大神们，在接收kafka数据时候，我已经设置了jvm类型的检查点，然后本地环境启动，接收kafka数

楼主你好，在阿里云Flink中，使用JVM类型的Checkpoint机制，可以实现对数据流的持久化和容错。在接收Kafka数据时，如果已经启用了Checkpoint机制，并设置了恰当的Checkpoint间隔和StateBackend，Flink应该会自动向Kafka进行Commit操作，以确保数据的正确性和可靠性。

如果您在测试时发现，停止应用程序后再次启动，仍然能够接收到相同的Kafka数据，可能是以下几个原因导致：

1. 检查点（Checkpoint）的间隔时间过长，或者恢复（Restore）的点比较旧，导致数据重复消费。在这种情况下，可以尝试缩短Checkpoint间隔时间，或者使用更新的Restore点。

2. 没有正确配置Kafka的参数，导致Kafka数据没有被正确提交（Commit）。在这种情况下，可以检查Kafka的参数配置和版本是否正确，并确保Flink能够正确提交数据。

3. 应用程序中存在逻辑错误或者数据重复消费的问题。例如，可能存在数据处理逻辑错误，导致数据重复消费或者丢失。在这种情况下，可以检查应用程序的代码逻辑和数据处理方式，以排除问题。

需要注意的是，JVM类型的Checkpoint机制只能保证数据流的容错性，但不能完全解决数据重复消费或者丢失的问题。为了保证数据的正确性和可靠性，建议在应用程序中使用Kafka的事务功能（Transactional Producer/Consumer API），以确保数据的幂等性和一致性。