在 Apache Flink 作业中，如果 Sink 组件（如 Doris）在执行过程中出现故障，并且你使用 ClickHouse (CK) 作为恢复机制或备份，确实有可能导致数据重复。这主要是因为 Flink 的 Checkpoint 和 State 机制旨在确保容错，但不一定能够完全避免数据重复，特别是在涉及外部系统和恢复逻辑时。
以下是可能导致数据重复的一些情况：
1. Checkpoint 和 State: Flink 使用 Checkpoint 来定期保存作业的状态。如果 Sink 在 Checkpoint 之间失败，Flink 可能会从最近的 Checkpoint 恢复，并重新发送那些已经确认但尚未写入 Doris 的数据。如果这些数据在恢复过程中也被写入了 ClickHouse，则可能导致重复。
2. Idempotent Sink: 如果 Doris Sink 不是幂等的（即，相同的操作执行多次会产生不同的结果），那么重复发送的数据可能会导致数据重复。确保 Sink 操作是幂等的有助于减少重复的风险。
3. 恢复逻辑: 如果你有自定义的恢复逻辑，例如定期从 ClickHouse 同步数据到 Doris，那么这种逻辑本身也可能导致数据重复。你需要确保恢复逻辑能够正确地处理重复数据，或者设计一种机制来避免重复。
4. 事务和一致性: 使用事务性 Sink 可以帮助减少数据重复的风险。通过确保每个 Checkpoint 或微批次的数据都在一个单独的事务中写入 Doris，你可以确保在发生故障时不会留下部分写入的数据。然而，这取决于 Doris 是否支持这种类型的事务性写入。
5. 去重策略: 在某些情况下，你可能需要在数据管道中实施去重策略，例如在写入 Doris 或 ClickHouse 之前使用唯一键进行去重。
为了避免或减少数据重复，你可以考虑以下策略：
使用幂等 Sink 操作。
实现事务性写入，如果 Doris 支持的话。
在恢复逻辑中处理重复数据，例如使用唯一键进行去重。
监控和警报：实施监控以检测数据重复，并设置警报以便在出现问题时及时采取行动。
测试和验证：在将作业部署到生产环境之前，充分测试你的恢复策略和容错机制，以确保它们能够按预期工作。