前段时间在社区邮件中看到有人提问是否可以动态开启 Checkpoint，昨天在钉钉群中又看到有个同学在问能够动态调整 Checkpoint 的时间，其实不仅仅是这些，在社区邮件和群里经常看到有问这块内容的问题，所以可以发现在 Flink 中其实关于 Checkpoint 相关的东西还是非常重要且解决起来比较麻烦，估计应该也困扰了不少人。
不过今天的话题不是在于去讨论 Checkpoint 的机制，因为前面两个问题都涉及到了动态的去配置 Checkpoint 的参数（是否开启和 Checkpoint 的时间间隔），而 zhisheng 我在前面通过两个视频讲解了 Flink 如何与 Apollo 和 Nacos 整合去动态的更改作业配置，所以私底下就有同学找我咨询是否可以动态的更改 Checkpoint 配置，我当时因为知道其实有些参数是一旦初始化了之后是改不了的，但是具体什么参数我也不难全部列举，所以只好回答那位同学说：以自己实测的结果为准哈。
所以这里我就给大家演示一下到底是否可以动态的更改 Checkpoint 配置，请看我在 B 站的视频（点击文章末尾的阅读原文可以查看）：
https://www.bilibili.com/video/av92655075/
通过这个视频，虽然我是使用 Flink 和 Nacos 整合的，作业监听到了 Checkpoint 的配置做了修改，但是可以发现其实 Checkpoint 更改后其实是不生效的。
这里仅从个人的思考来解释一下：因为 Flink 是 Lazy Evaluation（延迟执行），当程序的 main 方法执行时，我们创建的 env 会依次进行属性的初始化配置，但是数据源加载数据和数据转换等算子不会立马执行，这些算子操作会被创建并添加到程序的执行计划中去，只有当执行环境 env 的 execute 方法被显示地触发执行时，整个程序才开始执行实际的操作（StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph），所以在程序执行 execute 方法后再修改 env 的配置其实就不起作用了。
另外给大家来看下邱从贤(负责 Flink State 相关)对能否动态配置 Checkpoint 的回答：
相关的测试代码在: https://github.com/zhisheng17/flink-learning/blob/master/flink-learning-configration-center/flink-learning-configration-center-nacos
END
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