Savepoint 作为实时任务的全局镜像，其在底层使用的代码和Checkpoint的代码是一样的。。。举例说明

Savepoint和Checkpoint都是在流式处理任务中用于实现容错机制的技术。它们的底层代码确实非常相似，都涉及到将当前任务状态保存到一个可靠的存储介质中，并且在需要恢复任务时，从这个存储介质中读取保存的状态信息。

举一个例子，假设我们正在实现一个实时传感器数据处理任务。该任务需要每秒处理数千个数据点，并根据数据点的值来触发一些特定的行动。由于数据流是持续不断的，因此在任务执行期间，可能会发生各种各样的故障，比如节点故障、网络故障等等。

为了保证任务的容错性，我们可以使用Checkpoint或Savepoint技术来实现任务状态的定期备份。在备份过程中，我们会将当前正在处理的数据点、已经触发的行动等信息保存到一个可靠的存储介质中，比如HDFS、S3等等。如果任务在后续执行期间发生故障，我们可以使用之前备份的状态信息来恢复任务执行，从而避免数据丢失和任务失败的情况发生。

在实现Checkpoint或Savepoint时，我们需要考虑很多细节问题，比如如何实现存储介质的容错性、如何避免因频繁备份而导致的性能问题等等。但是无论使用哪种技术，它们都需要在底层实现类似的状态备份和恢复逻辑。