MrWhiteSike commented on a change in pull request #17943:
URL: https://github.com/apache/flink/pull/17943#discussion_r803606329
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File path: docs/content.zh/docs/dev/datastream/fault-tolerance/checkpointing.md
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@@ -43,34 +43,40 @@ Flink 的 checkpoint 机制会和持久化存储进行交互，读写流与状
## 开启与配置 Checkpoint
-默认情况下 checkpoint 是禁用的。通过调用 `StreamExecutionEnvironment` 的
`enableCheckpointing(n)` 来启用 checkpoint，里面的 *n* 是进行 checkpoint 的间隔，单位毫秒。
+默认情况下 checkpoint 是禁用的。通过调用 `StreamExecutionEnvironment` 的
`enableCheckpointing(n)` 来启用 checkpoint，其中 *n* 表示 [checkpoint 时间间隔]({{< ref
"docs/ops/production_ready#choose-the-right-checkpoint-interval" >}})，单位毫秒。
Checkpoint 其他的属性包括：
- - *精确一次（exactly-once）对比至少一次（at-least-once）*：你可以选择向 `enableCheckpointing(long
interval, CheckpointingMode mode)` 方法中传入一个模式来选择使用两种保证等级中的哪一种。
+ - *checkpoint 存储（storage）*：用户可以设置 checkpoint 快照持久化的位置。 默认情况下，Flink 会存储在
JobManager 的堆中。在生产环境中，建议改用持久化的文件系统。 请参考 [checkpoint 存储]({{< ref
"docs/ops/state/checkpoints#checkpoint-storage" >}}) 以获取有关作业级别和集群级别的可用配置的更多详细信息。
+
+ - *精确一次（exactly-once）对比至少一次（at-least-once）*：你可以选择向 `enableCheckpointing(n)`
方法中传入一个模式来选择使用两种保证等级中的哪一种。
对于大多数应用来说，精确一次是较好的选择。至少一次可能与某些延迟超低（始终只有几毫秒）的应用的关联较大。
-
- - *checkpoint 超时*：如果 checkpoint 执行的时间超过了该配置的阈值，还在进行中的 checkpoint 操作就会被抛弃。
-
+
+ - *checkpoint 超时*：如果 checkpoint 执行的时间超过了该配置的阈值，还在进行中的 checkpoint 操作就会被取消。
+
- *checkpoints 之间的最小时间*：该属性定义在 checkpoint 之间需要多久的时间，以确保流应用在 checkpoint
之间有足够的进展。如果值设置为了 *5000*，
- 无论 checkpoint 持续时间与间隔是多久，在前一个 checkpoint 完成时的至少五秒后会才开始下一个 checkpoint。
-
- 往往使用“checkpoints 之间的最小时间”来配置应用会比 checkpoint 间隔容易很多，因为“checkpoints
之间的最小时间”在 checkpoint 的执行时间超过平均值时不会受到影响（例如如果目标的存储系统忽然变得很慢）。
-
+ 无论 checkpoint 持续时间与间隔是多久，在前一个 checkpoint 完成时的至少五秒后才会开始下一个 checkpoint。
Review comment:
```suggestion
无论 checkpoint 持续时间与间隔是多久，在前一个 checkpoint 完成至少五秒后才会开始下一个 checkpoint。
```
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