背景
在上一篇的博客里，大致介绍了flink checkpoint中的触发的大体流程，现在介绍一下触发之后下游的算子是如何做snapshot。
上一篇的文章: Flink checkpoint 源码分析- Flink Checkpoint 触发流程分析-CSDN博客
代码分析
1. 在SubtaskCheckpointCoordinatorImpl中的checkpointState 主要进行了这个操作， source首先构造barrier，然后广播给下游。我们现在跟踪一下barrier的流动。
org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.SubtaskCheckpointCoordinatorImpl#checkpointState
CheckpointBarrier checkpointBarrier =
new CheckpointBarrier(metadata.getCheckpointId(), metadata.getTimestamp(), options);
operatorChain.broadcastEvent(checkpointBarrier, options.isUnalignedCheckpoint());这个广播实际上是将数据写入到了下游。写的方法实际上就是netty写。
从flush的方法进去可以看到实际上是通知下游数据可用，下游看到数据可用就可以拉数据。因此可以看到这里的数据传递是通过pull的方式。
最后这个方法最后调用的是：org.apache.flink.runtime.io.network.netty.PartitionRequestQueue#notifyReaderNonEmpty方法，通过netty告知下游有数据了。
这些数据是从哪里读取到的呢？其实是在org.apache.flink.runtime.io.network.partition.consumer.RemoteInputChannel#getNextBuffer里面，flink对netty 进行了封装
从这个方法再往上就可以看到是org.apache.flink.runtime.io.network.partition.consumer.SingleInputGate#getNextBufferOrEvent。
这里就是channel读取数据的地方。
这里有一个方法：transformToBufferOrEvent。这里判断里面是数据还是时间。flink中定义的事件如下。
如果这里会走第一个分支，会将数据放到buffer里
这个时候上层org.apache.flink.streaming.runtime.io.AbstractStreamTaskNetworkInput#emitNext
会接受数据, 如果是单流的话会在org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask#processInput 获取数据
里面有一个org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamOneInputProcessor#processInput
最后数据通过这个方法处理org.apache.flink.streaming.runtime.io.AbstractStreamTaskNetworkInput#emitNext
里面就是对barrier时间的处理
里面有不同的事件，针对不同的事件有不同的处理流程。其中包含了收到barrier如何处理的。从代码中可以看到有一个专门的方法处理barrier。
