Flink中两阶段提交是为了保证端到端的Exactly Once，主要依托checkpoint机制来实现，先看一下checkpoint的整体流程，

1. jobMaster 会周期性的发送执行checkpoint命令(start checkpoint)；2.当source端收到执行指令后会产生一条barrier消息插入到input消息队列中，当处理到barrier时会执行本地checkpoint, 并且会将barrier发送到下一个节点，当checkpoint完成之后会发送一条ack信息给jobMaster ；3. 当DAG图中所有节点都完成checkpoint之后，jobMaster会收到来自所有节点的ack信息，那么就表示一次完整的checkpoint的完成；4. JobMaster会给所有节点发送一条callback信息，表示通知checkpoint完成消息，这个过程是异步的，并非必须的，方便做一些其他的事情，例如kafka offset提交到kafka。

 

对比Flink整个checkpoint机制调用流程可以发现与2PC非常相似，JobMaster相当于协调者，所有的处理节点相当于执行者，start-checkpoint消息相当于pre-commit消息，每个处理节点的checkpoint相当于pre-commit过程，checkpoint ack消息相当于执行者反馈信息，最后callback消息相当于commit消息，完成具体的提交动作。那么我们应该怎么去使用这种机制来实现2PC呢？Flink提供了CheckpointeDFunction与CheckpointListener这样两个接口，CheckpointedFunction中有snapshotstate方法，每次checkpoint触发执行方法，通常会将缓存数据放入状态中，可以理解为是一个hook，这个方法里面可以实现预提交，CheckpointListener中有notifyCheckpointcomplete方法，checkpoint完成之后的通知方法，这里可以做一些额外的操作，例如FlinkKafakConsumerBase 使用这个来完成kafka offset的提交，在这个方法里面可以实现提交操作。在2PC中提到如果对应流程2预提交失败，那么本次checkpoint就被取消不会执行，不会影响数据一致性，那么如果流程4提交失败了，在flink中可以怎么处理的呢？ 我们可以在预提交阶段(snapshotState)将事务的信息保存在state状态中，如果流程4失败，那么就可以从状态中恢复事务信息，并且在CheckpointedFunction的initializeState方法中完成事务的提交，该方法是初始化方法只会执行一次，从而保证数据一致性。

 

参考：1、flink exactly-once系列之两阶段提交概述