中 Checkpointing 和 Savepoints 相关的改进和新功能。
Exactly-once Stateful Functions with Apache Flink - 该博文详细介绍了 Apache Flink 的 Exactly-once 语义如何在 Stateful Functions 中实现，并解释了其中的内部原理。
Apache Flink : Exactly Once Semantics - 该博文通过深入讨论 Flink 的 Checkpoint 机制和 Exactly-once 语义来解释 Flink 如何保证事件处理的准确性。
至于当 Sink 入库报错时的情况，Flink 在 Checkpoint 失败或作业失败时会采取一些措施来保证数据一致性：
当作业失败时，Flink 会尝试重新启动作业，并从最近的成功 Checkpoint 恢复状态。这样可以确保数据在恢复时达到一致性。
对于持久化的 Sink（如关系型数据库），Flink 可以在恢复时使用 Savepoint 机制来确保数据一致性。Savepoint 是一个作业状态的一致性快照，可以在作业失败后将状态恢复到指定的保存点。
然而，在某些情况下，如果 Sink 写入失败且无法重试，Flink 可能无法处理该错误，因此会引发异常并终止作业。这种情况下，您可能需要手动处理失败的数据并进行纠正。
2023-10-11 07:48:12赞同 展开评论 -
可以参考下这两个文档——有赞实时任务优化：Flink Checkpoint 异常解析与应用实践 和 图解FlinkCheckPoint 机制 是否有帮助。
2023-10-11 00:34:50赞同 展开评论
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