1.at-most-once: 故障发生之后，计数结果可能丢失。同样的还有udp。
2.at-least-once: 计数程序在发生故障后可能多算，但是绝不会少算。
3.exactly-once: 这指的是系统保证在发生故障后得到的计数结果与正确值一致。
Flink的一个重大价值在于，它既保证了exactly-once，也具有低延迟和高吞吐的处理能力。
1.内部保证 —— 依赖checkpoint
2.source 端 —— 需要外部源可重设数据的读取位置
3.sink 端 —— 需要保证从故障恢复时，数据不会重复写入外部系统
而对于sink端，又有两种具体的实现方式：幂等（Idempotent）写入和事务性（Transactional）写入。
1.幂等写入
所谓幂等操作，是说一个操作，可以重复执行很多次，但只导致一次结果更改，也就是说，后面再重复执行就不起作用了。
比如向hash表中写入数据.
2.事务写入
需要构建事务来写入外部系统，构建的事务对应着 checkpoint，等到 checkpoint 真正完成的时候，才把所有对应的结果写入 sink 系统中。
对于事务性写入，具体又有两种实现方式：预写日志（WAL）和两阶段提交（2PC）。DataStream API 提供了GenericWriteAheadSink模板类和TwoPhaseCommitSinkFunction 接口，可以方便地实现这两种方式的事务性写入。
