流处理中的检查点是一种容错机制，用于确保在发生故障后数据处理能够正确恢复。在处理连续数据流的系统中（例如实时分析或事件驱动的应用程序），硬件崩溃、网络问题或软件错误等故障会中断处理。检查点通过定期保存系统的当前状态来解决此问题，包括处理的数据位置（例如，Kafka 主题中的偏移量）和中间计算结果（例如，聚合值）。这使得系统可以从上次保存的状态重新启动，而不是从头开始重新处理所有数据，从而最大限度地减少数据丢失并避免重复工作。例如，一个处理事务的欺诈检测系统可能会使用检查点来恢复可疑活动计数，而不会错过任何事务或在故障后重新计数。
在诸如 Apache Flink 或 Kafka Streams 之类的分布式流处理框架中，检查点涉及跨多个节点进行协调，以捕获整个系统的一致快照。这是通过将“屏障”插入数据流中来完成的——特殊的标记，指示任务暂时暂停，保存其状态，并确认完成。一旦所有节点都确认它们的状态已保存，检查点就最终确定。例如，在一个计算实时指标（例如，跨服务器的平均响应时间）的分布式应用程序中，每个节点都会将其部分结果（总和和计数）与流位置一起保存。在恢复期间，节点重新加载这些值并从正确的偏移量恢复处理。即使在具有并行任务的复杂管道中，这种协调也能确保不会跳过或不一致地重新处理数据。
检查点的频率涉及可靠性和性能之间的权衡。频繁的检查点会减少数据丢失，但会增加开销，因为持久化状态（例如，到 HDFS 等分布式文件系统）会消耗资源并引入延迟。例如，股票交易平台可能会使用较短的检查点间隔（例如，每 5 秒）来最大限度地减少中断期间的损失，而面向批处理的 IoT 系统处理传感器数据可能会选择较长的间隔（例如，1 分钟）来优先考虑吞吐量。开发人员根据其应用程序对数据丢失的容忍度和性能要求来配置这些设置。现代框架还通过增量快照（仅保存已更改的状态）或异步写入来优化检查点，以减少影响。正确实施后，检查点可在容错性和效率之间取得平衡，从而确保可靠的流处理，而不会降低用户体验。