Flink (九) --------- 状态编程

r囧r小猫 2024-03-24 15:38 45阅读 0赞

#### 目录 ####

*  一、 Flink 中的状态
 *   *  1. 有状态算子
     *  2. 状态的管理
     *  3. 状态的分类
 *  二、按键分区状态（Keyed State）
 *   *  1. 基本概念和特点
     *  2. 支持的结构类型
     *  3. 代码实现
     *  4. 状态生存时间（TTL）
 *  三、算子状态 (Operator State)
 *   *  1. 基本概念和特点
     *  2. 状态类型
     *  3. 代码实现
 *  四、广播状态（Broadcast State）
 *   *  1. 基本用法
     *  2. 代码实例
 *  五、状态持久化和状态后端
 *   *  1. 检查点（Checkpoint）
     *  2. 状态后端 (State Backends)
 *  六、总结

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Flink 处理机制的核心，就是“有状态的流式计算”。我们在之前的章节中也已经多次提到了“状态”（state），不论是简单聚合、窗口聚合，还是处理函数的应用，都会有状态的身影出现。在第一章中，我们已经简单介绍过有状态流处理，状态就如同事务处理时数据库中保存的信息一样，是用来辅助进行任务计算的数据。而在 Flink 这样的分布式系统中，我们不仅需要定义出状态在任务并行时的处理方式，还需要考虑如何持久化保存、以便发生故障时正确地恢复。这就需要一套完整的管理机制来处理所有的状态。

本章将从状态的概念入手，详细介绍 Flink 中的状态分类、状态的使用、持久化及状态后  
端的配置。

## 一、 Flink 中的状态 ##

在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数  
据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。

### 1. 有状态算子 ###

在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。

无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，如  
图 9-1 所示。例如，可以将一个字符串类型的数据拆分开作为元组输出；也可以对数据做一些计算，比如每个代表数量的字段加 1。我们之前讲到的基本转换算子，如 map、filter、flatMap，计算时不依赖其他数据，就都属于无状态的算子。

![在这里插入图片描述][9d3bad5558874363b7b6195883327cf3.png]  
而有状态的算子任务，则除当前数据之外，还需要一些其他数据来得到计算结果。这里的  
“其他数据”，就是所谓的状态（state），最常见的就是之前到达的数据，或者由之前数据计算出的某个结果。比如，做求和（sum）计算时，需要保存之前所有数据的和，这就是状态；窗口算子中会保存已经到达的所有数据，这些也都是它的状态。另外，如果我们希望检索到某种“事件模式”（event pattern），比如“先有下单行为，后有支付行为”，那么也应该把之前的行为保存下来，这同样属于状态。容易发现，之前讲过的聚合算子、窗口算子都属于有状态的算子。

![在这里插入图片描述][ded162236c6e4525addaa5dc5ff5fa6e.png]  
如图 9-2 所示为有状态算子的一般处理流程，具体步骤如下。  
（1）算子任务接收到上游发来的数据；  
（2）获取当前状态；  
（3）根据业务逻辑进行计算，更新状态；  
（4）得到计算结果，输出发送到下游任务。

### 2. 状态的管理 ###

在传统的事务型处理架构中，这种额外的状态数据是保存在数据库中的。而对于实时流处  
理来说，这样做需要频繁读写外部数据库，如果数据规模非常大肯定就达不到性能要求了。所以 Flink 的解决方案是，将状态直接保存在内存中来保证性能，并通过分布式扩展来提高吞吐量。

在 Flink 中，每一个算子任务都可以设置并行度，从而可以在不同的 slot 上并行运行多个  
实例，我们把它们叫作“并行子任务”。而状态既然在内存中，那么就可以认为是子任务实例上的一个本地变量，能够被任务的业务逻辑访问和修改。

这样看来状态的管理似乎非常简单，我们直接把它作为一个对象交给 JVM 就可以了。然  
而大数据的场景下，我们必须使用分布式架构来做扩展，在低延迟、高吞吐的基础上还要保证容错性，一系列复杂的问题就会随之而来了。

*  状态的访问权限。我们知道 Flink 上的聚合和窗口操作，一般都是基于KeyedStream的，数据会按照 key 的哈希值进行分区，聚合处理的结果也应该是只对当前 key 有效。然而同一个分区（也就是 slot）上执行的任务实例，可能会包含多个 key 的数据，它们同时访问和更改本地变量，就会导致计算结果错误。所以这时状态并不是单纯的本地变量。
 *  容错性，也就是故障后的恢复。状态只保存在内存中显然是不够稳定的，我们需要将它持久化保存，做一个备份；在发生故障后可以从这个备份中恢复状态。
 *  我们还应该考虑到分布式应用的横向扩展性。比如处理的数据量增大时，我们应该相  
    应地对计算资源扩容，调大并行度。这时就涉及到了状态的重组调整。可见状态的管理并不是一件轻松的事。好在 Flink 作为有状态的大数据流式处理框架，已经帮我们搞定了这一切。Flink 有一套完整的状态管理机制，将底层一些核心功能全部封装起来，包括状态的高效存储和访问、持久化保存和故障恢复，以及资源扩展时的调整。这样，我们只需要调用相应的 API 就可以很方便地使用状态，或对应用的容错机制进行配置，从而将更多的精力放在业务逻辑的开发上。

### 3. 状态的分类 ###

**1. 托管状态 (Managed State) 和原始状态 (Raw State)**

Flink 的状态有两种：托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State）。托管状态就是由 Flink 统一管理的，状态的存储访问、故障恢复和重组等一系列问题都由 Flink 实现，我们只要调接口就可以；而原始状态则是自定义的，相当于就是开辟了一块内存，需要我们自己管理，实现状态的序列化和故障恢复。  
具体来讲，托管状态是由 Flink 的运行时（Runtime）来托管的；在配置容错机制后，状  
态会自动持久化保存，并在发生故障时自动恢复。当应用发生横向扩展时，状态也会自动地重组分配到所有的子任务实例上。对于具体的状态内容，Flink 也提供了值状态(ValueState)、列表状态 (ListState) 、映射状态 (MapState)、聚合状态(AggregateState)等多种结构，内部支持各种数据类型。聚合、窗口等算子中内置的状态，就都是托管状态；我们也可以在富函数类 (RichFunction) 中通过上下文来自定义状态，这些也都是托管状态。

而对比之下，原始状态就全部需要自定义了。Flink 不会对状态进行任何自动操作，也不  
知道状态的具体数据类型，只会把它当作最原始的字节 (Byte) 数组来存储。我们需要花费大量的精力来处理状态的管理和维护。

所以只有在遇到托管状态无法实现的特殊需求时，我们才会考虑使用原始状态；一般情况  
下不推荐使用。绝大多数应用场景，我们都可以用 Flink 提供的算子或者自定义托管状态来实现需求。

**2.算子状态（Operator State）和按键分区状态（Keyed State）**

接下来我们的重点就是托管状态（Managed State）。我们知道在 Flink 中，一个算子任务会按照并行度分为多个并行子任务执行，而不同的子任务会占据不同的任务槽（task slot）。由于不同的 slot 在计算资源上是物理隔离的，所以 Flink 能管理的状态在并行任务间是无法共享的，每个状态只能针对当前子任务的实例有效。

而很多有状态的操作（比如聚合、窗口）都是要先做 keyBy 进行按键分区的。按键分区  
之后，任务所进行的所有计算都应该只针对当前 key 有效，所以状态也应该按照 key 彼此隔离。

在这种情况下，状态的访问方式又会有所不同。  
基于这样的想法，我们又可以将托管状态分为两类：算子状态和按键分区状态。

(1) 算子状态（Operator State）

状态作用范围限定为当前的算子任务实例，也就是只对当前并行子任务实例有效。这就意  
味着对于一个并行子任务，占据了一个“分区”，它所处理的所有数据都会访问到相同的状态，状态对于同一任务而言是共享的，如图 9-3 所示。

![在这里插入图片描述][f71981ed295a4f4685bf7aeda9699393.png]  
算子状态可以用在所有算子上，使用的时候其实就跟一个本地变量没什么区别——因为本  
地变量的作用域也是当前任务实例。在使用时，我们还需进一步实现CheckpointedFunction 接口。

(2) 按键分区状态（Keyed State）

状态是根据输入流中定义的键（key）来维护和访问的，所以只能定义在按键分区流(  
KeyedStream) 中，也就 keyBy 之后才可以使用，如图 9-4 所示。

