在 Apache Flink 中，检查点（Checkpoints）和状态后端（State Backend）是两个核心概念，它们之间有着紧密的联系。为了更好地理解这种联系，我们首先需要分别了解这两个概念。
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检查点（Checkpoints）：
- 检查点是 Flink 用来实现容错和状态一致性的机制。当 Flink 应用程序运行时，它会定期地创建检查点，这些检查点包含了当前任务的状态信息。
- 如果某个任务失败，Flink 可以利用最近的检查点来恢复该任务的状态，从而确保应用程序可以从失败的地方继续执行，而不是从头开始。
- 检查点的频率和策略可以通过 Flink 的配置进行调整。
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状态后端（State Backend）：
- 状态后端是 Flink 用来存储和检索状态的地方。状态可以是键值对、列表、映射等数据结构，它们描述了 Flink 应用程序在运行过程中的状态信息。
- Flink 提供了多种状态后端实现，如内存状态后端、RocksDB 状态后端等。每种状态后端都有其特定的适用场景和优缺点。
- 选择合适的状态后端对于 Flink 应用程序的性能、可靠性和可扩展性都至关重要。
检查点与状态后端的联系：
- 当 Flink 创建检查点时，它会将当前任务的状态信息存储到状态后端中。这样，如果任务失败，Flink 就可以从状态后端中读取最近的检查点信息，从而恢复任务的状态。
- 因此，状态后端的性能和可靠性直接影响到检查点的创建和恢复效率。如果状态后端性能不佳或容易出错，那么检查点的创建和恢复可能会变得缓慢或不可靠，进而影响到整个 Flink 应用程序的性能和可靠性。
- 另一方面，检查点的策略也会影响状态后端的使用情况。例如，如果检查点的频率很高，那么状态后端需要频繁地写入和读取状态信息，这可能会增加状态后端的负载和存储需求。
大白话：
检查点和状态后端就不是一个东西！但是紧密相关
检查点的状态数据就是，任务隔一段时间，保存的一次状态数据（快照），
是从状态后端拉取来的！因为状态每次更新都会先记录到状态后端
所以状态后端更像是所有状态数据的存储
过程：
1.当任务执行时，状态更新会首先发生在状态后端中。
2.当 Flink 创建检查点时，它会捕获状态后端中当前的状态，并将这些状态的快照作为检查点的一部分写入到检查点的存储位置中。
任务失败时的过程：
1.Flink 从检查点存储的位置中读取最近的成功检查点。
2.检查点中包含了对状态后端中状态数据的引用或快照。
3.Flink 使用这些引用或快照来从状态后端中恢复状态。这可能涉及到从状态后端中读取（检索）状态数据，或者根据检查点中的信息重建状态。
意思就是更新（恢复）状态到失败之前的状态。