问大家个Flink问题，如果我ck的时间为1分钟，kafkaSink设置为exactrly-onc？

如果您的 Flink 应用程序中，使用了 Checkpoint（例如使用 RocksDB 状态后端）来保证 Exactly-Once 语义，并且同时使用了 Kafka Sink 来将数据发送到 Kafka 中，那么您需要注意以下几点：
确保 Kafka Producer 的 transaction.timeout.ms 大于 Checkpoint 的间隔时间：
在 Flink 中，Checkpoint 的间隔时间是通过 ExecutionConfig.setCheckpointInterval() 来设置的。如果 Kafka Producer 的 transaction.timeout.ms 小于 Checkpoint 的间隔时间，可能会导致在 Checkpoint 期间 Kafka 事务还未完成，从而导致数据重复发送。
配置 Kafka Producer 的 enable.idempotence 参数：
为了保证 Exactly-Once 语义，您需要将 Kafka Producer 的 enable.idempotence 参数设置为 true，从而保证 Kafka Producer 发送的消息具有幂等性。
配置 Kafka Producer 的 transactional.id 参数：
为了保证 Flink 中的 Checkpoint 和 Kafka 中的事务能够对应上，您需要为 Kafka Producer 配置唯一的 transactional.id 参数，该参数可以通过 FlinkKafkaProducer 的 setTransactionalId 方法来设置。
需要注意的是，如果您使用了 Flink 的 Checkpoint 来保证 Exactly-Once 语义，并且同时使用了 Kafka Sink，那么数据会在 Flink 中进行去重。在这种情况下，如果您的 Checkpoint 时间较长（例如 1 分钟），可能会导致数据在 Kafka 中的发送存在一定的延迟。因此，需要根据实际情况来设置 Checkpoint 的间隔

问题1：如果您的 Flink checkpoint 的时间间隔为 1 分钟，并且将 KafkaSink 设置为 exactly-once 语义，那么数据发送到 Kafka 的延迟不会是一分钟。Flink 的 checkpoint 是用于实现故障恢复和容错性的机制，并不直接影响数据发送的延迟。

在使用 exactly-once 语义时，Flink 会使用两阶段提交（Two-Phase Commit）协议来确保数据仅发送一次。这意味着当数据被处理完毕后，Flink 将等待 checkpoint 完成并确认后，才会向 Kafka 发送数据。因此，数据发送到 Kafka 的延迟主要取决于以下几个因素：

- 数据处理的耗时：如果数据处理过程非常快速，那么发送到 Kafka 的延迟很可能较低。但如果数据处理过程需要花费较长时间，那么发送到 Kafka 的延迟也会相应增加。

- Checkpoint 间隔和触发时机：即使设置了 1 分钟的 checkpoint 时间间隔，Flink 并不会等待整个 1 分钟才触发 checkpoint。Flink 会根据配置的 checkpoint 参数进行优化，并尽量以最小的延迟触发 checkpoint。因此，具体的触发时机和数据发送到 Kafka 的延迟之间并没有直接关系。

- Kafka 的吞吐能力和网络延迟：数据发送到 Kafka 还会受到 Kafka 本身的吞吐能力和网络延迟等因素的影响。如果 Kafka 集群的吞吐能力较低或者网络延迟较高，那么数据发送到 Kafka 的延迟也会增加。

综上所述，Flink 的 checkpoint 时间间隔并不直接决定数据发送到 Kafka 的延迟。数据发送到 Kafka 的延迟取决于数据处理耗时、checkpoint 的触发时机以及 Kafka 的吞吐能力和网络延迟等因素。

问题2：对于 KafkaSink 发送失败并一直重试的场景，在正常执行 checkpoint 的过程中是没有问题的。Flink 的 checkpoint 机制是为了实现容错性和故障恢复而设计的，它与数据发送失败的情况是独立的。

当 Kafka 宕机导致数据发送失败时，Flink 会根据配置的重试策略进行重试。在重试过程中，Flink 仍然会按照设定的 checkpoint 间隔生成 checkpoint 并完成保存。这样可以保证数据在故障恢复或任务重新启动时，能够从最近一次成功的 checkpoint 处恢复，并重新发送失败的数据。

因此，即使在数据发送阶段出现失败和重试的情况下，Flink 的 checkpoint 仍然能够正常执行，并提供正确的故障恢复机制。重试过程不会影响 checkpoint 的生成和保存，它们是并行进行的。

需要注意的是，在配置重试策略时要考虑发送失败的情况，并根据业务需求选择合适的重试次数和重试间隔，以确保数据能够最终成功发送到 Kafka。

回答1:不会，ck默认是异步的，除非你设置成了同步。有延迟也是其他方面造成的，比如网速，背压啥的
回答2:kafkaSink我没咋用过，发送失败的话，超过重试次数应该会报错吧，在精准一次性前提下，sink会在ck时完成对kafka的第二次提交，提交不成功话ck会超时不成功的，你确定精准一次前提下ck能执行成功？是的话建议去官网看下对应版本的kafkaSink精准一次性描述以及ck过程，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”