![在这里插入图片描述][21b5a01b4f3445dbade00b51053c316f.png]  
按键分区状态应用非常广泛。之前讲到的聚合算子必须在 keyBy 之后才能使用，就是因  
为聚合的结果是以 Keyed State 的形式保存的。另外，也可以通过富函数类（Rich Function）来自定义 Keyed State，所以只要提供了富函数类接口的算子，也都可以使用 Keyed State。

所以即使是 map、filter 这样无状态的基本转换算子，我们也可以通过富函数类给它们“追  
加”Keyed State，或者实现 CheckpointedFunction 接口来定义 Operator State；从这个角度讲，Flink 中所有的算子都可以是有状态的，不愧是“有状态的流处理”。

无论是 Keyed State 还是 Operator State，它们都是在本地实例上维护的，也就是说每个并行子任务维护着对应的状态，算子的子任务之间状态不共享。关于状态的具体使用，我们会在下面继续展开讲解。

## 二、按键分区状态（Keyed State） ##

在实际应用中，我们一般都需要将数据按照某个 key 进行分区，然后再进行计算处理；所以最为常见的状态类型就是 Keyed State。之前介绍到 keyBy 之后的聚合、窗口计算，算子所持有的状态，都是 Keyed State。

另外，我们还可以通过富函数类（Rich Function）对转换算子进行扩展、实现自定义功能，比如 RichMapFunction、RichFilterFunction。在富函数中，我们可以调用.getRuntimeContext()获取当前的运行时上下文（RuntimeContext），进而获取到访问状态的句柄；这种富函数中自定义的状态也是 Keyed State。

### 1. 基本概念和特点 ###

按键分区状态（Keyed State）顾名思义，是任务按照键（key）来访问和维护的状态。它的特点非常鲜明，就是以 key 为作用范围进行隔离。

我们知道，在进行按键分区（keyBy）之后，具有相同键的所有数据，都会分配到同一个  
并行子任务中；所以如果当前任务定义了状态，Flink 就会在当前并行子任务实例中，为每个键值维护一个状态的实例。于是当前任务就会为分配来的所有数据，按照 key 维护和处理对应的状态。

因为一个并行子任务可能会处理多个 key 的数据，所以 Flink 需要对 Keyed State 进行一些特殊优化。在底层，Keyed State 类似于一个分布式的映射（map）数据结构，所有的状态会根据 key 保存成键值对（key-value）的形式。这样当一条数据到来时，任务就会自动将状态的访问范围限定为当前数据的 key，从 map 存储中读取出对应的状态值。所以具有相同 key 的所有数据都会到访问相同的状态，而不同 key 的状态之间是彼此隔离的。

这种将状态绑定到 key 上的方式，相当于使得状态和流的逻辑分区一一对应了：不会有别的 key 的数据来访问当前状态；而当前状态对应 key 的数据也只会访问这一个状态，不会分发到其他分区去。这就保证了对状态的操作都是本地进行的，对数据流和状态的处理做到了分区一致性。

另外，在应用的并行度改变时，状态也需要随之进行重组。不同 key 对应的 Keyed State  
可以进一步组成所谓的键组（key groups），每一组都对应着一个并行子任务。键组是 Flink 重新分配 Keyed State 的单元，键组的数量就等于定义的最大并行度。当算子并行度发生改变时，Keyed State 就会按照当前的并行度重新平均分配，保证运行时各个子任务的负载相同。

需要注意，使用 Keyed State 必须基于 KeyedStream。没有进行 keyBy 分区的DataStream，即使转换算子实现了对应的富函数类，也不能通过运行时上下文访问 Keyed State。

### 2. 支持的结构类型 ###

实际应用中，需要保存为状态的数据会有各种各样的类型，有时还需要复杂的集合类型，  
比如列表（List）和映射（Map）。对于这些常见的用法，Flink 的按键分区状态（Keyed State）提供了足够的支持。接下来我们就来了解一下 Keyed State 所支持的结构类型.

**1. 值状态（ValueState）**

顾名思义，状态中只保存一个“值”（value）。ValueState本身是一个接口，源码中定  
义如下：

public interface ValueState<T> extends State {
        
    	T value() throws IOException;
    	void update(T value) throws IOException;
    }

这里的 T 是泛型，表示状态的数据内容可以是任何具体的数据类型。如果想要保存一个  
长整型值作为状态，那么类型就是 ValueState。  
我们可以在代码中读写值状态，实现对于状态的访问和更新。

*  T value()：获取当前状态的值；
 *  update(T value)：对状态进行更新，传入的参数 value 就是要覆写的状态值。

在具体使用时，为了让运行时上下文清楚到底是哪个状态，我们还需要创建一个“状态描  
述器”（StateDescriptor）来提供状态的基本信息。例如源码中，ValueState 的状态描述器构造方法如下：

public ValueStateDescriptor(String name, Class<T> typeClass) {
        
    	super(name, typeClass, null);
    }

这里需要传入状态的名称和类型——这跟我们声明一个变量时做的事情完全一样。有了这  
个描述器，运行时环境就可以获取到状态的控制句柄（handler）了。关于代码中状态的使用，我们会在下一节详细介绍。

**2. 列表状态（ListState）**

将需要保存的数据，以列表（List）的形式组织起来。在 ListState接口中同样有一个  
类型参数 T，表示列表中数据的类型。ListState 也提供了一系列的方法来操作状态，使用方式与一般的 List 非常相似。

*  Iterable get()：获取当前的列表状态，返回的是一个可迭代类型 Iterable；
 *  update(List values)：传入一个列表 values，直接对状态进行覆盖；
 *  add(T value)：在状态列表中添加一个元素 value；
 *  addAll(List values)：向列表中添加多个元素，以列表 values 形式传入。

类似地，ListState 的状态描述器就叫作 ListStateDescriptor，用法跟ValueStateDescriptor 完全一致。

**3. 映射状态（MapState）**

把一些键值对（key-value）作为状态整体保存起来，可以认为就是一组 key-value 映射的列表。对应的 MapState<UK, UV>接口中，就会有 UK、UV 两个泛型，分别表示保存的 key和 value 的类型。同样，MapState 提供了操作映射状态的方法，与 Map 的使用非常类似。

*  UV get(UK key)：传入一个 key 作为参数，查询对应的 value 值；
 *  put(UK key, UV value)：传入一个键值对，更新 key 对应的 value 值；
 *  putAll(Map<UK, UV> map)：将传入的映射 map 中所有的键值对，全部添加到映射状态中；
 *  remove(UK key)：将指定 key 对应的键值对删除；
 *  boolean contains(UK key)：判断是否存在指定的 key，返回一个 boolean 值。另外，MapState 也提供了获取整个映射相关信息的方法：
 *  Iterable<Map.Entry<UK, UV>> entries()：获取映射状态中所有的键值对；
 *  Iterable keys()：获取映射状态中所有的键（key），返回一个可迭代 Iterable 类型；
 *  Iterable values()：获取映射状态中所有的值（value），返回一个可迭代 Iterable  
    类型；
 *  boolean isEmpty()：判断映射是否为空，返回一个 boolean 值。

**4. 归约状态（ReducingState）**

类似于值状态（Value），不过需要对添加进来的所有数据进行归约，将归约聚合之后的值作为状态保存下来。ReducintState这个接口调用的方法类似于 ListState，只不过它保存的只是一个聚合值，所以调用.add()方法时，不是在状态列表里添加元素，而是直接把新数据和之前的状态进行归约，并用得到的结果更新状态。

归约逻辑的定义，是在归约状态描述器（ReducingStateDescriptor）中，通过传入一个归约函数（ReduceFunction）来实现的。这里的归约函数，就是我们之前介绍 reduce 聚合算子时讲到的 ReduceFunction，所以状态类型跟输入的数据类型是一样的。

public ReducingStateDescriptor(String name, ReduceFunction<T> reduceFunction, Class<T> typeClass) {
        ...}

这里的描述器有三个参数，其中第二个参数就是定义了归约聚合逻辑的ReduceFunction，另外两个参数则是状态的名称和类型。

**5. 聚合状态（AggregatingState）**

与归约状态非常类似，聚合状态也是一个值，用来保存添加进来的所有数据的聚合结果。  
与 ReducingState 不同的是，它的聚合逻辑是由在描述器中传入一个更加一般化的聚合函数（AggregateFunction）来定义的；这也就是之前我们讲过的 AggregateFunction，里面通过一个累加器（Accumulator）来表示状态，所以聚合的状态类型可以跟添加进来的数据类型完全不同，使用更加灵活。

