我们知道，端到端的状态一致性的实现，需要每一个组件都实现，对于Flink + Kafka的数据管道系统（Kafka进、Kafka出）而言，各组件怎样保证exactly-once语义呢？
- 内部 —— 利用checkpoint机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性
- source —— kafka consumer作为source，可以将偏移量保存下来，如果后续任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新消费数据，保证一致性
- sink —— kafka producer作为sink，采用两阶段提交 sink，需要实现一个 TwoPhaseCommitSinkFunction
内部的checkpoint机制我们已经有了了解，那source和sink具体又是怎样运行的呢？接下来我们逐步做一个分析。
我们知道Flink由JobManager协调各个TaskManager进行checkpoint存储，checkpoint保存在 StateBackend中，默认StateBackend是内存级的，也可以改为文件级的进行持久化保存。
当 checkpoint 启动时，JobManager 会将检查点分界线（barrier）注入数据流；barrier会在算子间传递下去。
每个算子会对当前的状态做个快照，保存到状态后端。对于source任务而言，就会把当前的offset作为状态保存起来。下次从checkpoint恢复时，source任务可以重新提交偏移量，从上次保存的位置开始重新消费数据。
每个内部的 transform 任务遇到 barrier 时，都会把状态存到 checkpoint 里。
sink 任务首先把数据写入外部 kafka，这些数据都属于预提交的事务（还不能被消费）；当遇到 barrier 时，把状态保存到状态后端，并开启新的预提交事务。
当所有算子任务的快照完成，也就是这次的 checkpoint 完成时，JobManager 会向所有任务发通知，确认这次 checkpoint 完成。
当sink 任务收到确认通知，就会正式提交之前的事务，kafka 中未确认的数据就改为“已确认”，数据就真正可以被消费了。
所以我们看到，执行过程实际上是一个两段式提交，每个算子执行完成，会进行“预提交”，直到执行完sink操作，会发起“确认提交”，如果执行失败，预提交会放弃掉。
具体的两阶段提交步骤总结如下：
- 第一条数据来了之后，开启一个 kafka 的事务（transaction），正常写入 kafka 分区日志但标记为未提交，这就是“预提交”
- jobmanager 触发 checkpoint 操作，barrier 从 source 开始向下传递，遇到 barrier 的算子将状态存入状态后端，并通知 jobmanager
- sink 连接器收到 barrier，保存当前状态，存入 checkpoint，通知 jobmanager，并开启下一阶段的事务，用于提交下个检查点的数据
- jobmanager 收到所有任务的通知，发出确认信息，表示 checkpoint 完成
- sink 任务收到 jobmanager 的确认信息，正式提交这段时间的数据
- 外部kafka关闭事务，提交的数据可以正常消费了。
所以我们也可以看到，如果宕机需要通过StateBackend进行恢复，只能恢复所有确认提交的操作。
