Checkpoint 与 state 的关系
Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作。下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受，红框里面可以看到一共触发了 569K 次 Checkpoint，然后全部都成功完成，没有 fail 的。
state 其实就是 Checkpoint 所做的主要持久化备份的主要数据，看下图的具体数据统计，其 state 也就 9kb 大小 。
什么是 state
我们接下来看什么是 state。先看一个非常经典的 word count 代码，这段代码会去监控本地的 9000 端口的数据并对网络端口输入进行词频统计，我们本地行动 netcat，然后在终端输入 hello world，执行程序会输出什么？
答案很明显，(hello, 1) 和 (word,1)
那么问题来了，如果再次在终端输入 hello world，程序会输入什么？
答案其实也很明显，(hello, 2) 和 (world, 2)。为什么 Flink 知道之前已经处理过一次 hello world，这就是 state 发挥作用了，这里是被称为 keyed state 存储了之前需要统计的数据，所以帮助 Flink 知道 hello 和 world 分别出现过一次。
回顾一下刚才这段 word count 代码。keyby 接口的调用会创建 keyed stream 对 key 进行划分，这是使用 keyed state 的前提。在此之后，sum 方法会调用内置的 StreamGroupedReduce 实现。
什么是 keyed state
对于 keyed state，有两个特点：
- 只能应用于 KeyedStream 的函数与操作中，例如 Keyed UDF, window state
- keyed state 是已经分区 / 划分好的，每一个 key 只能属于某一个 keyed state
对于如何理解已经分区的概念，我们需要看一下 keyby 的语义，大家可以看到下图左边有三个并发，右边也是三个并发，左边的词进来之后，通过 keyby 会进行相应的分发。例如对于 hello word，hello 这个词通过 hash 运算永远只会到右下方并发的 task 上面去。
什么是 operator state
- 又称为 non-keyed state，每一个 operator state 都仅与一个 operator 的实例绑定。
- 常见的 operator state 是 source state，例如记录当前 source 的 offset
再看一段使用 operator state 的 word count 代码：
这里的fromElements会调用FromElementsFunction的类，其中就使用了类型为 list state 的 operator state。根据 state 类型做一个分类如下图：
除了从这种分类的角度，还有一种分类的角度是从 Flink 是否直接接管：
- Managed State：由 Flink 管理的 state，刚才举例的所有 state 均是 managed state
- Raw State：Flink 仅提供 stream 可以进行存储数据，对 Flink 而言 raw state 只是一些 bytes
在实际生产中，都只推荐使用 managed state，本文将围绕该话题进行讨论。
如何在 Flink 中使用 state
下图就前文 word count 的 sum 所使用的StreamGroupedReduce类为例讲解了如何在代码中使用 keyed state：
下图则对 word count 示例中的FromElementsFunction类进行详解并分享如何在代码中使用 operator state：
Checkpoint 的执行机制
在介绍 Checkpoint 的执行机制前，我们需要了解一下 state 的存储，因为 state 是 Checkpoint 进行持久化备份的主要角色。
Statebackend 的分类
下图阐释了目前 Flink 内置的三类 state backend，其中MemoryStateBackend和FsStateBackend在运行时都是存储在 java heap 中的，只有在执行 Checkpoint 时，FsStateBackend才会将数据以文件格式持久化到远程存储上。而RocksDBStateBackend则借用了 RocksDB（内存磁盘混合的 LSM DB）对 state 进行存储。
对于HeapKeyedStateBackend，有两种实现：
- 支持异步 Checkpoint（默认）：存储格式 CopyOnWriteStateMap
- 仅支持同步 Checkpoint：存储格式 NestedStateMap
特别在 MemoryStateBackend 内使用HeapKeyedStateBackend时，Checkpoint 序列化数据阶段默认有最大 5 MB 数据的限制
对于RocksDBKeyedStateBackend，每个 state 都存储在一个单独的 column family 内，其中 keyGroup，Key 和 Namespace 进行序列化存储在 DB 作为 key。
Checkpoint 执行机制详解
本小节将对 Checkpoint 的执行流程逐步拆解进行讲解，下图左侧是 Checkpoint Coordinator，是整个 Checkpoint 的发起者，中间是由两个 source，一个 sink 组成的 Flink 作业，最右侧的是持久化存储，在大部分用户场景中对应 HDFS。
- 第一步，Checkpoint Coordinator 向所有 source 节点 trigger Checkpoint；。
- 第二步，source 节点向下游广播 barrier，这个 barrier 就是实现 Chandy-Lamport 分布式快照算法的核心，下游的 task 只有收到所有 input 的 barrier 才会执行相应的 Checkpoint。
- 第三步，当 task 完成 state 备份后，会将备份数据的地址（state handle）通知给 Checkpoint coordinator。
- 第四步，下游的 sink 节点收集齐上游两个 input 的 barrier 之后，会执行本地快照，这里特地展示了 RocksDB incremental Checkpoint 的流程，首先 RocksDB 会全量刷数据到磁盘上（红色大三角表示），然后 Flink 框架会从中选择没有上传的文件进行持久化备份（紫色小三角）。
- 同样的，sink 节点在完成自己的 Checkpoint 之后，会将 state handle 返回通知 Coordinator。
- 最后，当 Checkpoint coordinator 收集齐所有 task 的 state handle，就认为这一次的 Checkpoint 全局完成了，向持久化存储中再备份一个 Checkpoint meta 文件。
Checkpoint 的 EXACTLY_ONCE 语义
为了实现 EXACTLY ONCE 语义，Flink 通过一个 input buffer 将在对齐阶段收到的数据缓存起来，等对齐完成之后再进行处理。而对于 AT LEAST ONCE 语义，无需缓存收集到的数据，会对后续直接处理，所以导致 restore 时，数据可能会被多次处理。下图是官网文档里面就 Checkpoint align 的示意图：
需要特别注意的是，Flink 的 Checkpoint 机制只能保证 Flink 的计算过程可以做到 EXACTLY ONCE，端到端的 EXACTLY ONCE 需要 source 和 sink 支持。
Savepoint 与 Checkpoint 的区别
作业恢复时，二者均可以使用，主要区别如下：
| Savepoint | Externalized |
|---|---|
| 用户通过命令触发，由用户管理其创建与删除 | Checkpoint 完成时，在用户给定的外部持久化存储保存 |
| 标准化格式存储，允许作业升级或者配置变更 | 当作业 FAILED（或者 CANCELED）时，外部存储的 Checkpoint 会保留下来 |
| 用户在恢复时需要提供用于恢复作业状态的 savepoint 路径 | 用户在恢复时需要提供用于恢复的作业状态的 Checkpoint 路径 |
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