简述Flink全局快照 ？
参考答案：
Flink全局快照是Apache Flink流处理框架中的一种容错机制，它用于在分布式环境中捕获数据流的一致状态。全局快照的目的是在故障发生时能够恢复到一致的状态，从而确保数据的完整性和正确性。
在Flink中，全局快照涉及以下关键组件和概念：
- 检查点（Checkpoints）：检查点是Flink中实现全局快照的核心机制。它定期地在分布式系统中捕获流处理任务的状态。这些状态可以是数据流中的中间状态、缓存的数据、操作的状态等。检查点不仅捕获状态，还记录了在特定时间点处理到哪个位置的数据，以便在恢复时可以从该位置重新开始处理。
- 屏障（Barriers）：在分布式环境中，全局快照需要确保所有相关的组件都在同一时间点上捕获状态。为了实现这一点，Flink使用了一种称为“屏障”的特殊消息。屏障沿着数据流传播，当操作符（Operator）收到屏障时，它会触发状态的快照，并将该屏障继续向下游传递。通过这种方式，Flink可以确保在全局范围内捕获一致的状态。
- 状态后端（State Backends）：状态后端用于存储和检索操作符的状态。在全局快照过程中，状态后端负责持久化捕获的状态。这可以是文件系统、数据库或其他存储系统。状态后端的选择取决于具体的业务需求、性能要求和容错能力。
Flink全局快照的工作流程大致如下：
- 触发检查点：Flink的协调器（Coordinator）会定期触发检查点。
- 传播屏障：当触发检查点时，Flink会向数据源发送一个屏障。这个屏障随着数据流传播到各个操作符。
- 捕获状态：当操作符收到屏障时，它会捕获当前的状态，并将该状态发送到状态后端进行持久化。然后，操作符将屏障继续向下游传递。
- 确认检查点：当所有操作符都成功捕获状态并将屏障传播到下游后，Flink会确认该检查点。这意味着该检查点捕获的状态是一致的，并且在故障恢复时可以使用。
如果系统发生故障，Flink可以利用最近成功的全局快照来恢复状态和数据流处理。这确保了数据的完整性和一致性，使得Flink能够在分布式环境中提供高可靠性的流处理服务。