Flink 狀態（State）簡介

            在 Flink 中，狀態管理是流處理應用的核心概念之一，它允許算子（operators）在處理事件時保持和操作狀態信息。在 Flink 中，狀態可以被視為算子的“記憶”，它使得算子能夠在處理無界流數據時保持對歷史數據的跟蹤。狀態可以是簡單的鍵值對，也可以是更復雜的數據結構，如列表、集合或自定義對象。狀態的更新和查詢對于實現復雜的流處理邏輯至關重要。

具體說來，首先，Checkpoint 是 Flink 的一種容錯機制。它通過周期性地自動保存作業狀態到一個持久化存儲系統中，來確保在發生故障時可以從最后一個成功的 Checkpoint 恢復作業狀態，從而保證數據處理的一致性和準確性。Checkpoint 的觸發是自動的，并且對用戶是透明的，不需要用戶進行額外的編程工作。當 Flink 作業正在運行時，Checkpoint 機制會定期激活，觸發作業的狀態（如中間結果、配置信息等）被保存到預先定義的存儲位置。這些狀態信息被保存后，如果發生故障，Flink 可以使用這些保存的狀態信息來重建作業的狀態，從而恢復作業的正常運行。

而Savepoint 與 Checkpoint 類似，也是 Flink 用于保存作業狀態的機制。不同之處在于，Savepoint 是顯式的，需要用戶手動觸發。用戶可以在任何時刻創建一個 Savepoint，以便在需要時使用這個狀態來重啟作業。Savepoint 為用戶提供了更多的靈活性和控制權，因為它允許用戶在特定的時刻創建作業的快照。Savepoint 可以用于作業升級、回滾或者恢復到一個已知的穩定狀態，這對于作業的維護和更新非常有用。與 Checkpoint 一樣，Savepoint 也是