Flink CDC是如何保证Source端与Sink的数据一致性？

Flink CDC 通过以下方式保证 Source 端与 Sink 的数据一致性：

1. 一致性快照：在启动时，Flink CDC 首先对数据库进行全量快照，确保数据源和 Flink 中的数据保持一致。在运行时，每次捕获到变更数据时，Flink CDC 将其缓存到内存中，并在下一个检查点时将其提交到 Flink 进行处理和分析。

2. 事务机制：Flink CDC 使用数据库的事务机制来保证数据的一致性。当捕获到变更数据时，在事务提交时，Flink CDC 将变更数据和事务元数据一起发送到 Flink 进行处理，确保数据的一致性。

3. Exactly-Once 语义：Flink CDC 支持 Flink 的 Exactly-Once 语义，可以保证数据的精确一次性处理。当启用 Exactly-Once 语义时，Flink 在检查点时记录状态信息，并在任务失败时自动恢复状态和数据，从而确保数据的精确一次性处理。

这些机制的结合确保了 Flink CDC 在数据同步过程中的一致性。然而，需要注意的是，Flink CDC 的数据一致性是建立在数据库事务的正确性和可靠性，以及 Flink 的检查点和恢复机制之上的。因此，在使用 Flink CDC 进行数据同步时，需要确保数据库事务的正确性，并根据具体情况选择是否启用 Flink 的 Exactly-Once 语义。

Flink CDC 通过 Change Data Capture 技术实现了从数据库中捕获变更数据，并将其同步到 Flink 中进行处理和分析，同时保证了 Source 端与 Sink 的数据一致性。具体来说，Flink CDC 保证数据一致性的方式如下：
采用一致性快照：Flink CDC 在启动时会先对数据库进行一次全量快照，确保数据源和 Flink 中的数据一致。在 CDC 运行时，每次捕获到变更数据时，Flink CDC 会将其缓存到内存中，并在下一个 Checkpoint 时将其提交到 Flink 中进行处理和分析。
使用事务机制：Flink CDC 在捕获变更数据时，会使用数据库的事务机制来保证数据的一致性。具体来说，Flink CDC 会在事务提交时，将变更数据和事务元数据一起发送到 Flink 中进行处理，以保证数据的一致性。
支持 Exactly-Once 语义：Flink CDC 支持 Flink 的 Exactly-Once 语义，可以保证数据的精确一次性处理。当 Flink CDC 启用 Exactly-Once 语义时，Flink 会在 Checkpoint 时记录状态信息，并在任务失败时自动恢复状态和数据，保证数据的精确一次性处理。
需要注意的是，Flink CDC 的数据一致性是建立在数据库的事务机制和 Flink 的 Exactly-Once 语义基础之上的。因此，在使用 Flink CDC 进行数据同步时，需要保证数据库事务的正确性和可靠性，并根据具体情况来选择是否启用 Flink 的 Exactly-Once 语义。

source和sink的连接器需要和Flink的检查点和恢复机制进行集成才能提供有意义的一致性保证。Fink的检查点和恢复机制和可以重置读位置的source连接器结合使用，可以保证应用程序不会丢失任何数据。

在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个：

Source 端：数据从上一阶段进入到 Flink 时，需要保证消息精准一次消费。可重设数据的读取位置，当发生故障时重置偏移量到故障之前的位置。 Flink 内部端：利用 Checkpoint 机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性。

checkpoint，发生故障时能够恢复各个环节的数据。 Sink 端：将处理完的数据发送到下一阶段时，需要保证数据能够准确无误发送到下一阶段。从故障恢复时，数据不会重复写入外部系统，幂等写入，事务写入。

ckp，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”