同样地，AggregatingState 接口调用方法也与 ReducingState 相同，调用.add()方法添加元素时，会直接使用指定的 AggregateFunction 进行聚合并更新状态。

### 3. 代码实现 ###

了解了按键分区状态（Keyed State）的基本概念和类型，接下来我们就可以尝试在代码中使用状态了。

**1. 整体介绍**

在 Flink 中，状态始终是与特定算子相关联的；算子在使用状态前首先需要“注册”，其实就是告诉 Flink 当前上下文中定义状态的信息，这样运行时的 Flink 才能知道算子有哪些状态。

状态的注册，主要是通过“状态描述器”（StateDescriptor）来实现的。状态描述器中最重要的内容，就是状态的名称（name）和类型（type）。我们知道 Flink 中的状态，可以认为是加了一些复杂操作的内存中的变量；而当我们在代码中声明一个局部变量时，都需要指定变量类型和名称，名称就代表了变量在内存中的地址，类型则指定了占据内存空间的大小。同地，我们一旦指定了名称和类型，Flink 就可以在运行时准确地在内存中找到对应的状态，进而返回状态对象供我们使用了。所以在一个算子中，我们也可以定义多个状态，只要它们的名称不同就可以了。

另外，状态描述器中还可能需要传入一个用户自定义函数（user-defined-function，UDF），用来说明处理逻辑，比如前面提到的 ReduceFunction 和 AggregateFunction。  
以 ValueState 为例，我们可以定义值状态描述器如下：

ValueStateDescriptor<Long> descriptor = new ValueStateDescriptor<>(
    	"my state", // 状态名称
    	Types.LONG // 状态类型
    );

这里我们定义了一个叫作“my state”的长整型 ValueState 的描述器。代码中完整的操作是，首先定义出状态描述器；然后调用.getRuntimeContext()方法获取运行时上下文；继而调用 RuntimeContext 的获取状态的方法，将状态描述器传入，就可以得到对应的状态了。

因为状态的访问需要获取运行时上下文，这只能在富函数类（Rich Function）中获取到，所以自定义的 Keyed State 只能在富函数中使用。当然，底层的处理函数（Process Function）本身继承了 AbstractRichFunction 抽象类，所以也可以使用。

在富函数中，调用.getRuntimeContext()方法获取到运行时上下文之后，RuntimeContext 有以下几个获取状态的方法：

ValueState<T> getState(ValueStateDescriptor<T>)
    MapState<UK, UV> getMapState(MapStateDescriptor<UK, UV>)
    ListState<T> getListState(ListStateDescriptor<T>)
    ReducingState<T> getReducingState(ReducingStateDescriptor<T>)
    AggregatingState<IN, OUT> getAggregatingState(AggregatingStateDescriptor<IN, ACC, OUT>)

对于不同结构类型的状态，只要传入对应的描述器、调用对应的方法就可以了。获取到状态对象之后，就可以调用它们各自的方法进行读写操作了。另外，所有类型的状态都有一个方法.clear()，用于清除当前状态。

代码中使用状态的整体结构如下：

public static class MyFlatMapFunction extends RichFlatMapFunction<Long, String> {
        
    	// 声明状态
    	private transient ValueState<Long> state;
    	@Override
    	public void open(Configuration config) {
        
    		// 在 open 生命周期方法中获取状态
    		ValueStateDescriptor<Long> descriptor = new ValueStateDescriptor<>(
    			"my state", // 状态名称
    			Types.LONG // 状态类型
    		);
    		state = getRuntimeContext().getState(descriptor);
    	}
    	
    	@Override
    	public void flatMap(Long input, Collector<String> out) throws Exception {
        
    		// 访问状态
    		Long currentState = state.value();
    		currentState += 1; // 状态数值加 1
    		// 更新状态
    		state.update(currentState);
    		if (currentState >= 100) {
        
    			out.collect(“state: ” + currentState);
    			state.clear(); // 清空状态
    		}
    	}
    }

因为 RichFlatmapFunction 中的.flatmap()是每来一条数据都会调用一次的，所以我们不应该在这里调用运行时上下文的.getState()方法，而是在生命周期方法.open()中获取状态对象。另外还有一个问题，我们获取到的状态对象也需要有一个变量名称 state（注意这里跟状态的名称 my state 不同），但这个变量不应该在 open 中声明——否在.flatmap()里就访问不到了。所以我们还需要在外面直接把它定义为类的属性，这样就可以在不同的方法中通用了。而在外部又不能直接获取状态，因为编译时是无法拿到运行时上下文的。所以最终的解决方案就变成了：在外部声明状态对象，在 open 生命周期方法中通过运行时上下文获取状态。这里需要注意，这种方式定义的都是 Keyed State，它对于每个 key 都会保存一份状态实例。所以对状态进行读写操作时，获取到的状态跟当前输入数据的 key 有关；只有相同 key的数据，才会操作同一个状态，不同 key 的数据访问到的状态值是不同的。而且上面提到的.clear()方法，也只会清除当前 key 对应的状态。另外，状态不一定都存储在内存中，也可以放在磁盘或其他地方，具体的位置是由一个可配置的组件来管理的，这个组件叫作“状态后端”（State Backend）。关于状态后端，我们会在9.5 节详细介绍。

下面我们给出不同类型的状态的应用实例。

**1. 值状态（ValueState）**

我们这里会使用用户 id 来进行分流，然后分别统计每个用户的 pv 数据，由于我们并不想  
每次 pv 加一，就将统计结果发送到下游去，所以这里我们注册了一个定时器，用来隔一段时间发送 pv 的统计结果，这样对下游算子的压力不至于太大。具体实现方式是定义一个用来保存定时器时间戳的值状态变量。当定时器触发并向下游发送数据以后，便清空储存定时器时间戳的状态变量，这样当新的数据到来时，发现并没有定时器存在，就可以注册新的定时器了，注册完定时器之后将定时器的时间戳继续保存在状态变量中。

import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
    import org.apache.flink.configuration.Configuration;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    public class PeriodicPvExample{
        
    	public static void main(String[] args) throws Exception{
        
    		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    		env.setParallelism(1);
    		SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource()).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
     			.withTimestampAssigner(
     				new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
        
     					@Override
    					public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
        
    					 	return element.timestamp;
    					}		
    			 })
    			);
    		stream.print("input");
    			// 统计每个用户的 pv，隔一段时间（10s）输出一次结果
    			stream.keyBy(data -> data.user)
    				  .process(new PeriodicPvResult())
    				  .print();
    		env.execute();
    	}
     	// 注册定时器，周期性输出 pv
    	public static class PeriodicPvResult extends KeyedProcessFunction<String ,Event, String>{
        
    	 	 // 定义两个状态，保存当前 pv 值，以及定时器时间戳
    		 ValueState<Long> countState;
    		 ValueState<Long> timerTsState;
    		 @Override
    		 public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        
    			 countState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Long>("count", Long.class));
    			 timerTsState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Long>("timerTs", Long.class));
    		 }
    		 @Override
    		 public void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        
    			 // 更新 count 值
    			 Long count = countState.value();
    			 if (count == null){
        
    			 	countState.update(1L);
    			 } else {
        
    			 	countState.update(count + 1);
    		 	 }
    	 		// 注册定时器
    			if (timerTsState.value() == null){
        
    	 			ctx.timerService().registerEventTimeTimer(value.timestamp + 10 * 1000L);
    	 			timerTsState.update(value.timestamp + 10 * 1000L);
    			 }
    	 	}
    		 @Override
    		 public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        
    		 	out.collect(ctx.getCurrentKey() + " pv: " + countState.value());
    			 // 清空状态
    			 timerTsState.clear();
    		 }
     	}
     }

**2. 列表状态（ListState）**

在 Flink SQL 中，支持两条流的全量 Join，语法如下：

SELECT * FROM A INNER JOIN B WHERE A.id = B.id；

这样一条 SQL 语句要慎用，因为 Flink 会将 A 流和 B 流的所有数据都保存下来，然后进行 Join。不过在这里我们可以用列表状态变量来实现一下这个 SQL 语句的功能。代码如下：

import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
    import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
    import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
    import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
    import org.apache.flink.configuration.Configuration;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    public class TwoStreamFullJoinExample {
        
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
        
    		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    		env.setParallelism(1);
    		SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, String, Long>> stream1 = env
    			.fromElements(
    				Tuple3.of("a", "stream-1", 1000L),
    				Tuple3.of("b", "stream-1", 2000L)
    			).assignTimestampsAndWatermarks(
    				WatermarkStrategy.<Tuple3<String, String, Long>>forMonotonousTimestamps()
    					.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple3<String, String, Long>>() {
        
