1.Flink如何保证Exactly-Once
使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。

checkpoint的步骤：

flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinator

CheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该流应用的所有source算子发送barrier(屏障)。

当某个source算子收到一个barrier时，便暂停数据处理过程，然后将自己的当前状态制作成快照，并保存到指定的持久化存储（hdfs）中，最后向CheckpointCoordinator报告自己快照制作情况，同时向自身所有下游算子广播该barrier，恢复数据处理

下游算子收到barrier之后，会暂停自己的数据处理过程，然后将自身的相关状态制作成快照，并保存到指定的持久化存储中，最后向CheckpointCoordinator报告自身快照情况，同时向自身所有下游算子广播该barrier，恢复数据处理。

每个算子按照 上面这个操作 不断制作快照并向下游广播，直到最后barrier传递到sink算子，快照制作完成。

当CheckpointCoordinator收到所有算子的报告之后，认为该周期的快照制作成功; 否则，如果在规定的时间内没有收到所有算子的报告，则认为本周期快照制作失败。

        Flink 保证 Exactly-Once 的方式主要依赖于其 checkpoint 机制。Checkpoint 机制是 Flink 实现容错机制最核心的功能，能够根据配置周期性地基于 Stream 中各个 Operator 的状态来生成 Snapshot（快照），从而将这些状态数据定期持久化存储下来。当 Flink 程序一旦意外崩溃时，重新运行程序时可以有选择地从这些 Snapshot 进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据状态中断。

Checkpoint 的作用在于：

恢复数据一致性：在某个算子因为某些原因（如异常退出）出现故障时，Flink 可以将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。
保证 Exactly-Once 语义：在 Flink 中，为了保证 Exactly-Once 语义，需要满足以下三点：
Flink 需要开启 checkpoint；
数据源需要支持数据重发；
数据接收端需要实现幂等性写入和事务性写入。
通过两阶段提交协议，Flink 可以保证从数据源到数据输出的 Exactly-Once 语义。
Checkpoint 的实现步骤主要包括以下内容：

将 Checkpoint 标记写入日志，并记录下 Checkpoint RBA（Recovery Block Address），这个通常是当前的 RBA。
Checkpoint 进程通知 DBWn 进程将所有 Checkpoint RBA 之前的 buffer cache 里面的脏块写入磁盘。
确定脏块都被写入磁盘以后，Checkpoint 进程将 Checkpoint 信息（SCN）写入/更新数据文件和控制文件中。SCN 是发出检查点命令时对应的 SCN。
在 Flink 中，Checkpoint 的过程包括以下具体步骤：

在每个时间间隔，如每秒或每分钟，Flink 都会触发一个 Checkpoint。这个时间间隔由用户在 Flink 配置中设定。
Checkpoint 进程首先会收集网络上的信息，包括流量、日志、事件等。这些信息可以从多个源头获取，例如网络设备、安全设备、服务器等。收集的信息会被存储在 Checkpoint 的数据库中，以供后续的分析和处理。
Checkpoint 进程会对收集到的信息进行分析，以确定是否存在安全威胁。分析的过程包括以下几个方面：
安全策略分析：检查网络上的流量是否符合安全策略，例如是否允许访问某个特定的端口或协议。
威胁分析：检查网络上的流量是否包含恶意的攻击行为，例如病毒、木马、DoS攻击等。
行为分析：检查网络上的流量是否存在异常行为，例如大量的连接请求、重复的访问等。
Checkpoint 进程会通知 DBWn 进程将所有脏块写入磁盘。这些脏块包含了未提交事务所修改的数据。物理位置连续的页会放在一起集中写入，以提高写入性能。新分配的缓存块不会被写入。
所有脏块都写入磁盘后，Checkpoint 进程会将所有的脏页都标记为“clean”。
最后，Checkpoint 进程会将结束的 Checkpoint 标记写入日志，并将 Log Block 写入持久化存储。这样，当 Flink 系统出现故障时，可以通过 Checkpoint 恢复数据的一致性。
2.Flink的双流Join分为哪几类
分为window join和interval join两种

window join：将两条实时流中元素分配到同一个时间窗口中完成Join

interval join：根据右流相对左流偏移的时间区间(interval)作为关联窗口，在偏移区间窗口中完成join操作

window join 

间隔联结（Interval Join）

3.Flink是如何处理反压的
反压就是指下游数据的处理速度跟不上上游数据的生产速度，Flink处理反压的流程如下：

每个TaskManager维护共享Network BufferPool（Task共享内存池），初始化时向Off-heap Memory中申请内存。
每个Task创建自身的Local BufferPool（Task本地内存池），并和Network BufferPool交换内存。
上游Record Writer向 Local BufferPool申请buffer（内存）写数据。如果Local BufferPool没有足够内存则向Network BufferPool申请，使用完之后将申请的内存返回Pool。
Netty Buffer拷贝buffer并经过Socket Buffer发送到网络，后续下游端按照相似机制处理。
当下游申请buffer失败时，表示当前节点内存不够，则逐层发送反压信号给上游，上游慢慢停止数据发送，直到下游再次恢复。
什么是反压（backpressure）

