幂等性写入
一个幂等操作无论执行多少次都会返回同样的结果。例如，重复的向hashmap中插入同样的key-value对就是幂等操作，因为头一次插入操作之后所有的插入操作都不会改变这个hashmap，因为hashmap已经包含这个key-value对了。另一方面，append操作就不是幂等操作了，因为多次append同一个元素将会导致列表每次都会添加一个元素。在流处理程序中，幂等写入操作是很有意思的，因为幂等写入操作可以执行多次但不改变结果。所以它们可以在某种程度上缓和Flink检查点机制带来的重播计算结果的效应。
需要注意的是，依赖于幂等性sink来达到exactly-once语义的应用程序，必须保证在从检查点恢复以后，它将会覆盖之前已经写入的结果。例如，一个包含有sink操作的应用在sink到一个key-value存储时必须保证它能够确定的计算出将要更新的key值。同时，从Flink程序sink到的key-value存储中读取数据的应用，在Flink从检查点恢复的过程中，可能会看到不想看到的结果。当重播开始时，之前已经发出的计算结果可能会被更早的结果所覆盖（因为在恢复过程中）。所以，一个消费Flink程序输出数据的应用，可能会观察到时间回退，例如读到了比之前小的计数。也就是说，当流处理程序处于恢复过程中时，流处理程序的结果将处于不稳定的状态，因为一些结果被覆盖掉，而另一些结果还没有被覆盖。一旦重播完成，也就是说应用程序已经通过了之前出故障的点，结果将会继续保持一致性。