1 简介

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，由Apache软件基金会开发和维护，旨在为实时和批处理数据提供统一的计算引擎。Flink的设计理念是支持无边界和有边界的流数据上的有状态计算，这使得它特别适用于处理持续不断的实时数据流，同时也能有效处理传统的批量数据集。

2 核心特征

Flink的核心特性包括：

1. 统一的数据处理模型：无论是处理实时流数据还是批处理数据，Flink提供了一个一致的API，使得开发者可以使用相同的代码结构来处理不同来源的数据。

2. 精确一次的状态一致性：Flink支持有状态计算，能够在发生故障时保持状态的一致性和准确性，这对于复杂的事件处理和计算至关重要。

3. 事件时间与处理时间窗口：Flink基于事件时间窗口处理数据，能够应对乱序事件和延迟到达的数据，确保结果的准确性。

4. 高效且分布式：Flink设计为分布式系统，可在大规模集群环境下运行，并具备良好的性能表现，包括低延迟、高吞吐以及良好的可扩展性。

5. 容错机制：Flink内置了强大的容错机制，能在遇到节点故障时，通过检查点和保存点机制恢复应用程序的状态，确保数据处理的可靠性。

6. 流批一体：Flink不仅擅长实时流处理，还能够高效处理批处理作业，实现了流批处理的统一化，降低了运维成本和提高了资源利用率。

3 贡献者

至于Flink的贡献者，由于开源项目的贡献者群体庞大且不断变化，无法在这里列出全部的贡献者姓名。Apache Flink的发展得益于全球众多开发者的共同努力，包括但不限于大学研究人员、企业工程师、个人开发者等。他们通过提交代码、修复问题、撰写文档、参与讨论等方式，共同推进了Flink的技术进步和生态建设。

Apache Flink项目在全球范围内拥有广泛的开发者社群，其中中国的贡献者群体也非常活跃，尤其阿里巴巴集团在中国开源社区中扮演了重要角色。虽然我不能提供详尽的最新名单，但从之前的信息中可以了解到：

阿里巴巴集团在Flink开源社区中的贡献举足轻重，拥有超过20位社区核心贡献者，其中包括PMC成员（Project Management Committee，项目管理委员会）和Committer。例如李劲松（花名：之信）是阿里巴巴智能开源表存储负责人，同时也是Flink PMC成员。此外，还有来自同程旅行和汽车之家等公司的大数据专家也积极参与Flink社区贡献。

再比如崔星灿（Cui Xingcan）是Apache Flink的重要贡献者之一，并且担任过Apache Flink Committer的角色，他参与了Flink的开发和推广工作，对项目的贡献包括但不限于翻译相关书籍、制作在线教程、分享技术文章和公开课等内容，帮助社区更好地理解和使用Apache Flink。他还曾是Apache Flink Project Management Committee (PMC)的一员，在Flink的开发和社区建设方面发挥了重要作用。还翻译了有关Apache Flink的著作《基于Apache Flink的流处理》，有助于将Flink的相关知识在国内进行传播和普及。