一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确。例如，要对最近一小时登录的用户计数。在系统经理故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？
在流处理中，一致性可以分为三个级别：
- at-most-once(最多一次)： 这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，技术结果可能丢失。
- at-least-once(至少一次)： 这表示计数结果可能大于正确值，但绝对不会小于正确值。也就是说，计数程序在发生故障后可能多算，但是绝不会少算。
- exactly-once(精确一次)： 这指的是系统保证在发生故障后得到的计数结果与正确值一致。既不多算也不少算。
Storm Trident和Spark Streaming是最先保证exactly-once的系统，但是它们却在性能和表现力两个方面付出了很大的代价。为了保证exactly-once，这些系统无法单独地对每条记录运用应用逻辑，而是同时处理多条(一批)记录，保证对每一批的处理要么全部成功，要么全部失败。这就导致在得到结果前，必须等待一批记录处理结束。因此，用户经常不得不使用两个流处理框架(一个用来保证exactly-once，另一个用来对每个元素做低延迟处理)，结果使基础设施更加复杂。曾经，用户不得不在保证exactly-once与获得低延迟和效率之间权衡利弊。Flink避免了这种权衡。
Flink的一个重大价值在于，它既保证了exactly-once，又具有低延迟和高吞吐的处理能力。
端到端的状态一致性
在实际流处理应用中，除了流处理引擎也至少还有一个数据来源组件和一个数据终点组件。端到端的保障指的是整个数据处理管道上结果都是正确的。
在每个组件都提供自身的保障情况下，整个处理管道上端到端的保障会受制于保障最弱的那个组件。
具体划分如下：
- source端：需要外部源可重设数据的读取位置。如kafka读取数据的时候可以指定offset
- flink内部：依赖于checkpoint机制
- sink端：需要保证从故障恢复时，数据不会重复写入外部系统。实现方式有两种：
- 幂等（Idempotent）写入：指一个操作可以重复多次执行，但只导致一次结果更改；
- 事务性（Transactional）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。具体实现方式有两种：
- 预写日志（WAL）
- 两阶段提交（2PC）