Flink具体如何保证exactly-once呢? 它使用一种被称为"检查点"（checkpoint）的特性，在出现故障时将系统重置回正确状态。下面通过简单的类比来解释检查点的作用。 假设你和两位朋友正在数项链上有多少颗珠子，如下图所示。你捏住珠子，边数边拨，每拨过一颗珠子就给总数加一。你的朋友 ...

1. 状态一致性 当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。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？举例来说，假设要对最近一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后，计数结果是 ...

检查点，保存点，与状态恢复 Flink是一个分布式数据处理系统，这种场景下，它需要处理各种异常，例如进程终止、机器故障、网络中断等。因为tasks在本地维护它们的state，Flink必须确保在出现故障的情况下，state不会丢失，并且保持一致性。 在这一节，我们会介绍Flink用于保证 ...

Flink的恢复机制，基于它的一致性检查点。前面我们已经了解了从流应用中创建检查点的简单方法——先暂停应用，保存检查点，然后再恢复应用程序，这种方法很好理解，但它的理念是“停止一切”，这对于即使是中等延迟要求的应用程序而言也是不实用的。所以Flink没有这么简单粗暴 ...

一、标准检查点 选择需要插入检查点的语句，点击右键，选择Insert Standard Checkpoint.... 二、图像检查点（Insert Standard Checkpoint....） 在图像上点击鼠标右键选择 出现标准检查点弹窗，点击“OK ...

一.简介 　　流应用程序必须保证7*24全天候运行，因此必须能够适应与程序逻辑无关的故障【例如：系统故障、JVM崩溃等】。为了实现这一点，SparkStreaming需要将足够的信息保存到容错存储系统中，以便它可以从故障中恢复。 　　检查点有两种类型。 　　　　1.元数据检查点 ...

断言就类似LoadRunner中的检查点。对上一个请求返回的信息，做字符串、数据包大小、HTML、XML、图片等做判断，确保返回的信息的准确性。 添加响应断言：欢迎您 如果登陆页登陆成功，则后台会返回欢迎信息字样 断言中可以添加多个断言一起判断，断言中也可以使用参数化方法，进行 ...

　　判断脚本是否执行成功是根据服务器返回的状态来确定的，如果服务器返回的HTTP状态为 200 OK ，那么VuGen 就认为脚本正确地运行了，并且是运行通过的。在绝大多数系统出错时会返回错误页面码？ 不会一般系统都会返回一个消息提示框，来提升用户感受。例如，“网站繁忙，请稍后 ...