Почему flink не может восстановиться из точки сохранения

версия flink 1.7

Я пытаюсь восстановить задание flink из точки сохранения (или контрольной точки), то что делает задание, это чтение из kafka - ›выполнение агрегации 30-минутного окна (как счетчик) -› погружение в kafka.

Я использую RockDB и включенную контрольную точку.

теперь я пытаюсь запустить точку сохранения вручную. ожидаемое значение каждого агрегированного - 30 (1 данные в минуту). но когда я восстанавливаюсь из точки сохранения (flink run -d -s {url}), агрегированное значение не равно 30 (меньше 30, зависит от времени, когда я отменяю задание flink и восстанавливаю). когда задание выполняется нормально, оно получает 30.

я не знаю, почему некоторые данные могут быть потеряны?

и журнал показывает состояние Нет восстановления для FlinkKafkaConsumer

основной код:

        source.flatMap(new FlatMapFunction<String, Model>() {
        private static final long serialVersionUID = 5814342517597371470L;

        @Override
        public void flatMap(String value, Collector<Model> out) throws Exception {
            LOGGER.info("----> catch value: " + value);
            Model model =  JSONObject.parseObject(value, Model.class);
            out.collect(model);
        }
    }).uid("flatmap-1").name("flatmap-1").assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPunctuatedWatermarks<Model>() {

        private static final long serialVersionUID = -1742071229344039681L;

        @Override
        public long extractTimestamp(Model element, long previousElementTimestamp) {
            return element.getTime();
        }

        @Nullable
        @Override
        public Watermark checkAndGetNextWatermark(Model lastElement, long extractedTimestamp) {
            return new Watermark(extractedTimestamp);
        }
    }).setParallelism(1).keyBy(Model::getDim).window(new DynamicWindowAssigner()).aggregate(new AggregateFunction<Model, Model, Model>() {
        @Override
        public Model createAccumulator() {
            return new Model();
        }

        @Override
        public Model add(Model value, Model accumulator) {
            init(value, accumulator);
            accumulator.setValue(accumulator.getValue() + 1);
            return accumulator;
        }

        @Override
        public Model getResult(Model accumulator) {
            return accumulator;
        }

        @Override
        public Model merge(Model a, Model b) {
            return null;
        }

        private void init(Model value, Model accumulator){
            if(accumulator.getTime() == 0L){
                accumulator.setValue(0);
                accumulator.setDim(value.getDim());
                accumulator.setTime(value.getTime());
            }
        }
    }).uid("agg-1").name("agg-1").map(new MapFunction<Model, String>() {
        private static final long serialVersionUID = -1742071229344039681L;

        @Override
        public String map(Model value) throws Exception {
            value.setTime(TimeWindow.getWindowStartWithOffset(value.getTime(), 0, TimeUnit.MINUTES.toMillis(30)));
            return JSONObject.toJSONString(value);
        }
    }).uid("flatmap-2").name("flatmap-2").setParallelism(4).addSink(metricProducer).uid("sink").name("sink").setParallelism(2);

настройки контрольной точки:

    final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
    env.enableCheckpointing(60000);
    env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
    env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(120000);
    env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
    env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(50000);
    StateBackend stateBackend = new RocksDBStateBackend(${path}, true);
    env.setStateBackend(stateBackend);
    env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
    env.getConfig().disableSysoutLogging();