Flink中自定义的sink 如果kafka 已经发送消息了，这个是ck会不会被认为完成。但是最终？

在 Flink 中，如果使用自定义的 Sink 将数据写入 Kafka，并且 Kafka 已经成功发送了消息，而且 Checkpoint 也已经完成，那么 Flink 会认为该任务已经成功完成。此时，Checkpoint 记录的状态会包含已经成功发送到 Kafka 的消息。

然而，最终结果是否包含了所有数据，则取决于您的代码实现和数据处理逻辑。如果您的代码能够确保所有数据都被正确地写入到 Kafka 中，那么最终结果也会包含所有数据。但是，如果您的代码存在问题，导致部分数据没有被正确处理或写入到 Kafka 中，那么最终结果可能会缺失一些数据。

为了确保数据的完整性，建议您在实现自定义的 Sink 时，尽可能保证数据的可靠性和一致性。您可以考虑以下几点来处理这种情况：

1. 使用 Kafka 的事务机制：Kafka 提供了事务支持，您可以将写入 Kafka 的操作放在一个事务中，以确保数据的原子性和一致性。如果写入失败，可以回滚事务，避免数据丢失。

2. 实现重试和错误处理机制：在写入数据时，实现一定的重试机制和错误处理逻辑，例如设置最大重试次数、重试间隔等。当写入失败时，可以进行重试，直到写入成功或达到最大重试次数。

3. 使用 Flink 的 Side Output：如果您需要在写入失败时将消息发送到另一个目标，可以使用 Flink 的 Side Output 机制。您可以定义一个 Side Output，并在写入失败时将消息发送到该 Side Output 中进行进一步处理。

通过以上方法，您可以更好地处理数据写入失败的情况，提高数据的可靠性和一致性。

在 Flink 中，Checkpoint 的目的是为了实现容错机制，即在任务执行过程中出现故障时，可以从最近一次完成的 Checkpoint 处恢复任务状态。因此，在使用自定义的 Sink 写入数据到 Kafka 时，如果 Kafka 已经成功发送了消息，而且 Checkpoint 也已经完成，那么 Flink 会认为该任务已经成功完成。
但是，最终结果是否包含了所有数据，则取决于您的代码实现和数据处理逻辑。如果您的代码实现正确，可以确保所有数据都被写入到 Kafka 中，那么最终结果也会包含所有数据。如果您的代码实现存在问题，导致数据没有被正确处理或者写入到 Kafka 中，那么最终结果可能会缺失部分数据。
为了确保数据的完整性，建议您在实现自定义的 Sink 时，尽可能地保证数据的可靠性和一致性。您可以考虑使用 Kafka 的事务机制，或者在写入数据时进行重试和错误处理，以处理写入数据过程中