1.延遲數據(allowedLateness)

　　答案：延長窗口銷毀

　　窗口watermark和allowedLateness之后依然遲到的流數據，也是通過.sideOutputLateData(outputTag)和result.getSideOutput(outputTag)的側輸出流方式輸出的，拿到這一部分數據后用戶可以自己處理。

　　2.什么是barrier不對齊？

　　答案：當還有其他輸入流的barrier還沒有到達時，會把已到達的barrier之后的數據1、2、3擱置在緩沖區，等待其他流的barrier到達后才能處理。

　　barrier不對齊就是指當還有其他流的barrier還沒到達時，為了不影響性能，也不用理會，直接處理barrier之后的數據。等到所有流的barrier的都到達后，就可以對該Operator做CheckPoint了。

　　3.為什么要進行barrier對齊？不對齊到底行不行？

　　答案：Exactly Once時必須barrier對齊，如果barrier不對齊就變成了At Least Once；

　　CheckPoint的目的就是為了保存快照，如果不對齊，那么在第n次快照之前，已經處理了一些n快照之后對應的offset之后的數據，當程序從n次恢復任務時，n次快照對應的offset之后的數據還會被處理一次，所以就出現了重復消費。如果聽不懂沒關系，后面有案例讓您懂。

　　4.相關參數配置

　　答案：

　　5.Flink是如何保證Exactly-once語義的？

　　答案：

　　1）事務寫(有延遲)：兩階段提交(Two-Phase-Commit，2PC)，預寫日志(Write-Ahead-Log，WAL)

　　兩階段提交：如果外部系統自身就支持事務(比如Kafka)，可以使用2PC方式，提供百分百端到端的Exactly-Once。

　　WAL：WAL方式通用性更強，適合幾乎所有外部系統，但也不能提供百分百端到端的Exactly-Once;

　　2）冪等性

　　多次寫入相同數據，結果是一致的的(redis，hbase等)

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