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在实时数仓体系中，数据一致性和任务稳定性是核心保障。本文围绕 Flink Checkpoint 机制，深入讲解高可用保障的最佳实践和工程实现。
一、业务背景与痛点
在金融风控、营销实时推荐、智能监控等场景中，实时数仓的每一条数据都至关重要。常见的业务痛点包括：
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断点恢复困难：一旦 Flink 作业挂掉，重新跑起时如何保证数据不丢、不重？
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状态丢失问题：作业状态管理不规范，导致计算错误、统计口径异常。
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任务运维复杂：恢复作业需人工介入，影响业务连续性。
Flink 原生的 Checkpoint / Savepoint 机制，是解决以上痛点的关键。
二、Checkpoint 与 Savepoint 机制概览
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| Checkpoint | Flink 自动定期保存的、用于失败自动恢复的快照。 |
| Savepoint |