Flink
的
ExactlyOnce
编程模型保证了在出现故障时，程序的执行结果将是精确地一次。这意味着即使在出现故障并恢复后，程序也不会重复处理数据或错过任何数据。
要实现
ExactlyOnce
语义，Flink
需要以下几个关键组件：
1.有状态的流处理：Flink
支持有状态的流处理，这意味着它可以保存和恢复处理过程中的中间状态。
2.检查点（Checkpoint）：Flink
通过周期性地创建检查点来保存程序的运行状态。这些检查点可用于在发生故障时恢复程序的状态。
3.增量检查点：为了减少创建检查点时的性能开销，Flink
支持增量检查点，这意味着每次检查点只会保存自上次检查点以来的变化。
4.幂等性：Flink
的某些操作必须是幂等的，即多次执行同样的输入应该产生同样的输出。这是为了确保在重试过程中不会产生重复数据。
5.事务性
sinks：为了保证
ExactlyOnce
输出，Flink
支持事务性
sinks，这些
sinks
可以确保数据要么被写入一次，要么在故障恢复时不被重复写入。
6.一致性事件时间：Flink
使用一致性事件时间来处理乱序数据，并且提供准确的时间戳和水印功能，以支持
ExactlyOnce
语义。
在
Flink
中，ExactlyOnce
语义可通过配置合适的
checkpointing
策略以及使用事务性
sinks
来实现。当这些条件满足时，Flink
能够保证在故障发生后，程序将从最近的检查点恢复，并继续处理数据，最终产生精确地一次的处理结果。
