回撤流是流處理中的一個重要概念，主要用於在流處理系統中撤回或更新已經傳送到下游節點的數據。這一概念在Flink等流處理框架中得到了套用，以處理數據準確性問題。
定義與目的：
回撤流允許對已經傳送到下游的數據進行撤回或更新，確保數據的準確性。
在Flink中，回撤流通過事務性API實現，支持對數據流進行事務處理，以回撤錯誤數據，提高系統的穩定性和可靠性。
工作原理：
當使用`Key By`或`Group By`操作時，如果相同Key的數據再次出現，Flink會生成一條delete訊息和一條新的insert訊息發往下游。這種方式允許對歷史數據進行更新，而不是直接更改已傳送的訊息。
套用場景：
例如，在詞頻統計場景中，如果沒有回撤流機制，最終統計結果可能不準確。通過回撤流，可以確保統計結果的正確性。
聚合運算元與Sink運算元的回撤：
聚合運算元使用兩種狀態（state和cntState）來維護中間結果和聚合訊息的數量。state用於更新中間聚合狀態，cntState用於判斷是否傳送當前新的聚合訊息或上一次聚合訊息的回撤訊息。
Sink運算元的回撤能力取決於其插入模式。例如，Kafka Sink只支持append模式，而JDBC Sink在Flink 1.11版本中支持upsert模式，這意味著它可以處理INSERT、UPDATE和DELETE語句。
總結：
回撤流是流處理中的一個關鍵功能，它通過撤回或更新已傳送到下游的數據來確保數據的準確性。在Flink等系統中，回撤流通過事務性API實現，支持對數據流進行事務處理，從而提高系統的穩定性和可靠性。