    							@Override
    							public long extractTimestamp(Tuple3<String, String, Long> t, long l) {
        
    								return t.f2;
    							}
    						}
    					)
    			);
    		SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, String, Long>> stream2 = env.fromElements(
    			Tuple3.of("a", "stream-2", 3000L),
    			Tuple3.of("b", "stream-2", 4000L)
    		).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Tuple3<String, String, Long>>forMonotonousTimestamps()
    		 .withTimestampAssigner(
    		 		new  SerializableTimestampAssigner<Tuple3<String, String, Long>>() {
        
    					@Override
    					public long extractTimestamp(Tuple3<String, String, Long> t, long l) {
        
    						return t.f2;
    					}
    				}
    			)
    		);
    		stream1.keyBy(r -> r.f0)
    		.connect(stream2.keyBy(r -> r.f0))
    		.process(new CoProcessFunction<Tuple3<String, String, Long>, 
    		Tuple3<String, String, Long>, String>() {
        
    			private ListState<Tuple3<String, String, Long>> stream1ListState;
    			private ListState<Tuple3<String, String, Long>> stream2ListState;
    			@Override
    			public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        
    				super.open(parameters);
    				stream1ListState = getRuntimeContext().getListState(
    					new ListStateDescriptor<Tuple3<String, String, Long>>("stream1-list", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.STRING))
    				);
    				stream2ListState = getRuntimeContext().getListState(
    					new ListStateDescriptor<Tuple3<String, String, Long>>("stream2-list", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.STRING))
    				);
    			}
    			@Override
    			public void processElement1(Tuple3<String, String, Long> left, Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
        
    				stream1ListState.add(left);
    				for (Tuple3<String, String, Long> right : stream2ListState.get()) {
        
    					collector.collect(left + " => " + right);
    				}
    			}
    			@Override
    			public void processElement2(Tuple3<String, String, Long> right, Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
        
    				stream2ListState.add(right);
    				for (Tuple3<String, String, Long> left : stream1ListState.get()) {
        
    					collector.collect(left + " => " + right);
    				}
    			}
    		})
    		.print();
    		env.execute();
    	}
    }

输出结果是：

(a,stream-1,1000) => (a,stream-2,3000)
    (b,stream-1,2000) => (b,stream-2,4000)

**3. 映射状态（MapState）**

映射状态的用法和 Java 中的 HashMap 很相似。在这里我们可以通过 MapState 的使用来探索一下窗口的底层实现，也就是我们要用映射状态来完整模拟窗口的功能。这里我们模拟一个滚动窗口。我们要计算的是每一个 url 在每一个窗口中的 pv 数据。我们之前使用增量聚合和全窗口聚合结合的方式实现过这个需求。这里我们用MapState 再来实现一下。

import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
    import org.apache.flink.api.common.state.MapState;
    import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
    import org.apache.flink.configuration.Configuration;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    import java.sql.Timestamp;
    	// 使用 KeyedProcessFunction 模拟滚动窗口
    	public class FakeWindowExample {
        
    	
    		public static void main(String[] args) throws Exception{
        
    			StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    			env.setParallelism(1);
    			SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
    				.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
    				.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
        
    					@Override
    					public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
        
    						return element.timestamp;
    					}
    				})
    			);
    			// 统计每 10s 窗口内，每个 url 的 pv
    			stream.keyBy(data -> data.url)
    			.process(new FakeWindowResult(10000L))
    			.print();
    			env.execute();
    		}
    	
    		public static class FakeWindowResult extends KeyedProcessFunction<String, Event, String>{
        
    			// 定义属性，窗口长度
    			private Long windowSize;
    			public FakeWindowResult(Long windowSize) {
        
    				this.windowSize = windowSize;
    			}
    			// 声明状态，用 map 保存 pv 值（窗口 start，count）
    			MapState<Long, Long> windowPvMapState;
    			@Override
    			public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        
    				windowPvMapState = getRuntimeContext().getMapState(new MapStateDescriptor<Long, Long>("window-pv", Long.class, Long.class));
    			}
    			@Override
    			public void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        
    				// 每来一条数据，就根据时间戳判断属于哪个窗口
    				Long windowStart = value.timestamp / windowSize * windowSize;
    				Long windowEnd = windowStart + windowSize;
    				// 注册 end -1 的定时器，窗口触发计算
    				ctx.timerService().registerEventTimeTimer(windowEnd - 1);
    				// 更新状态中的 pv 值
    				if (windowPvMapState.contains(windowStart)){
        
    					Long pv = windowPvMapState.get(windowStart);
    					windowPvMapState.put(windowStart, pv + 1);
    				} else {
        
    					windowPvMapState.put(windowStart, 1L);
    				}
    			}
    			// 定时器触发，直接输出统计的 pv 结果
    			@Override
    			public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        
    				Long windowEnd = timestamp + 1;
    				Long windowStart = windowEnd - windowSize;
    				Long pv = windowPvMapState.get(windowStart);
    				out.collect( "url: " + ctx.getCurrentKey()
    					+ " 访问量: " + pv
    					+ " 窗 口 ： " + new Timestamp(windowStart) + " ~ " + new Timestamp(windowEnd));
    					// 模拟窗口的销毁，清除 map 中的 key
    					windowPvMapState.remove(windowStart);
    			}
    	  } 
    }

**4. 聚合状态（AggregatingState）**

我们举一个简单的例子，对用户点击事件流每 5 个数据统计一次平均时间戳。这是一个类似计数窗口（CountWindow）求平均值的计算，这里我们可以使用一个有聚合状态的 RichFlatMapFunction 来实现。

import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
    import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
    import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
    import org.apache.flink.api.common.state.AggregatingState;
    import org.apache.flink.api.common.state.AggregatingStateDescriptor;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
    import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
    import org.apache.flink.configuration.Configuration;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    import java.sql.Timestamp;
    public class AverageTimestampExample {
        
    	public static void main(String[] args) throws Exception{
        
    		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    		env.setParallelism(1);
    		SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
    			.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
    			.withTimestampAssigner(
    				new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
        
    					@Override
    					public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
        
    						return element.timestamp;
    					}
    				})
    			);
    		// 统计每个用户的点击频次，到达 5 次就输出统计结果
    		stream.keyBy(data -> data.user)
    		.flatMap(new AvgTsResult())
    		.print();
    		env.execute();
    	}
    	public static class AvgTsResult extends RichFlatMapFunction<Event, String>{
        
    		// 定义聚合状态，用来计算平均时间戳
    		AggregatingState<Event, Long> avgTsAggState;
    		// 定义一个值状态，用来保存当前用户访问频次
    		ValueState<Long> countState;
    		@Override
    		public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        
    			avgTsAggState = getRuntimeContext().getAggregatingState(new 
    			AggregatingStateDescriptor<Event, Tuple2<Long, Long>, Long>("avg-ts",
    				new AggregateFunction<Event, Tuple2<Long, Long>, Long>() {
        
    					@Override
    					public Tuple2<Long, Long> createAccumulator() {
        
    						return Tuple2.of(0L, 0L);
    					}
    					@Override
    					public Tuple2<Long, Long> add(Event value, Tuple2<Long, Long> accumulator) {
        
    						return Tuple2.of(accumulator.f0 + value.timestamp, accumulator.f1 + 1);
    					}
    					@Override
    					public Long getResult(Tuple2<Long, Long> accumulator) {
        
    						return accumulator.f0 / accumulator.f1;
    					}
    					@Override
    					public Tuple2<Long, Long> merge(Tuple2<Long, Long> a, Tuple2<Long, Long> b) {
        
    						return null;
    					}
    				},
    				Types.TUPLE(Types.LONG, Types.LONG)
    			));
    		    countState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Long>("count", Long.class));
    	     }
    	
    		@Override
    		public void flatMap(Event value, Collector<String> out) throws Exception {
        
    			Long count = countState.value();
    			if (count == null){
        
    				count = 1L;
    			} else {
        
    				count ++;
    			}
    			countState.update(count);
    			avgTsAggState.add(value);
    			// 达到 5 次就输出结果，并清空状态
    			if (count == 5){
        
    				out.collect(value.user + " 平均时间戳： " + new Timestamp(avgTsAggState.get()));
    				countState.clear();
    			}
    		}
    	}
    }

