Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作。下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受，红框里面可以看到一共触发了 569K 次 Checkpoint，然后全部都成功完成，没有 fail 的。

state 其实就是 Checkpoint 所做的主要持久化备份的主要数据，看下图的具体数据统计，其 state 也就 9kb 大小 。

我们接下来看什么是 state。先看一个非常经典的 word count 代码，这段代码会去监控本地的 9000 端口的数据并对网络端口输入进行词频统计，我们本地行动 netcat，然后在终端输入 hello world，执行程序会输出什么？

答案很明显，
(hello, 1)
和
(word,1)
那么问题来了，如果再次在终端输入 hello world，程序会输入什么？
答案其实也很明显，
(hello, 2)
和
(world, 2)

为什么 Flink 知道之前已经处理过一次 hello world，这就是 state 发挥作用了，这里是被称为 keyed state 存储了之前需要统计的数据，所以帮助 Flink 知道 hello 和 world 分别出现过一次。

回顾一下刚才这段 word count 代码。keyby 接口的调用会创建 keyed stream 对 key 进行划分，这是使用 keyed state 的前提。在此之后，sum 方法会调用内置的 StreamGroupedReduce 实现。

对于 keyed state，有两个特点：
只能应用于 KeyedStream 的函数与操作中，例如 Keyed UDF, window statekeyed state 是已经分区/划分好的，每一个 key 只能属于某一个 keyed state对于如何理解已经分区的概念，我们需要看一下 keyby 的语义，大家可以看到下图左边有三个并发，右边也是三个并发，左边的词进来之后，通过 keyby 会进行相应的分发。例如对于 hello word，hello 这个词通过 hash 运算永远只会到右下方并发的 task 上面去。

又称为 non-keyed state，每一个 operator state 都仅与一个 operator 的实例绑定。常见的 operator state 是 source state，例如记录当前 source 的 offset再看一段使用 operator state 的 word count 代码：

这里的fromElements会调用FromElementsFunction的类，其中就使用了类型为 list state 的 operator state。根据 state 类型做一个分类如下图：

除了从这种分类的角度，还有一种分类的角度是从 Flink 是否直接接管：

Managed State：由 Flink 管理的 state，刚才举例的所有 state 均是 managed stateRaw State：Flink 仅提供 stream 可以进行存储数据，对 Flink 而言 raw state 只是一些 bytes在实际生产中，都只推荐使用 managed state，本文将围绕该话题进行讨论。

如何在 Flink 中使用 state
下图就前文 word count 的 sum 所使用的StreamGroupedReduce类为例讲解了如何在代码中使用 keyed state：

下图则对 word count 示例中的FromElementsFunction类进行详解并分享如何在代码中使用 operator state：

在介绍 Checkpoint 的执行机制前，我们需要了解一下 state 的存储，因为 state 是 Checkpoint 进行持久化备份的主要角色。

Statebackend 的分类

下图阐释了目前 Flink 内置的三类 state backend，其中
MemoryStateBackend
和
FsStateBackend
在运行时都是存储在 java heap 中的，只有在执行 Checkpoint 时，
FsStateBackend
才会将数据以文件格式持久化到远程存储上。而
RocksDBStateBackend
则借用了 RocksDB（内存磁盘混合的 LSM DB）对 state 进行存储。

对于HeapKeyedStateBackend，有两种实现：
支持异步 Checkpoint（默认）：存储格式 CopyOnWriteStateMap仅支持同步 Checkpoint：存储格式 NestedStateMap特别在 MemoryStateBackend 内使用HeapKeyedStateBackend时，Checkpoint 序列化数据阶段默认有最大 5 MB数据的限制对于
RocksDBKeyedStateBackend，每个 state 都存储在一个单独的 column family 内，其中 keyGroup，Key 和 Namespace 进行序列化存储在 DB 作为 key。

Checkpoint 执行机制详解
本小节将对 Checkpoint 的执行流程逐步拆解进行讲解，下图左侧是 Checkpoint Coordinator，是整个 Checkpoint 的发起者，中间是由两个 source，一个 sink 组成的 Flink 作业，最右侧的是持久化存储，在大部分用户场景中对应 HDFS。

第一步，Checkpoint Coordinator 向所有 source 节点 trigger Checkpoint。

第二步，source 节点向下游广播 barrier，这个 barrier 就是实现 Chandy-Lamport 分布式快照算法的核心，下游的 task 只有收到所有 input 的 barrier 才会执行相应的 Checkpoint。

第三步，当 task 完成 state 备份后，会将备份数据的地址（state handle）通知给 Checkpoint coordinator。

第四步，下游的 sink 节点收集齐上游两个 input 的 barrier 之后，会执行本地快照，这里特地展示了 RocksDB incremental Checkpoint 的流程，首先 RocksDB 会全量刷数据到磁盘上（红色大三角表示），然后 Flink 框架会从中选择没有上传的文件进行持久化备份（紫色小三角）。

同样的，sink 节点在完成自己的 Checkpoint 之后，会将 state handle 返回通知 Coordinator。

最后，当 Checkpoint coordinator 收集齐所有 task 的 state handle，就认为这一次的 Checkpoint 全局完成了，向持久化存储中再备份一个 Checkpoint meta 文件。

Checkpoint 的 exactly_one 语义
为了实现 EXACTLY ONCE 语义，Flink 通过一个 input buffer 将在对齐阶段收到的数据缓存起来，等对齐完成之后再进行处理。而对于 AT LEAST ONCE 语义，无需缓存收集到的数据，会对后续直接处理，所以导致 restore 时，数据可能会被多次处理。下图是官网文档里面就 Checkpoint align 的示意图：

需要特别注意的是，Flink 的 Checkpoint 机制只能保证 Flink 的计算过程可以做到 EXACTLY ONCE，端到端的 EXACTLY ONCE 需要 source 和 sink 支持。

Savepoint 与 Checkpoint 的区别
作业恢复时，二者均可以使用，主要区别如下：