Flink CDC我创建了两个检查点，一次启动生成01，他不会执行这个insert 数据是怎么回事？

数据库的变更日志没有更新：如果在生成检查点时，数据库的变更日志没有更新，那么Flink CDC可能会错过这个insert数据。在Flink CDC中，如果数据库的变更日志没有更新，那么Flink CDC无法正确地读取和处理binlog消息，可能会导致数据丢失。
检查点间隔设置过短：如果检查点间隔设置过短，那么Flink CDC可能会频繁地生成检查点，导致检查点数量过多。在Flink CDC中，如果检查点数量过多，可能会导致Flink无法正确地处理检查点，从而影响数据的正确性和完整性。

在Flink CDC中，检查点是一种用于保存和恢复任务状态的方式。当你创建一个新的检查点时，Flink会将当前任务的状态保存到磁盘上，并将新的检查点信息写入到检查点文件中。当任务重新启动时，Flink会从检查点文件中读取检查点信息，并将任务状态恢复到检查点的状态。
在你的情况下，你创建了两个检查点，并且从01检查点恢复了任务。在你执行insert操作后，你从01检查点恢复了任务。由于01检查点的状态已经被保存到磁盘上，因此在你执行insert操作后，Flink不会执行这个insert操作。这是因为Flink会从检查点文件中读取检查点信息，并将任务状态恢复到检查点的状态，而不是从数据库中读取数据。
如果你想要在任务恢复后执行insert操作，你可以使用Flink的checkpoint recovery模式。在checkpoint recovery模式下，Flink会在每次启动任务时，从最新的检查点文件中读取检查点信息，并将任务状态恢复到检查点的状态。这样，你就可以在任务恢复后执行insert操作了。如果你使用的是PostgreSQL，那么在Flink CDC中，你需要使用PostgreSQL的逻辑复制功能来实现数据的复制和同步。在PostgreSQL中，逻辑复制是一种用于复制和同步数据库数据的方式，它可以通过复制槽来实现。在Flink CDC中，你可以通过指定相同的复制槽来实现数据的复制和同步。由于复制槽只能被一个进程处理，因此在你启动多个任务时，你需要确保这些任务都指定了不同的复制槽，以避免数据的冲突和不一致性。

Flink的CDC（Change Data Capture）功能在捕获数据库更改数据时，会维护一个全局的变更跟踪。这个跟踪会记录所有已经捕获到的变更，以便在故障恢复时，不会重复捕获已经捕获过的变更。

在你描述的情况下，当你从01的检查点恢复时，Flink的CDC插件会发现已经存在一个变更跟踪，所以这个插入操作（insert）不会被捕获。这是因为在你从01的检查点恢复之前，这个插入操作已经在一个更早的检查点中被捕获过了。

这与PostgreSQL的复制槽（replication slot）无关。复制槽是用来在多个PostgreSQL实例之间同步数据的，而Flink的CDC插件是在单个实例上捕获数据库的更改数据。

如果你希望再次捕获这个插入操作，你需要清除Flink的CDC插件的变更跟踪，然后再从01的检查点恢复。你可以通过调用Flink的CDC插件的API来清除变更跟踪。