### 4. 状态生存时间（TTL） ###

在实际应用中，很多状态会随着时间的推移逐渐增长，如果不加以限制，最终就会导致存储空间的耗尽。一个优化的思路是直接在代码中调用.clear()方法去清除状态，但是有时候我们的逻辑要求不能直接清除。这时就需要配置一个状态的“生存时间”（time-to-live，TTL），当状态在内存中存在的时间超出这个值时，就将它清除。

具体实现上，如果用一个进程不停地扫描所有状态看是否过期，显然会占用大量资源做无用功。状态的失效其实不需要立即删除，所以我们可以给状态附加一个属性，也就是状态的“失效时间”。状态创建的时候，设置 失效时间 = 当前时间 + TTL；之后如果有对状态的访问和修改，我们可以再对失效时间进行更新；当设置的清除条件被触发时(比如，状态被访问的时候，或者每隔一段时间扫描一次失效状态)，就可以判断状态是否失效、从而进行清除了。

配置状态的 TTL 时，需要创建一个 StateTtlConfig 配置对象，然后调用状态描述器的.enableTimeToLive()方法启动 TTL 功能。

StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
     .newBuilder(Time.seconds(10))
     .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite)
     .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)
     .build();
    ValueStateDescriptor<String> stateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("mystate", String.class);
    stateDescriptor.enableTimeToLive(ttlConfig);

这里用到了几个配置项：

*  `.newBuilder()`  
    状态 TTL 配置的构造器方法，必须调用，返回一个 Builder 之后再调用.build()方法就可以  
    得到 StateTtlConfig 了。方法需要传入一个 Time 作为参数，这就是设定的状态生存时间。
 *  `.setUpdateType()`  
    设置更新类型。更新类型指定了什么时候更新状态失效时间，这里的 OnCreateAndWrite  
    表示只有创建状态和更改状态（写操作）时更新失效时间。另一种类型 OnReadAndWrite 则表  
    示无论读写操作都会更新失效时间，也就是只要对状态进行了访问，就表明它是活跃的，从而  
    延长生存时间。这个配置默认为 OnCreateAndWrite。
 *  `.setStateVisibility()`  
    设置状态的可见性。所谓的“状态可见性”，是指因为清除操作并不是实时的，所以当状态过期之后还有可能基于存在，这时如果对它进行访问，能否正常读取到就是一个问题了。这里设置的 NeverReturnExpired 是默认行为，表示从不返回过期值，也就是只要过期就认为它已经被清除了，应用不能继续读取；这在处理会话或者隐私数据时比较重要。对应的另一种配置是 ReturnExpireDefNotCleanedUp，就是如果过期状态还存在，就返回它的值。除此之外，TTL 配置还可以设置在保存检查点（checkpoint）时触发清除操作，或者配置增量的清理（incremental cleanup），还可以针对 RocksDB 状态后端使用压缩过滤器（compaction filter）进行后台清理。关于检查点和状态后端的内容，我们会在后续章节继续讲解。

这里需要注意，目前的 TTL 设置只支持处理时间。另外，所有集合类型的状态（例如ListState、MapState）在设置 TTL 时，都是针对每一项（per-entry）元素的。也就是说，一个列表状态中的每一个元素，都会以自己的失效时间来进行清理，而不是整个列表一起清理。

## 三、算子状态 (Operator State) ##

除按键分区状态（Keyed State）之外，另一大类受控状态就是算子状态（Operator State）。从某种意义上说，算子状态是更底层的状态类型，因为它只针对当前算子并行任务有效，不需要考虑不同 key 的隔离。算子状态功能不如按键分区状态丰富，应用场景较少，它的调用方法也会有一些区别。

### 1. 基本概念和特点 ###

算子状态（Operator State）就是一个算子并行实例上定义的状态，作用范围被限定为当前算子任务。算子状态跟数据的 key 无关，所以不同 key 的数据只要被分发到同一个并行子任务，就会访问到同一个 Operator State。算子状态的实际应用场景不如 Keyed State 多，一般用在 Source 或 Sink 等与外部系统连接的算子上，或者完全没有 key 定义的场景。比如 Flink 的 Kafka 连接器中，就用到了算子状态。

在我们给 Source 算子设置并行度后，Kafka 消费者的每一个并行实例，都会为对应的主题 (topic) 分区维护一个偏移量， 作为算子状态保存起来。这在保证 Flink 应用“精确一次”(exactly-once) 状态一致性时非常有用。关于状态一致性的内容，我们会在第十章详细展开。

当算子的并行度发生变化时，算子状态也支持在并行的算子任务实例之间做重组分配。根据状态的类型不同，重组分配的方案也会不同。

### 2. 状态类型 ###

算子状态也支持不同的结构类型，主要有三种：ListState、UnionListState 和 BroadcastState。

**1. 列表状态（ListState）**

与 Keyed State 中的 ListState 一样，将状态表示为一组数据的列表。

与 Keyed State 中的列表状态的区别是：在算子状态的上下文中，不会按键（key）分别处理状态，所以每一个并行子任务上只会保留一个“列表”（list），也就是当前并行子任务上所有状态项的集合。列表中的状态项就是可以重新分配的最细粒度，彼此之间完全独立。

当算子并行度进行缩放调整时，算子的列表状态中的所有元素项会被统一收集起来，相当于把多个分区的列表合并成了一个“大列表”，然后再均匀地分配给所有并行任务。这种“均匀分配”的具体方法就是“轮询”（round-robin），与之前介绍的 rebanlance 数据传输方式类似，是通过逐一“发牌”的方式将状态项平均分配的。这种方式也叫作“平均分割重组”（even-split redistribution）。

算子状态中不会存在“键组”（key group）这样的结构，所以为了方便重组分配，就把它直接定义成了“列表”(list)。这也就解释了，为什么算子状态中没有最简单的值状态 (ValueState)。

**2. 联合列表状态（UnionListState）**

与 ListState 类似，联合列表状态也会将状态表示为一个列表。它与常规列表状态的区别在于，算子并行度进行缩放调整时对于状态的分配方式不同。

UnionListState 的重点就在于“联合”（union）。在并行度调整时，常规列表状态是轮询分配状态项，而联合列表状态的算子则会直接广播状态的完整列表。这样，并行度缩放之后的并行子任务就获取到了联合后完整的“大列表”，可以自行选择要使用的状态项和要丢弃的状态项。这种分配也叫作“联合重组”（union redistribution）。如果列表中状态项数量太多，为资源和效率考虑一般不建议使用联合重组的方式。

**3. 广播状态（BroadcastState）**

有时我们希望算子并行子任务都保持同一份“全局”状态，用来做统一的配置和规则设定。这时所有分区的所有数据都会访问到同一个状态，状态就像被“广播”到所有分区一样，这种特殊的算子状态，就叫作广播状态(BroadcastState)。

因为广播状态在每个并行子任务上的实例都一样，所以在并行度调整的时候就比较简单，只要复制一份到新的并行任务就可以实现扩展；而对于并行度缩小的情况，可以将多余的并行子任务连同状态直接砍掉——因为状态都是复制出来的，并不会丢失。

在底层，广播状态是以类似映射结构（map）的键值对（key-value）来保存的，必须基于一个“广播流"(BroadcastStream) 来创建。关于广播流，我们在第八章“广播连接流”的讲解中已经做过介绍，稍后还会在 9.4 节做一个总结。

### 3. 代码实现 ###

我们已经知道，状态从本质上来说就是算子并行子任务实例上的一个特殊本地变量。它的特殊之处就在于 Flink 会提供完整的管理机制，来保证它的持久化保存，以便发生故障时进行状态恢复；另外还可以针对不同的 key 保存独立的状态实例。按键分区状态（Keyed State）对这两个功能都要考虑；而算子状态（Operator State）并不考虑 key 的影响，所以主要任务就是要让 Flink 了解状态的信息、将状态数据持久化后保存到外部存储空间。

看起来算子状态的使用应该更加简单才对。不过仔细思考又会发现一个问题：我们对状态进行持久化保存的目的是为了故障恢复；在发生故障、重启应用后，数据还会被发往之前分配的分区吗？显然不是，因为并行度可能发生了调整，不论是按键（key）的哈希值分区，还是直接轮询（round-robin）分区，数据分配到的分区都会发生变化。这很好理解，当打牌的人数从 3 个增加到 4 个时，即使牌的次序不变，轮流发到每个人手里的牌也会不同。数据分区发生变化，带来的问题就是，怎么保证原先的状态跟故障恢复后数据的对应关系呢？