        反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。

反压的影响

反压并不会直接影响作业的可用性，它表明作业处于亚健康的状态，有潜在的性能瓶颈并可能导致更大的数据处理延迟。反压对Flink 作业的影响：

checkpoint时长：checkpoint barrier跟随普通数据流动，如果数据处理被阻塞，使得checkpoint barrier流经整个数据管道的时长变长，导致checkpoint 总体时间变长。
state大小：为保证Exactly-Once准确一次，对于有两个以上输入管道的 Operator，checkpoint barrier需要对齐，即接受到较快的输入管道的barrier后，它后面数据会被缓存起来但不处理，直到较慢的输入管道的barrier也到达。这些被缓存的数据会被放到state 里面，导致checkpoint变大。
checkpoint是保证准确一次的关键，checkpoint时间变长有可能导致checkpoint超时失败，而state大小可能拖慢checkpoint甚至导致OOM。

Flink的反压

1.5 版本之前是采用 TCP 流控机制，而没有采用feedback机制

TCP报文段首部有16位窗口字段，当接收方收到发送方的数据后，ACK响应报文中就将自身缓冲区的剩余大小设置到放入16位窗口字段。该窗口字段值是随网络传输的情况变化的，窗口越大，网络吞吐量越高。TCP 利用滑动窗口限制流量:

TCP 利用滑动窗口实现网络流控

4.Flink的watermark如何理解
        简单来说，它就是一种特殊的时间戳，作用就是为了让事件时间慢一点，等迟到的数据都到了，才触发窗口计算。我举个例子说一下为什么会出现watermark？

        比如现在开了一个5秒的窗口，但是2秒的数据在5秒数据之后到来，那么5秒的数据来了，是否要关闭窗口呢？可想而知，关了的话，2秒的数据就丢失了，如果不关的话，我们应该等多久呢？所以需要有一个机制来保证一个特定的时间后，关闭窗口，这个机制就是watermark

        从设备生成实时流事件，到Flink的source，再到多个oparator处理数据，过程中会受到网络延迟、背压等多种因素影响造成数据乱序。在进行窗口处理时，不可能无限期的等待延迟数据到达，当到达特定watermark时,认为在watermark之前的数据已经全部达到(即使后面还有延迟的数据), 可以触发窗口计算，这个机制就是 Watermark(水位线)，具体如下图所示。

        水位线可以用于平衡延迟和结果的完整性，它控制着执行某些计算需要等待的时间。这个时间是预估的，现实中不存在完美的水位线，因为总会存在延迟的记录。现实处理中，需要我们足够了解从数据生成到数据源的整个过程，来估算延迟的上线，才能更好的设置水位线。

        如果水位线设置的过于宽松，好处是计算时能保证近可能多的数据被收集到，但由于此时的水位线远落后于处理记录的时间戳，导致产生的数据结果延迟较大。

        如果设置的水位线过于紧迫，数据结果的时效性当然会更好，但由于水位线大于部分记录的时间戳，数据的完整性就会打折扣。

所以，水位线的设置需要更多的去了解数据，并在数据时效性和完整性上有一个权衡。

5.Flink的窗口机制分为哪几类
分为Time Window、Count Window和Session Window三种

时间窗口根据时间对数据进行划分，分为Tumbling Time Window和Sliding Time Window，其中滚动时间窗口会将数据流切分成不重叠的窗口，每一个事件只能属于一个窗口；滚动时间窗口中的一条数据可以对应多个窗口

计数窗口根据元素个数对数据进行划分，分为Tumbling Count Window和Sliding Count Window

会话窗口根据会话来对数据进行划分，简单来说，就是数据来了之后就开启一个会话窗口，如果接下来还有数据陆续到来，那么就一直保持会话；如果一段时间一直没收到数据，那就认为会话超时失效，窗口自动关闭

6.Flink是如何处理迟到数据的
watermark设置延迟时间

window的allowedLateness方法，可以设置窗口允许处理迟到数据的时间

window的sideOutputLateData方法，可以将迟到的数据写入侧输出流