当程序出现错误的时候，Flink 的容错机制能恢复并继续运行程序。这种错误包括机器硬件故障、网络故障、瞬态程序故障等等。
只有当 source 参与了快照机制的时候，Flink 才能保证对自定义状态的精确一次更新。下表列举了 Flink 与其自带连接器的状态更新的保证。
请阅读各个连接器的文档来了解容错保证的细节。
| Source | Guarantees | Notes |
|---|---|---|
| Apache Kafka | 精确一次 | 根据你的版本用恰当的 Kafka 连接器 |
| AWS Kinesis Streams | 精确一次 | |
| RabbitMQ | 至多一次 (v 0.10) / 精确一次 (v 1.0) | |
| Google PubSub | 至少一次 | |
| Collections | 精确一次 | |
| Files | 精确一次 | |
| Sockets | 至多一次 |
为了保证端到端精确一次的数据交付（在精确一次的状态语义上更进一步），sink需要参与 checkpointing 机制。下表列举了 Flink 与其自带 sink 的交付保证（假设精确一次状态更新）。
| Sink | Guarantees | Notes |
|---|---|---|
| Elasticsearch | 至少一次 | |
| Kafka producer | 至少一次 / 精确一次 | 当使用事务生产者时，保证精确一次 (v 0.11+) |
| Cassandra sink | 至少一次 / 精确一次 | 只有当更新是幂等时，保证精确一次 |
| AWS Kinesis Streams | 至少一次 | |
| File sinks | 精确一次 | |
| Socket sinks | 至少一次 | |
| Standard output | 至少一次 | |
| Redis sink | 至少一次 |
文章列表
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- Flink DataStream-亚马逊Kinesis数据流SQL连接器
- Flink DataStream-RabbitMQ连接器
- Flink DataStream-JDBC Connector
- Flink DataStream-Hybrid Source
- Flink DataStream-Google Cloud PubSub
- Flink DataStream-DataStream Connectors
- Flink DataStream-Data Source和Sink的容错保证
- Flink DataStream-Apache Pulsar连接器
- Flink DataStream-Apache Kafka连接器
- Flink DataStream-Apache Cassandra Connector
- Flink DataStream-Amazon Kinesis Data Firehose Sink