对于 Keyed State 这个问题很好解决：状态都是跟 key 相关的，而相同 key 的数据不管发往哪个分区，总是会全部进入一个分区的；于是只要将状态也按照 key 的哈希值计算出对应的分区，进行重组分配就可以了。恢复状态后继续处理数据，就总能按照 key 找到对应之前的状态，就保证了结果的一致性。所以 Flink 对 Keyed State 进行了非常完善的包装，我们不需实现任何接口就可以直接使用。

而对于 Operator State 来说就会有所不同。因为不存在 key，所有数据发往哪个分区是不可预测的；也就是说，当发生故障重启之后，我们不能保证某个数据跟之前一样，进入到同一个并行子任务、访问同一个状态。所以 Flink 无法直接判断该怎样保存和恢复状态，而是提供了接口，让我们根据业务需求自行设计状态的快照保存 (snapshot) 和恢复 (restore) 逻辑。

**1. CheckpointedFunction 接口**

在 Flink 中，对状态进行持久化保存的快照机制叫作“检查点”（Checkpoint）。于是使用算子状态时，就需要对检查点的相关操作进行定义，实现一个 CheckpointedFunction 接口。

CheckpointedFunction 接口在源码中定义如下：

public interface CheckpointedFunction {
        
    	// 保存状态快照到检查点时，调用这个方法
    	void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception
    	// 初始化状态时调用这个方法，也会在恢复状态时调用
    	void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception;
    }

每次应用保存检查点做快照时，都会调用.snapshotState()方法，将状态进行外部持久化。而在算子任务进行初始化时，会调用. initializeState()方法。这又有两种情况：一种是整个应用第一次运行，这时状态会被初始化为一个默认值（default value）；另一种是应用重启时，从检查点（checkpoint）或者保存点（savepoint）中读取之前状态的快照，并赋给本地状态。所以，接口中的.snapshotState()方法定义了检查点的快照保存逻辑，而. initializeState()方法不仅定义了初始化逻辑，也定义了恢复逻辑。

这里需要注意，CheckpointedFunction 接口中的两个方法，分别传入了一个上下文（context）作为参数。不同的是，.snapshotState()方法拿到的是快照的上下文 FunctionSnapshotContext，它可以提供检查点的相关信息，不过无法获取状态句柄；而. initializeState()方法拿到的是 FunctionInitializationContext，这是函数类进行初始化时的上下文，是真正的“运行时上下文”。

FunctionInitializationContext 中提供了“算子状态存储”（OperatorStateStore）和“按键分区状态存储（”KeyedStateStore），在这两个存储对象中可以非常方便地获取当前任务实例中的 OperatorState 和 KeyedState。例如：

ListStateDescriptor<String> descriptor =
    	new ListStateDescriptor<>("buffered-elements",Types.of(String));
    	ListState<String> checkpointedState = context.getOperatorStateStore().getListState(descriptor);

我们看到，算子状态的注册和使用跟 Keyed State 非常类似，也是需要先定义一个状态描述器(StateDescriptor)，告诉 Flink 当前状态的名称和类型，然后从上下文提供的算子状态存储 (OperatorStateStore) 中获取对应的状态对象。如果想要从 KeyedStateStore 中获取 Keyed State 也是一样的，前提是必须基于定义了 key 的KeyedStream，这和富函数类中的方式并不矛盾。通过这里的描述可以发现，CheckpointedFunction 是 Flink 中非常底层的接口，它为有状态的流处理提供了灵活且丰富的应用。

**2. 示例代码**

接下来我们举一个算子状态的应用案例。在下面的例子中，自定义的 SinkFunction 会在CheckpointedFunction 中进行数据缓存，然后统一发送到下游。这个例子演示了列表状态的平均分割重组（event-split redistribution）。

import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
    import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
    import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
    import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
    import org.apache.flink.runtime.state.FunctionInitializationContext;
    import org.apache.flink.runtime.state.FunctionSnapshotContext;
    import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.CheckpointedFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    public class BufferingSinkExample {
        
    	public static void main(String[] args) throws Exception{
        
    		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    		env.setParallelism(1);
    		SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(
    			new ClickSource())
    				.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
    				.withTimestampAssigner(
    					new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
        
    						@Override
    						public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
        
    							return element.timestamp;
    						}
    				})
    		);
    		stream.print("input");
    		// 批量缓存输出
    		stream.addSink(new BufferingSink(10));
    		env.execute();
    	}
    	public static class BufferingSink implements SinkFunction<Event>, CheckpointedFunction {
        
    		private final int threshold;
    		private transient ListState<Event> checkpointedState;
    		private List<Event> bufferedElements;
    		public BufferingSink(int threshold) {
        
    			this.threshold = threshold;
    			this.bufferedElements = new ArrayList<>();
    		}
    		@Override
    		public void invoke(Event value, Context context) throws Exception {
        
    			bufferedElements.add(value);
    			if (bufferedElements.size() == threshold) {
        
    				for (Event element: bufferedElements) {
        
    					// 输出到外部系统，这里用控制台打印模拟
    					System.out.println(element);
    				}
    				System.out.println("==========输出完毕=========");
    				bufferedElements.clear();
    			}
    		}
    		@Override
    		public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
        
    			checkpointedState.clear();
    			// 把当前局部变量中的所有元素写入到检查点中
    			for (Event element : bufferedElements) {
        
    				checkpointedState.add(element);
    			}
    		}
    		
    		@Override
    		public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception {
        
    			ListStateDescriptor<Event> descriptor = new ListStateDescriptor<>(
    					"buffered-elements",
    					Types.POJO(Event.class)
    			);
    			checkpointedState = context.getOperatorStateStore().getListState(descriptor);
    			// 如果是从故障中恢复，就将 ListState 中的所有元素添加到局部变量中
    			if (context.isRestored()) {
        
    				for (Event element : checkpointedState.get()) {
        
    					bufferedElements.add(element);
    				}
    			}
    		}
    	}
    }

当初始化好状态对象后，我们可以通过调用. isRestored()方法判断是否是从故障中恢复。在代码中 BufferingSink 初始化时，恢复出的 ListState 的所有元素会添加到一个局部变量 bufferedElements 中，以后进行检查点快照时就可以直接使用了。在调用.snapshotState()时，直接清空 ListState，然后把当前局部变量中的所有元素写入到检查点中。

对于不同类型的算子状态，需要调用不同的获取状态对象的接口，对应地也就会使用不同的状态分配重组算法。比如获取列表状态时，调用.getListState() 会使用最简单的 平均分割重组（even-split redistribution）算法；而获取联合列表状态时，调用的是.getUnionListState() ，对应就会使用联合重组（union redistribution） 算法。

## 四、广播状态（Broadcast State） ##

算子状态中有一类很特殊，就是广播状态（Broadcast State）。从概念和原理上讲，广播状态非常容易理解：状态广播出去，所有并行子任务的状态都是相同的；并行度调整时只要直接复制就可以了。然而在应用上，广播状态却与其他算子状态大不相同。本节我们就专门来讨论一下广播状态的使用。

### 1. 基本用法 ###

让所有并行子任务都持有同一份状态，也就意味着一旦状态有变化，所以子任务上的实例都要更新。什么时候会用到这样的广播状态呢？

一个最为普遍的应用，就是“动态配置”或者“动态规则”。我们在处理流数据时，有时会基于一些配置(configuration)或者规则 (rule)。简单的配置当然可以直接读取配置文件，一次加载，永久有效；但数据流是连续不断的，如果这配置随着时间推移还会动态变化，那又该怎么办呢？

一个简单的想法是，定期扫描配置文件，发现改变就立即更新。但这样就需要另外启动一个扫描进程，如果扫描周期太长，配置更新不及时就会导致结果错误；如果扫描周期太短，又会耗费大量资源做无用功。解决的办法，还是流处理的“事件驱动”思路——我们可以将这动态的配置数据看作一条流，将这条流和本身要处理的数据流进行连接(connect），就可以实时地更新配置进行计算了。

由于配置或者规则数据是全局有效的，我们需要把它广播给所有的并行子任务。而子任务需要把它作为一个算子状态保存起来，以保证故障恢复后处理结果是一致的。这时的状态，就是一个典型的广播状态。我们知道，广播状态与其他算子状态的列表（list）结构不同，底层是以键值对（key-value）形式描述的，所以其实就是一个映射状态(MapState)。在代码上，可以直接调用 DataStream 的.broadcast()方法，传入一个“映射状态描述器”(MapStateDescriptor) 说明状态的名称和类型，就可以得到一个“广播流” (BroadcastStream)；进而将要处理的数据流与这条广播流进行连接（connect），就会得到“广播连接流” ( BroadcastConnectedStream)。注意广播状态只能用在广播连接流中。

