应用的一致性保证
Flink的检查点和恢复机制定期的会保存应用程序状态的一致性检查点。在故障的情况下，应用程序的状态将会从最近一次完成的检查点恢复，并继续处理。尽管如此，可以使用检查点来重置应用程序的状态无法完全达到令人满意的一致性保证。相反，source和sink的连接器需要和Flink的检查点和恢复机制进行集成才能提供有意义的一致性保证。
为了给应用程序提供恰好处理一次语义的状态一致性保证，应用程序的source连接器需要能够将source的读位置重置到之前保存的检查点位置。当处理一次检查点时，source操作符将会把source的读位置持久化，并在恢复的时候从这些读位置开始重新读取。支持读位置的检查点的source连接器一般来说是基于文件的存储系统，如：文件流或者Kafka source（检查点会持久化某个正在消费的topic的读偏移量）。如果一个应用程序从一个无法存储和重置读位置的source连接器摄入数据，那么当任务出现故障的时候，数据就会丢失。也就是说我们只能提供at-most-once）的一致性保证。
Fink的检查点和恢复机制和可以重置读位置的source连接器结合使用，可以保证应用程序不会丢失任何数据。尽管如此，应用程序可能会发出两次计算结果，因为从上一次检查点恢复的应用程序所计算的结果将会被重新发送一次（一些结果已经发送出去了，这时任务故障，然后从上一次检查点恢复，这些结果将被重新计算一次然后发送出去）。所以，可重置读位置的source和Flink的恢复机制不足以提供端到端的恰好处理一次语义，即使应用程序的状态是恰好处理一次一致性级别。
一个志在提供端到端恰好处理一次语义一致性的应用程序需要特殊的sink连接器。sink连接器可以在不同的情况下使用两种技术来达到恰好处理一次一致性语义：幂等性写入和事务性写入。