默认情况下，检查点被禁用。要启用检查点，请在StreamExecutionEnvironment上调用enableCheckpointing(n)方法，其中n是以毫秒为单位的检查点间隔。

检查点的其他参数包括：

• exactly-once vs. at-least-once：你可以从这两种模式中选择一种模式传递给enableCheckpointing(n)方法。Exactly-once对于大多数应用来说是最合适的。At-least-once可能用在某些延迟超低的应用程序（始终延迟为几毫秒）。

• 检查点超时：如果检查点构造时间超过该值，则终止正在构建的检查点。

• 检查点间的最短时间：为了确保流应用程序在检查点之间能有一定程度的进展，可以设定检查点之间最短的时间。如果该值设置为5000，则下一个检查点将在上一个检查点完成后5秒钟内启动，而不管检查点持续时间和检查点间隔。注意这意味着检查点间隔参数应该永远不小于此参数。

  通过先定义检查点间的最短时间，再定义检查点间隔，可以更容易地配置应用程序，因为“检查点间的最短时间”不容易受到检查点有时耗时比平均更长的事实的影响（例如，如果存放检查点的目标存储系统暂时缓慢）。

  注意该值还意味着并发的检查点数为1。

• 并发的检查点数：默认情况下，系统不会在进行一个检查点时再触发另一个检查点。这能确保拓扑不会因为在检查点上耗时过多以致流处理进展缓慢。有些情况允许多个重叠的检查点是有意义的：对于有固定处理延时的pipelines（比如因为函数调用外部服务而需要一些响应时间），但仍需要做非常频繁的检查点（100毫秒）以减轻遇到错误时重新处理的代价。

  当定义了“检查点间的最短时间”，就不能使用此选项。

// 使用事件时间
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)

// make parameters available in the web interface
//配置web界面参数可用
env.getConfig.setGlobalJobParameters(params)
//
env.setMaxParallelism(maxParallelism)

// start a checkpoint every 1min
 // 每隔1分钟进行启动一个检查点
env.enableCheckpointing(1 * 60000)
// advanced options:
// set mode to exactly-once (this is the default)
 // 设置模式为exactly-once （这是默认值）
env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)
// make sure 1min of progress happen between checkpoints
// 确保检查点之间有进行30000ms的进度
env.getCheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(30000)
// checkpoints have to complete within one minute, or are discarded

//检查点必须在二分钟内完成，否则将被丢弃
env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(2 * 60000)
// allow only one checkpoint to be in progress at the same time
// 同一时间只允许进行一个检查点
env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1)
// enable externalized checkpoints which are retained after job cancellation

//ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION:表示一旦Flink处理程序被cancel后，会保留Checkpoint数据，以便根据实际需要恢复到指定的Checkpoint
//ExternalizedCheckpointCleanup.DELETE_ON_CANCELLATION: 表示一旦Flink处理程序被cancel后，会删除Checkpoint数据，只有job执行失败的时候才会保存checkpoint
env.getCheckpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION)

选择状态的后端存储（State Backend）

检查点机制将数据source和数据sink的进度，window的状态以及用户定义状态http://flink.iteblog.com/dev/stream/state.html一致地存储起来以提供exactly once语义。存储检查点的位置（例如，JobManager的内存，文件系统，数据库）取决于配置的状态后端。

默认情况下，状态将保存在内存中，检查点将存储在主节点（JobManager）的内存中。 为了正确地保留大状态，Flink支持各种形式的存储和检查点状态，可以通过StreamExecutionEnvironment.setStateBackend(…)进行设置。

参阅 state backendshttp://flink.iteblog.com/ops/state_backends.html 了解更多关于支持的状态后端（state backends）以及作业端和集群端的详细配置。

持续更新。。。。。。