关于广播连接流，我们已经在 8.2.2 节做过介绍，这里可以复习一下：

MapStateDescriptor<String, Rule> ruleStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>(...);
    BroadcastStream<Rule> ruleBroadcastStream = ruleStream.broadcast(ruleStateDescriptor);
    DataStream<String> output = stream.connect(ruleBroadcastStream).process( new BroadcastProcessFunction<>() {
        ...} );

这里我们定义了一个“规则流”ruleStream，里面的数据表示了数据流 stream 处理的规则，规则的数据类型定义为 Rule。于是需要先定义一个 MapStateDescriptor 来描述广播状态，然后传入 ruleStream.broadcast()得到广播流，接着用 stream 和广播流进行连接。这里状态描述器中的 key 类型为 String，就是为了区分不同的状态值而给定的 key 的名称。

对 于 广 播 连 接 流 调 用 .process() 方 法 ， 可 以 传 入 “ 广 播 处 理 函 数 ”KeyedBroadcastProcessFunction 或者 BroadcastProcessFunction 来进行处理计算。广播处理函数里面有两个方法.processElement()和.processBroadcastElement()，源码中定义如下：

public abstract class BroadcastProcessFunction<IN1, IN2, OUT> extends 
    BaseBroadcastProcessFunction {
        
    	...
    	public abstract void processElement(IN1 value, ReadOnlyContext ctx, Collector<OUT> out) throws Exception;
    	public abstract void processBroadcastElement(IN2 value, Context ctx, Collector<OUT> out) throws Exception;
    	...
    }

这里的.processElement()方法，处理的是正常数据流，第一个参数 value 就是当前到来的流数据;而.processBroadcastElement()方法就相当于是用来处理广播流的，它的第一个参数 value就是广播流中的规则或者配置数据。两个方法第二个参数都是一个上下文 ctx，都可以通过调用.getBroadcastState()方法获取到当前的广播状态；区别在于，.processElement()方法里的上下文 是 “ 只 读 ” 的 （ ReadOnly ）， 因 此 获 取 到 的 广 播 状 态 也 只 能 读 取 不 能 更 改 ；而.processBroadcastElement()方法里的 Context 则没有限制，可以根据当前广播流中的数据更新状态。

Rule rule = ctx.getBroadcastState( new MapStateDescriptor<>("rules", Types.String, Types.POJO(Rule.class))).get("my rule");

通过调用 ctx.getBroadcastState()方法，传入一个 MapStateDescriptor，就可以得到当前的叫作“rules”的广播状态；调用它的.get()方法，就可以取出其中“my rule”对应的值进行计算处理。

### 2. 代码实例 ###

接下来我们举一个广播状态的应用案例。考虑在电商应用中，往往需要判断用户先后发生的行为的“组合模式”，比如“登录-下单”或者“登录-支付”，检测出这些连续的行为进行统计，就可以了解平台的运用状况以及用户的行为习惯。

具体代码如下：

import org.apache.flink.api.common.state.BroadcastState;
    import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
    import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
    import org.apache.flink.configuration.Configuration;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.KeyedBroadcastProcessFunction;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    public class BroadcastStateExample {
        
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
        
    		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    		env.setParallelism(1);
    		// 读取用户行为事件流
    		DataStreamSource<Action> actionStream = env.fromElements(
    			new Action("Alice", "login"),
    			new Action("Alice", "pay"),
    			new Action("Bob", "login"),
    			new Action("Bob", "buy")
    		);
    		// 定义行为模式流，代表了要检测的标准
    		DataStreamSource<Pattern> patternStream = env.fromElements(
    			new Pattern("login", "pay"),
    			new Pattern("login", "buy")
    		);
    		// 定义广播状态的描述器，创建广播流
    		MapStateDescriptor<Void, Pattern> bcStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>("patterns", Types.VOID, Types.POJO(Pattern.class));
    		BroadcastStream<Pattern> bcPatterns = patternStream.broadcast(bcStateDescriptor);
    		// 将事件流和广播流连接起来，进行处理
    		DataStream<Tuple2<String, Pattern>> matches = actionStream.keyBy(data -> data.userId)
    																.connect(bcPatterns)
    																.process(new PatternEvaluator());
    		matches.print();
    		env.execute();
    	}
    	public static class PatternEvaluator	extends KeyedBroadcastProcessFunction<String, Action, Pattern, Tuple2<String, Pattern>> {
        
    		// 定义一个值状态，保存上一次用户行为
    		ValueState<String> prevActionState;
    		
    		@Override
    		public void open(Configuration conf) {
        
    			prevActionState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("lastAction", Types.STRING));
    		}
    		@Override
    		public void processBroadcastElement(
    			Pattern pattern,
    			Context ctx,
    			Collector<Tuple2<String, Pattern>> out) throws Exception {
        
    				BroadcastState<Void, Pattern> bcState = ctx.getBroadcastState(new MapStateDescriptor<>("patterns", Types.VOID, 
    				Types.POJO(Pattern.class)));
    				// 将广播状态更新为当前的 pattern
    				bcState.put(null, pattern);
    			}
    		@Override
    		public void processElement(Action action, ReadOnlyContext ctx,
    			Collector<Tuple2<String, Pattern>> out) throws Exception {
        
    			Pattern pattern = ctx.getBroadcastState(new MapStateDescriptor<>("patterns", Types.VOID, Types.POJO(Pattern.class))).get(null);
    				String prevAction = prevActionState.value();
    				if (pattern != null && prevAction != null) {
        
    					// 如果前后两次行为都符合模式定义，输出一组匹配
    					if (pattern.action1.equals(prevAction) && pattern.action2.equals(action.action)) {
        
    							out.collect(new Tuple2<>(ctx.getCurrentKey(), pattern));
    					}
    				}
    			// 更新状态
    			prevActionState.update(action.action);
    		}
    	}
    	// 定义用户行为事件 POJO 类
    	public static class Action {
        
    		public String userId;
    		public String action;
    		public Action() {
        
    		}
    		public Action(String userId, String action) {
        
    			this.userId = userId;
    			this.action = action;
    		}
    		@Override
    		public String toString() {
        
    			return "Action{" +
    			"userId=" + userId +
    			", action='" + action + '\'' +
    			'}';
    		}
    	}
    	// 定义行为模式 POJO 类，包含先后发生的两个行为
    	public static class Pattern {
        
    		public String action1;
    		public String action2;
    		public Pattern() {
        
    		}
    		public Pattern(String action1, String action2) {
        
    			this.action1 = action1;
    			this.action2 = action2;
    		}
    		@Override
    		public String toString() {
        
    			return "Pattern{" +
    			"action1='" + action1 + '\'' +
    			", action2='" + action2 + '\'' +
    			'}';
    		}
    	}
    }

这里我们将检测的行为模式定义为 POJO 类 Pattern，里面包含了连续的两个行为。由于广播状态中只保存了一个 Pattern，并不关心 MapState 中的 key，所以也可以直接将 key 的类型指定为 Void，具体值就是 null。在具体的操作过程中，我们将广播流中的 Pattern 数据保存为广播变量；在行为数据 Action 到来之后读取当前广播变量，确定行为模式，并将之前的一次行为保存为一个 ValueState——这是针对当前用户的状态保存，所以用到了 Keyed State。检测到如果前一次行为与 Pattern 中的 action1 相同，而当前行为与 action2 相同，则发现了匹配模  
式的一组行为，输出检测结果。

## 五、状态持久化和状态后端 ##

在 Flink 的状态管理机制中，很重要的一个功能就是对状态进行持久化 (persistence) 保存，这样就可以在发生故障后进行重启恢复。Flink 对状态进行持久化的方式，就是将当前所有分布式状态进行“快照”保存，写入一个“检查点” (checkpoint) 或者保存点 (savepoint) 保存到外部存储系统中。具体的存储介质，一般是分布式文件系统\*(distributed file system)。

### 1. 检查点（Checkpoint） ###

有状态流应用中的检查点（checkpoint），其实就是所有任务的状态在某个时间点的一个快照（一份拷贝）。简单来讲，就是一次“存盘”，让我们之前处理数据的进度不要丢掉。在一个流应用程序运行时，Flink 会定期保存检查点，在检查点中会记录每个算子的 id 和状态；如果发生故障，Flink 就会用最近一次成功保存的检查点来恢复应用的状态，重新启动处理流程，就如同“读档”一样。

