Apache Flink 是一种开源的分布式流处理和批处理框架，其流处理原理与架构设计主要体现在以下几个方面：

### 流处理原理

#### 数据流模型
- **事件驱动（Event-Driven）**: Flink 的核心是基于事件驱动的数据流模型，每一项数据被视为不可变的事件，数据流是由一系列事件组成的无界序列。

- **有状态处理（Stateful Processing）**: Flink 支持在流处理过程中维护状态，这意味着它可以处理带有上下文信息的事件，提供精确一次（exactly-once）的语义保证，即便在处理过程中出现故障，也能保证数据的完整性。

- **时间与窗口（Time and Windows）**: Flink 提供了事件时间和处理时间两种时间概念，并支持基于时间窗口的数据处理，例如滑动窗口、翻滚窗口和会话窗口等，能够对时间维度上的数据进行聚合和分析。

#### Checkpoint & Savepoint
- **Checkpoint 机制**：Flink 采用周期性的 Checkpoint 机制来保证容错性。Checkpoints 是整个分布式流处理任务的一个快照，包含了所有算子的状态和正在处理的数据位置。在出现故障时，Flink 可以从最近的 Checkpoint 恢复状态，重新处理已提交但未持久化结果的数据。

- **Savepoint**：Savepoint 是用户手动触发的Checkpoint，可用于任务的升级或迁移，相比Checkpoint，Savepoint 具有更好的灵活性。

#### 事件时间处理
Flink 提供了一套完整的时间和水印机制，支持复杂事件时间处理（CEP），可以处理乱序事件并确定性地计算基于事件时间的结果。

### 架构设计

#### 核心组件
- **TaskManager**：Flink 的工作节点，负责执行具体的计算任务，拥有内存管理、网络通信、任务调度等功能，每个 TaskManager 可以管理多个并发的任务槽（slot）。

- **JobManager**：Flink 的主控节点，负责作业的提交、解析、调度以及整个作业执行过程中的错误恢复。JobManager 与 TaskManager 间通过心跳机制维持通信。

- **Runtime Stack**：包括数据流层、分布式运行时层、API 层和客户端层。数据流层负责处理数据流、状态管理和时间戳分配；分布式运行时层提供分布式执行环境；API 层提供DataStream API 和 Table API 等；客户端层用于提交和管理作业。

#### 数据处理流程
1. 用户通过 Flink 客户端提交作业到 JobManager。
2. JobManager 解析作业并将其转换为物理执行计划，分配到各个 TaskManager 上执行。
3. TaskManager 根据执行计划创建并管理算子实例，每个算子实例负责数据流的一部分处理工作。
4. 数据在 TaskManager 间通过网络进行 shuffle 传输，同时通过 Checkpoint 机制实现容错和状态管理。

通过这样的设计，Flink 不仅能够高效地处理实时流数据，还能在处理大规模数据集时提供类似批处理的性能和一致性的保证。