Flink的CheckPoint与SavePoint
Flink的Checkpoint（检查点）和Savepoint（保存点）是两种不同的状态快照机制，主要区别如下：
1. Checkpoint
- 核心功能：周期性触发的容错机制，用于故障恢复时保证状态一致性57。
- 触发方式：由JobManager周期性触发，通过Barrier机制实现分布式快照26。
- 存储内容：保存所有算子的状态快照，支持Exactly-Once语义15。
- 生命周期：自动管理，旧检查点会被清理以释放存储空间7。
- 性能影响：高频检查点可能增加系统开销，需平衡间隔时间与恢复速度7。
2. Savepoint
- 核心功能：手动触发的全局状态快照，用于有计划的状态迁移或版本升级5。
- 触发方式：通过命令行或API显式触发，生成完整应用状态副本5。
- 存储内容：包含检查点数据及作业拓扑信息，支持跨集群或配置恢复5。
- 生命周期：需手动维护，长期保留需额外存储成本5。
- 用途扩展：支持作业暂停后从相同状态恢复，或Flink版本升级时的兼容性测试5。
3. 关键差异
| 特性 | Checkpoint | Savepoint |
|---|---|---|
| 触发方式 | 自动周期性触发27 | 手动触发5 |
| 存储目标 | 故障恢复（短期）7 | 运维操作（长期）5 |
| 数据包含 | 仅状态快照1 | 状态+作业拓扑5 |
| 性能优化 | 增量快照（RocksDB支持）3 | 全量快照5 |
4. 技术实现
- Checkpoint：基于Chandy-Lamport算法，通过Barrier对齐实现一致性快照26。
- Savepoint：依赖Checkpoint机制生成，但需额外序列化作业元数据5。
两者共同构成Flink的容错与运维能力，Checkpoint保障实时可靠性，Savepoint提供灵活性运维支持