Flink之所以能夠做到高效而準確的有狀態流式處理，核心是依賴於檢查點（checkpoint）機制。當流式程序運行出現異常時，能夠從最近的一個檢查點恢復，從而最大限度地保證數據不丟失也不重複。
Flink檢查點本質上是通過異步屏障快照（asychronous barrier snapshot, ABS）算法產生的全局狀態快照，一般是存儲在分佈式文件系統（如HDFS）上。但是，如果狀態空間超大（比如key非常多或者窗口區間很長），檢查點數據可能會達到GB甚至TB級別，每次做checkpoint都會非常耗時。由於狀態數據在檢查點之間的變化往往沒有那麼明顯，增量檢查點可以很好地解決這個問題。顧名思義，增量檢查點只包含本次checkpoint與上次checkpoint狀態之間的差異，而不是所有狀態，變得更加輕量級了。
目前Flink有3種狀態後端，即內存（MemoryStateBackend）、文件系統（FsStateBackend）和RocksDB（RocksDBStateBackend），只有RocksDB狀態後端支持增量檢查點。該功能默認關閉，要打開它可以在flink-conf.yaml中配置：
state.backend: rocksdb
state.backend.incremental: true
或者在代碼中配置：
RocksDBStateBackend rocksDBStateBackend = new RocksDBStateBackend("hdfs://path/to/flink-checkpoints", true);
env.setStateBackend(rocksDBStateBackend);
爲什麼只有RocksDB狀態後端支持增量檢查點呢？這是由RocksDB本身的特性決定的。RocksDB是一個基於日誌結構合併樹（LSM樹）的鍵值式存儲引擎，我們能明確地感覺到，它與HBase肯定有諸多相似之處。如果看官不瞭解LSM樹的話，可以通過這篇文章來做個簡單的瞭解。
在RocksDB中，扮演HBase MemStore角色的寫緩存叫做memtable。memtable寫滿之後也會flush到磁盤，形成與HFile類似的東西，叫做sstable（是“有序序列表”即sorted sequence table的縮寫）。RocksDB也存在compaction線程，在後臺合併已經寫入的sstable，原有的sstable會包含所有的鍵值對，合併前的sstable在此後會被刪除。
由於Flink檢查點生成的時間必須確定，因此不能等待RocksDB的memtable自動flush到磁盤，而是由Flink主動調用RocksDB提供的API強制刷寫。有了上面的鋪墊，下面通過例子來解釋增量檢查點的過程。
From https://flink.apache.org/features/2018/01/30/incremental-checkpointing.html
上圖示出一個有狀態的算子的4個檢查點，其ID爲2，並且state.checkpoints.num-retained參數設爲2，表示保留2個檢查點。表格中的4列分別表示RocksDB中的sstable文件，sstable文件與存儲系統中文件路徑的映射，sstable文件的引用計數，以及保留的檢查點的範圍。
下面按部就班地解釋一下：
- 檢查點CP 1完成後，產生了兩個sstable文件，即sstable-(1)與sstable-(2)。這兩個文件會寫到持久化存儲（如HDFS），並將它們的引用計數記爲1。
- 檢查點CP 2完成後，新增了兩個sstable文件，即sstable-(3)與sstable-(4)，這兩個文件的引用計數記爲1。並且由於我們要保留2個檢查點，所以上一步CP 1產生的兩個文件也要算在CP 2內，故sstable-(1)與sstable-(2)的引用計數會加1，變成2。
- 檢查點CP 3完成後，RocksDB的compaction線程將sstable-(1)、sstable-(2)、sstable-(3)三個文件合併成了一個文件sstable-(1,2,3)。CP 2產生的sstable-(4)得以保留，引用計數變爲2，並且又產生了新的sstable-(5)文件。注意此時CP 1已經過期，所以sstable-(1)、sstable-(2)兩個文件不會再被引用，引用計數減1。
- 檢查點CP 4完成後，RocksDB的compaction線程將sstable-(4)、sstable-(5)以及新生成的sstable-(6)三個文件合併成了sstable-(4,5,6)，並對sstable-(1,2,3)、sstable-(4,5,6)引用加1。由於CP 2也過期了，所以sstable-([1~4])四個文件的引用計數同時減1，這就造成sstable-(1)、sstable-(2)、sstable-(3)的引用計數變爲0，Flink就從存儲系統中刪除掉這三個文件。
通過上面的分析，我們可以看出Flink增量檢查點機制的巧妙之處：
- 通過跟蹤sstable的新增和刪除，可以記錄狀態數據的變化；
- 通過引用計數的方式，上一個檢查點中已經存在的文件可以直接被引用，不被引用的文件可以及時刪除；
- 可以保證當前有效的檢查點都不引用已經刪除的文件，從而保留
state.checkpoints.num-retained參數指定的狀態歷史。
增量檢查點解決了大狀態checkpointing的問題，但是在從檢查點恢復現場時會帶來潛在的overhead。這是顯然的：當程序出問題後，TaskManager需要從多個檢查點中加載狀態數據，並且這些數據中還可能會包含將被刪除的狀態。還有一點，就算磁盤空間緊張，舊檢查點的文件也不能隨便刪除，因爲新檢查點仍然會引用它們，如果貿然刪除，程序就無法恢復現場了。可見，優秀的技術方案往往也不是十全十美，往往都是要考慮tradeoff的。