Flink 保证 ExactlyOnce
1、使用执行ExactlyOnce 的数据源，比如 kafka
2、使用FlinkConsumer，开启CheckPointing，偏移量会保存通过CheckPointing 保存到StateBackend中，并且默认会将偏移量写入kafka的特殊 topic中，即 __consumer_offsets
3、FlinkKafkaConsumer的setCommitOffsetsOnCheckpoints 参数默认为true，即将偏移量写入到kafka特殊的 Topic中，目的是为了监控或重启任务没有指定savePoint时可以接着以前的偏移量继续消费。
4、并且设置CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE
5、存储系统支持覆盖（Redis、Hbase、ES） 使用幂等性，将原来的数据覆盖
6、Barrier（隔离带）可以保证一个流水线中的所有算子都处理完成了在对该条数据做CheckPoint。
7、存储系统不支持覆盖
要支持事务，成功了提交事务和偏移量，如果失败可以回滚且不更新偏移量