1.状态一致性的概念
对于Flink流处理器来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确，一条数据不应该丢失，也不应该重复计算。
在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算，结果应该也是完全正确的。
2.状态一致性的级别
最多一次（AT-MOST-ONCE）
当任务故障时，最简单的做法是什么都不干，既不恢复丢失的状态，也不重播丢失的数据。AT-MOST-ONCE语义的含义是最多处理一次事件。
至少一次（AT-LEAST-ONCE）
在大多数的真实应用场景，我们希望不丢失事件。这种类型的保障称为at-least-one，意思是所有的事件都得到了处理，而一些事件还可能被处理多次。
精确一次（EXACTLY-ONCE）
恰好处理一次是最严格的保证，也是最难实现的。恰好处理一次语义不仅仅意味着没有事件丢失，还意味着针对每一个数据，内部状态仅仅更新一次。exactly-once可以真正意义上保证结果的绝对正确，在发生故障恢复后，就好像从未发生过故障一样。
3.端到端状态一致性说明
实际应用中，最希望做到的一致性语义，无疑就是端到端的”精确一致”。我们知道，对于Flink内部来说，检查点机制可以保证故障恢复后数据不丢（在能够重放的前提下），并且只处理一次，所以已经可以做到exactly-once的一致性语义了。
而在真实应用中，流处理应用除了流处理器以外还包含了数据源（例如Kafka）和输出到持久化系统。端到端的一致性保证，意味着结果的正确性贯穿了整个流处理应用的始终，每一个组件都要保证自己的一致性。
整个端到端的一致性级别取决于所有组件中一致性最弱的组件，所以端到端一致性的关键点，就在于输入的数据源端和输出的外部存储端。
4.输入端保证
输入端主要指的就是Flink读取的外部数据源。对于一些数据源来说，并不提供数据的缓冲或是持久化保存，数据被消费之后就彻底不存在了，例如socket文本流。对于这样的数据源，故障后我们即使通过检查点恢复之前的状态，可保存检查点之后到发生故障期间的数据已经不能重发了，这就会导致数据丢失。所以就只能保证at-most-once的一致性语义，相当于没有保证。
想要在故障恢复后不丢数据，外部数据源就必须拥有重放数据的能力。常见的做法就是对数据进行持久化保存，并且可以重设数据的读取位置。一个最经典的应用就是Kafka。在Flink的Source任务中将数据读取的偏移量保存为状态，这样就可以在故障恢复时从检查点中读取出来，对数据源重置偏移量，重新获取数据。
数据源可重放数据，或者说可重置读取数据偏移量，加上Flink的Source算子将偏移量作为状态保存进检查点，就可以保证数据不丢。这是达到at-least-once一致性语义的基本要求，当然也是实现端到端exactly-once的基本要求。
5.输出端保证
有了Flink的检查点机制，以及可重放数据的外部数据源，我们已经能做到at-least-once了。但是想要实现exactly-once却有更大的困难：数据有可能重复写入外部系统。
因为检查点保存之后，继续到来的数据也会一一处理，任务的状态也会更新，最终通过Sink任务将计算结果输出到外部系统；只是状态改变还没有存到下一个检查点中。这时如果出现故障，这些数据都会重新来一遍，就计算了两次。我们知道对Flink内部状态来说，重复计算的动作是没有影响的，因为状态已经回滚，最终改变只会发生一次；但对于外部系统来说，已经写入的结果就是泼出去的水，已经无法收回了，再次执行写入就会把同一个数据写入两次。
所以这时，我们只保证了端到端的at-least-once语义。
为了实现端到端exactly-once，我们还需要对外部存储系统、以及Sink连接器有额外的要求。能够保证exactly-once一致性的写入方式有两种：
- 幂等写入
- 事务写入
5.1.幂等写入
所谓幂等操作，就是说一个操作，可以重复执行很多次，但只导致一次结果更改，也就是说，后面再重复执行就不起作用了。
这相当于说，我们并没有真正解决数据重复计算、写入的问题；而是说，重复写入也没关系，结果不会改变。所以这种方式主要的限制在于外部存储系统必须支持这样的幂等写入：比如Redis中键值存储，或者关系型数据库（如MySQL）中满足查询条件的更新操作。
5.2.事务写入
如果说幂等写入对应用场景限制太多，那么事务写入可以说是更一般化的保证一致性的方式。
输出端最大的问题，就是写入到外部系统的数据难以撤回。而利用事务就可以实现对已写入数据的撤回。
在Flink流处理的结果写入外部系统时，如果能够构建一个事务，让写入操作可以随着检查点来提交和回滚，那么自然就可以解决重复写入的问题了。所以事务写入的基本思想就是：用一个事务来进行数据向外部系统的写入，这个事务是与检查点绑定在一起的。当Sink任务遇到barrier时，开始保存状态的同时就开启一个事务，接下来所有数据的写入都在这个事务中；待到当前检查点保存完毕时，将事务提交，所有写入的数据就真正可用了。如果中间过程出现故障，状态会回退到上一个检查点，而当前事务没有正常关闭（因为当前检查点没