本文介绍: 最后，在数据消费端，需要确保消费者能够支持“事务性”提交，比如使用支持事务的数据库（如 MySQL）进行数据写入。这样，在发生故障时，Flink 可以回滚未完成的事务，并重新执行已提交的事务，从而保证数据的一致性和准确性。尽管在程序正常运行、资源充足的情况下实现 Exactly-Once 语义并不难，但实际生产环境中存在各种复杂情况和突发状况，因此为了可靠地实现 Exactly-Once，需要以下容错机制。这样，如果程序重启，可以准确地从未被消费的第一条数据开始读取，既不会多读也不会少读。
一步一个脚印，一天一道大数据面试题。
在流式大数据处理框架中，Exactly-Once 语义对于确保每条数据精确地只被消费一次（避免重复读取和丢失读取）非常重要。下面将介绍 Flink 是如何实现 Exactly-Once 语义的。
尽管在程序正常运行、资源充足的情况下实现 Exactly-Once 语义并不难，但实际生产环境中存在各种复杂情况和突发状况，因此为了可靠地实现 Exactly-Once，需要以下容错机制。
数据源（Source）
首先，数据源需要记录“偏移量”，即标记已读取的位置。这样，如果程序重启，可以准确地从未被消费的第一条数据开始读取，既不会多读也不会少读。
Flink 检查点（Checkpoint）
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