在Apache Flink中，窗口检查点可以用于实现容错和恢复。下面是一个基本的示例代码，演示了如何在窗口操作中使用检查点。

首先，您需要创建一个Flink作业，并在其中设置检查点配置。以下是一个示例的Flink作业代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class WindowCheckpointExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 设置检查点配置
        env.enableCheckpointing(5000); // 每5秒进行一次检查点
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

        // 创建数据流
        DataStream input = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        // 将输入数据按空格拆分并转换成Tuple2类型的数据流
        DataStream> counts = input
                .flatMap((String value, Collector> out) -> {
                    for (String word : value.split(" ")) {
                        out.collect(Tuple2.of(word, 1));
                    }
                })
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));

        // 在窗口操作上应用reduce函数进行求和
        DataStream> sum = counts
                .keyBy(0)
                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
                .reduce((ReduceFunction>) (value1, value2) -> Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1));

        // 打印结果
        sum.print();

        // 执行作业
        env.execute("Window Checkpoint Example");
    }
}

在上述代码中，我们使用env.enableCheckpointing(5000)启用了每5秒进行一次检查点，并使用env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)设置检查点模式为EXACTLY_ONCE。

在窗口操作中，我们使用TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10))设置了一个10秒的滚动窗口，并使用reduce函数对窗口中的元素进行求和。

您需要将此代码保存为一个Java文件，并使用Flink的命令行工具将其提交为一个作业。确保您在本地主机的9999端口上运行一个socket服务，并在其中输入一些单词，以便Flink作业可以执行窗口操作。

请注意，此示例仅演示了如何在窗口操作中使用检查点，并非生产环境的完整应用程序。在实际应用中，您可能还需要处理故障恢复、状态管理等方面的问题。