一、检查点：检查点屏障跟普通记录一样。它们由算子处理，但并不参与计算，而是会触发与检查点相关的行为。会在算子之间流动。当读取输入流的数据源遇到检查点屏障时，它将其在输入流中的位置保存到稳定存储中。如果输入流来自消息传输系统（Kafka 或 MapR Streams），这个位置就是偏移量。Flink 的存储机制是插件化的，稳定存储可以是分布式文件系统，如HDFS、S3 或 MapR-FS
如图所示，位于检查点之前的所有记录（[“b”,2]、[“b”,3] 和 [“c”,1]）被 map 算子处理之后的情况。此时，稳定存储已经备份了检查点屏障在输入流中的位置（备份操作发生在检查点屏障被输入算子处理的时候）。map 算子接着开始处理检查点屏障，并触
发将状态异步备份到稳定存储中这个动作
当 map 算子的状态备份和检查点屏障的位置备份被确认之后，该检查点操作就可以被标记为完成，如下图所示。我们在无须停止或者阻断计算的条件下，在一个逻辑时间点（对应检查点屏障在输入流中的位置）为计算状态拍了快照。通过确保备份的状态和位置指向同一个逻辑时间点，后文将解释如何基于备份恢复计算，从而保证 exactly-once。值得注意的是，当没有出现故障时，Flink 检查点的开销极小，检查点操作的速度由稳定存储的可用带宽决定。
检查点操作完成，状态和位置均已备份到稳定存储中。输入流中的所有记录都已处理完成。值得注意的是，备份的状态值与实际的状态值是不同的。备份反映的是检查点的状态
Flink 将输入流倒回到上一个检查点屏障的位置，同时恢复 map 算子的状态值。然后，Flink 从此处开始重新处理。这样做保证了在记录被处理之后，map 算子的状态值与没有发生故障时的一致
二、保存点：
保存点与检查点的工作原理一致，只不过检查点是自动触发的，而保存点需要命令行触发或者web控制台触发。和检查点一样，保存点也保存到稳定存储当中，用户可以从保存点重启作业，而不用从头开始
保存点的作用：(1) 应用程序代码升级：假设你在已经处于运行状态的应用程序中发现了一个 bug，并且希望之后的事件都可以用修复后的新版本来处理。通过触发保存点并从该保存点处运行新版本，下游的应用程序并不会察觉到不同（当然，被更新的部分除外）。
(2) Flink 版本更新：Flink 自身的更新也变得简单，因为可以针对正在运行的任务触发保存点，并从保存点处用新版本的 Flink 重启任务。
(3) 维护和迁移：使用保存点，可以轻松地“暂停和恢复”应用程序。这对于集群维护以及向新集群迁移的作业来说尤其有用。此外，它还有利于开发、测试和调试，因为不需要重播整个事件流。
(4) 假设模拟与恢复：在可控的点上运行其他的应用逻辑，以模拟假设的场景，这样做在很多时候非常有用。
(5) A/B 测试：从同一个保存点开始，并行地运行应用程序的两个版本，有助于进行 A/B 测试。
保存点是一个强大的功能。除了故障恢复外，保存点可以用于:有计划的手动备份，更新应用程序，版本迁移，暂停和重启应用，等等