source-flink-sink实现端到端的状态一致性

端到端（end-to-end）状态一致性

端到端的一致性保证，意味着结果的正确性贯穿了整个流处理应用的始终；每一个组件都保证了它自己的一致性，整个端到端的一致性级别取决于所有组件中一致性最弱的组件。具体可以划分如下：

1. 内部保证 —— 依赖checkpoint
2. source 端 —— 需要外部源可重设数据的读取位置（kafka/rocketmq）
3. sink 端 —— 需要保证从故障恢复时，数据不会重复写入外部系统

而对于sink端，又有两种具体的实现方式：幂等（Idempotent）写入和事务性（Transactional）写入。

1. 幂等写入

所谓幂等操作，是说一个操作，可以重复执行很多次，但只导致一次结果更改，也就是说，后面再重复执行就不起作用了。

如redis（string,set,hash）、es、hbase天生具有幂等性。

1. 事务写入

需要构建事务来写入外部系统，构建的事务对应着 checkpoint，等到 checkpoint 真正完成的时候，才把所有对应的结果写入 sink 系统中。

 

对于事务性写入，具体又有两种实现方式：预写日志（WAL）和两阶段提交（2PC）。DataStream API 提供了GenericWriteAheadSink模板类和TwoPhaseCommitSinkFunction 接口，可以方便地实现这两种方式的事务性写入。

 

不同 Source 和 Sink 的一致性保证可以用下表说明：