如果保存检查点之后又处理了一些数据，然后发生了故障，那么重启恢复状态之后这些数据带来的状态改变会丢失。为了让最终处理结果正确，我们还需要让源（Source）算子重新读取这些数据，再次处理一遍。这就需要流的数据源具有“数据重放”的能力，一个典型的例子就是 Kafka，我们可以通过保存消费数据的偏移量、故障重启后重新提交来实现数据的重放。

这是对“至少一次”（at least once）状态一致性的保证，如果希望实现“精确一次”（exactly once）的一致性，还需要数据写入外部系统时的相关保证。关于这部分内容我们会在第 10 章继续讨论。

默认情况下，检查点是被禁用的，需要在代码中手动开启。直接调用执行环境的.enableCheckpointing()方法就可以开启检查点。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getEnvironment();
    env.enableCheckpointing(1000);

这里传入的参数是检查点的间隔时间，单位为毫秒。关于检查点的详细配置，可以参考第 10 章的内容。

除了检查点之外，Flink 还提供了“保存点”（savepoint）的功能。保存点在原理和形式上跟检查点完全一样，也是状态持久化保存的一个快照；区别在于，保存点是自定义的镜像保存，所以不会由 Flink 自动创建，而需要用户手动触发。这在有计划地停止、重启应用时非常有用。

### 2. 状态后端 (State Backends) ###

检查点的保存离不开 JobManager 和 TaskManager，以及外部存储系统的协调。在应用进行检查点保存时，首先会由 JobManager 向所有 TaskManager 发出触发检查点的命令；TaskManger 收到之后，将当前任务的所有状态进行快照保存，持久化到远程的存储介质中；完成之后向 JobManager 返回确认信息。这个过程是分布式的，当 JobManger 收到所有TaskManager 的返回信息后，就会确认当前检查点成功保存，如图 9-5 所示。而这一切工作的协调，就需要一个“专职人员”来完成。

![在这里插入图片描述][34dddaf402c640b3b1eeb025a6676963.png]  
在 Flink 中，状态的存储、访问以及维护，都是由一个可插拔的组件决定的，这个组件就叫作状态后端（state backend）。状态后端主要负责两件事：一是本地的状态管理，二是将检查点（checkpoint）写入远程的持久化存储。

**1. 状态后端的分类**

状态后端是一个“开箱即用”的组件，可以在不改变应用程序逻辑的情况下独立配置。Flink 中提供了两类不同的状态后端，一种是“哈希表状态后端”（HashMapStateBackend），另一种是“内嵌 RocksDB 状态后端” (EmbeddedRocksDBStateBackend) 。如果没有特别配置，系统默认的状态后端是 HashMapStateBackend。

(1) 哈希表状态后端（HashMapStateBackend）

这种方式就是我们之前所说的，把状态存放在内存里。具体实现上，哈希表状态后端在内部会直接把状态当作对象(objects)，保存在 Taskmanager 的 JVM 堆 (heap) 上。普通的状态，以及窗口中收集的数据和触发器(triggers)，都会以键值对 (key-value) 的形式存储起来，所以底层是一个哈希表（HashMap），这种状态后端也因此得名。

对于检查点的保存，一般是放在持久化的分布式文件系统（file system）中，也可以通过配置“检查点存储”(CheckpointStorage) 来另外指定。

HashMapStateBackend 是将本地状态全部放入内存的，这样可以获得最快的读写速度，使计算性能达到最佳；代价则是内存的占用。它适用于具有大状态、长窗口、大键值状态的作业，对所有高可用性设置也是有效的。

(2) 内嵌 RocksDB 状态后端（EmbeddedRocksDBStateBackend）

RocksDB 是一种内嵌的 key-value 存储介质，可以把数据持久化到本地硬盘。配置EmbeddedRocksDBStateBackend 后，会将处理中的数据全部放入 RocksDB 数据库中，RocksDB默认存储在 TaskManager 的本地数据目录里。

与 HashMapStateBackend 直接在堆内存中存储对象不同，这种方式下状态主要是放在RocksDB 中的。数据被存储为序列化的字节数组（Byte Arrays），读写操作需要序列化/反序列化，因此状态的访问性能要差一些。另外，因为做了序列化，key 的比较也会按照字节进行，而不是直接调用.hashCode()和.equals()方法。对于检查点，同样会写入到远程的持久化文件系统中。

EmbeddedRocksDBStateBackend 始终执行的是异步快照，也就是不会因为保存检查点而阻塞数据的处理；而且它还提供了增量式保存检查点的机制，这在很多情况下可以大大提升保存效率。

由于它会把状态数据落盘，而且支持增量化的检查点，所以在状态非常大、窗口非常长、键/值状态很大的应用场景中是一个好选择，同样对所有高可用性设置有效。

**2. 如何选择正确的状态后端**

HashMap 和 RocksDB 两种状态后端最大的区别，就在于本地状态存放在哪里：前者是内存，后者是 RocksDB。在实际应用中，选择那种状态后端，主要是需要根据业务需求在处理性能和应用的扩展性上做一个选择。

HashMapStateBackend 是内存计算，读写速度非常快；但是，状态的大小会受到集群可用内存的限制，如果应用的状态随着时间不停地增长，就会耗尽内存资源。而 RocksDB 是硬盘存储，所以可以根据可用的磁盘空间进行扩展，而且是唯一支持增量检查点的状态后端，所以它非常适合于超级海量状态的存储。不过由于每个状态的读写都需要做序列化/反序列化，而且可能需要直接从磁盘读取数据，这就会导致性能的降低，平均读写性能要比HashMapStateBackend 慢一个数量级。

我们可以发现，实际应用就是权衡利弊后的取舍。最理想的当然是处理速度快且内存不受限制可以处理海量状态，那就需要非常大的内存资源了，这会导致成本超出项目预算。比起花更多的钱，稍慢的处理速度或者稍小的处理规模，老板可能更容易接受一点。

**3. 状态后端的配置**

在不做配置的时候，应用程序使用的默认状态后端是由集群配置文件 flink-conf.yaml 中指定的，配置的键名称为 state.backend。这个默认配置对集群上运行的所有作业都有效，我们可以通过更改配置值来改变默认的状态后端。另外，我们还可以在代码中为当前作业单独配置状态后端，这个配置会覆盖掉集群配置文件的默认值。

(1) 配置默认的状态后端

在 flink-conf.yaml 中，可以使用 state.backend 来配置默认状态后端。配置项的可能值为 hashmap，这样配置的就是 HashMapStateBackend；也可以是 rocksdb，这样配置的就是 EmbeddedRocksDBStateBackend。另外，也可以是一个实现了状态后端工厂 StateBackendFactory 的类的完全限定类名。

下面是一个配置 HashMapStateBackend 的例子：

# 默认状态后端
    state.backend: hashmap
    # 存放检查点的文件路径
    state.checkpoints.dir: hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints

这里的 state.checkpoints.dir 配置项，定义了状态后端将检查点和元数据写入的目录。

(2) 为每个作业（Per-job）单独配置状态后端

每个作业独立的状态后端，可以在代码中，基于作业的执行环境直接设置。代码如下：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());

上面代码设置的是 HashMapStateBackend，如果想要设置 EmbeddedRocksDBStateBackend，  
可以用下面的配置方式：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend());

需要注意，如果想在 IDE 中使用 EmbeddedRocksDBStateBackend，需要为 Flink 项目添加依赖：

<dependency>
    	<groupId>org.apache.flink</groupId>
    	<artifactId>flink-statebackend-rocksdb_${scala.binary.version}</artifactId>
    	<version>1.13.0</version>
    </dependency>

而由于 Flink 发行版中默认就包含了 RocksDB，所以只要我们的代码中没有使用 RocksDB 的相关内容，就不需要引入这个依赖。即使我们在 flink-conf.yaml 配置文件中设定了 state.backend 为 rocksdb，也可以直接正常运行，并且使用 RocksDB 作为状态后端。

## 六、总结 ##

有状态的流处理是 Flink 的本质，所以状态可以说是 Flink 中最为重要的概念。之前聚合算子、窗口算子中已经提到了状态的概念，而通过本章的学习，我们对整个 Flink 的状态管理机制和状态编程的方式都有了非常详尽的了解。

本章从状态的概念和分类出发，详细介绍了 Flink 中的按键分区状态（Keyed State）和算子状态（Operator State）的特点和用法，并对广播状态（Broadcast State）做了进一步的展开说明。最后，我们还介绍了状态的持久化和状态后端，引出了检查点（checkpoint）的概念。

检查点是一个非常重要的概念，是 Flink 容错机制的核心，我们将在下一章继续进行详细的讨论。

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