Flink之状态后端（StateBackends）

我不是女神ヾ 2022-10-22 05:29 252阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  （1）状态后端的分类
     *  （2）配置状态后端

每传入一条数据，有状态的算子任务都会 **读取和更新状态** 。由于有效的状态访问对于处 理数据的低延迟至关重要，因此每个并行任务(子任务)都会在本地维护其状态，以确保快速 的状态访问。

状态的存储、访问以及维护，由一个 可插入 的组件决定，这个组件就叫做 状态后端 （state backend）

**状态后端主要负责两件事：**

*  **本地的状态管理**
 *  **将检查点（checkpoint）状态写入远程存储**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTM2NjQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

## （1）状态后端的分类 ##

状态后端作为一个可插入的组件, 没有固定的配置, 我们可以根据需要选择一个合适 的状态后端。

Flink 提供了 3 中状态后端:

**MemoryStateBackend**

内存级别的状态后端

*  构造方法

env.setStateBackend(new MemoryStateBackend( "file://"+ 
    baseCheckpointPath, null).configure(conf, classLoader))

*  数据存储
    
     *  State 数据存储在TaskManager 内存中
     *  Checkpoint 数据数据存储在jobManager 内存
 *  容量限制
    
     *  单词State maxStateSize默认为5M
     *  maxStateSize <= akka.framesize默认10M
     *  总大小不能超过JobMananger的内存
 *  默认后端状态管理器
 *  推荐场景:
    
     *  本地测试
     *  状态比较少的作业
 *  **不推荐生产环境中使用**
 *   *  特点：快速, 低延迟, 但不稳定

**FsStateBackend**

*  构造方法

env.setStateBackend(new FsStateBackend(tmpPath))

*  数据存储:
    
     *  状态数据:TaskManager 内存
     *  Checkpoint:外部文件系统（本地或HDFS）
 *  容量限制:
    
     *  单个TaskManager上State总量不能超过TM内存
     *  总数据大小不超过文件系统容量
 *  推荐场景:
    
     *  常规状态作业
     *  窗口时间比较长，如分钟级别窗口聚合，Join等
     *  需要开启HA的作业
 *  可在生产环境中使用
 *  特点：拥有内存级别的本地访问速度, 和更好的容错保证

**RocksDBStateBackend**

将所有的状态序列化之后, 存入本地的 RocksDB 数据库中.(一种 NoSql 数 据库, KV 形式存储)

*  创建方法

env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("file://"+
     basecheckpointPath).configure(conf,classLoader))

*  数据存储
    
     *  State: TaskManager 中的KV数据库（实际使用内存+磁盘）
     *  Checkpoint:外部文件系统（本地或HDFS）
 *  容量限制:
    
     *  单TaskManager 上 State总量不超过其内存+磁盘大小
     *  单 Key最大容量2G
     *  总大小不超过配置的文件系统容量
 *  推荐场景:
    
     *  超大状态作业
     *  需要开启HA的作业
     *  对状态读写性能要求不高的作业
 *  生产环境可用

## （2）配置状态后端 ##

**全局配置状态后端**

在 flink-conf.yaml 文件中设置默认的全局后端  
![在这里插入图片描述][20210404164933194.png]  
**在代码中配置状态后端**  
可以在代码中单独为这个 Job 设置状态后端.

env.setStateBackend(new MemoryStateBackend());
    
    env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop102:8020/flink/checkpoints/fs"));

如何要使用 RocksDBBackend, 需要先引入依赖:

<dependency>
    	<groupId>org.apache.flink</groupId>
    	<artifactId>flink-statebackend-rocksdb_${scala.binary.version}</artifactId>
    	<version>${flink.version}</version>
    	<scope>provided</scope>
    </dependency>

env.setStateBackend(newRocksDBStateBackend("hdfs://hadoop102:8020/flink/checkpoints/rocksdb"));

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