关于Flink在背压下的checkpoint（ck）优化，Flink 1.13和1.14版本确实进行了一些重要的改进，但具体针对背压下的ck优化，可能需要深入版本更新日志和官方文档来查找更详细的信息。以下是一些可能的优化方向：
1. 改进背压度量系统：Flink 1.13版本引入了一个改进的背压度量系统，使用任务邮箱计时而不是线程堆栈采样来更准确地检测背压情况。这有助于更精细地识别哪些操作符在背压下运行缓慢，从而可以更精确地优化checkpoint的执行。
2. 优化作业数据流图形表示：Flink 1.13版本还重新设计了作业数据流的图形表示，使用颜色编码和繁忙度、背压比率来表示。这种改进使得开发者可以更直观地看到哪些部分的操作符在背压下运行不畅，从而可以针对这些部分进行ck的优化。
3. Checkpoint机制优化：Flink一直在改进其checkpoint机制以提高可靠性和性能。这可能包括优化barrier的传播和处理，减少在背压情况下对checkpoint的延迟，或者改进在背压情况下状态保存和恢复的效率。
4. 异步和增量快照：通过异步执行快照操作以及使用增量快照技术，Flink可以减少背压对checkpoint的影响。这意味着在数据仍在处理时，可以并行地执行快照操作，从而减少对处理速度的影响。
5. Unaligned Checkpoint机制：如之前提到的，Flink 1.11版本引入的Unaligned Checkpoint机制允许在收到第一个barrier时就开始执行checkpoint，并保存正在传输的数据作为状态。这有助于减少背压对checkpoint完成时间的影响。
需要注意的是，具体的优化和改进可能因版本而异，并且可能涉及多个方面的改进，而不仅仅是背压下的checkpoint。因此，为了获得最准确和详细的信息，建议查阅相关版本的Flink官方文档、更新日志和社区讨论。
此外，对于背压和checkpoint的优化，通常还需要考虑其他因素，如任务的并行度、资源分配、网络延迟等。因此，在实际应用中，可能需要进行综合分析和调整以达到最佳的性能和可靠性。