Flink｜《Flink 官方文档 - DataStream API - 状态与容错 - 使用状态》学习笔记

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学习文档：Flink 官方文档 - DataStream API - 状态与容错 - 使用状态

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学习笔记如下：

键控流（Keyed DataStream）

如果要使用键控状态，则必须要为 DataStream 指定 key。这个主键将用于对数据流中的记录分区，同时也会用于状态分区。

可以使用 DataStream 中的 keyBy(KeySelector)（Java / Scala）或 key_by(KeySelector) 来指定 key，在指定 key 后，数据流将变成键控流（KeyedStream），并允许使用基于 Keyed state 的操作。

KeySelector 接受每条记录作为输入，并返回这条记录的 key。该 key 可以是任何类型，但它的计算产生方式必须是具有确定性的（详见 Flink｜《Flink 官方文档 - 概念透析 - 有状态流处理》学习笔记）。例如：
```
// some ordinary POJO
public class WC {
  public String word;
  public int count;
  public String getWord() { return word; }
}
DataStream words = // [...]
KeyedStream keyed = words
  .keyBy(WC::getWord);
```
Flink 的数据类型并不基于 key - value 对，因此实际上将数据集在物理上封装为 key 和 value 是没有必要的。

键控状态（Keyed State）

以下 Keyed State 只能在 KeyedStream 上使用：
- ValueState：保存一个可以更新和检索的值；这个值可以通过 update(T) 进行更新，通过 T value() 进行检索。
- ListState：保存一个元素的列表；可以通过 add(T) 或者 addAll(List) 添加元素，通过 Iterable get() 获取整个列表，通过 update(List) 覆盖当前的列表。
- ReducingState：保存一个值，表示添加到状态的所有值聚合后的结果；使用 add(T) 添加元素，并使用提供的 reduceFunction 进行聚合。
- AggregatingState：保存一个值，表示添加到状态的所有值聚合后的结果；使用 add(T) 添加元素，并使用提供的 AggregateFunction 进行聚合。与 ReducingState 不同的时，聚合类型可能与添加到状态的元素类型不同。
- MapState
  ：保存一个映射列表；可以使用 put(UK, UV) 或 putAll(Map
  ) 添加映射，使用 get(UK) 来检索特定的 key，使用 entires()、keys()、values() 分别检索映射、键和值的可迭代视图，使用 isEmpty() 判断是否包含任何键值对。
  所有的类型状态还有一个 clear() 方法，用于清除当前 key 下的状态数据，也就是当前输入元素的 key。
  
  需要注意的是：
  - 这些状态对象仅用于与状态交互。状态本身不一定存储在内存中，还可能在磁盘或其他位置。
  - 从状态中获取的值取决于输入元素所代表的 Key，在不同 key 上调用同一个接口，可能得到不同的值。
    在使用中，必须创建一个 StateDescriptor，才能获得对应的状态句柄。在状态句柄中，记录了状态名称、状态所持有值的类型以及用户所指定的函数。根据不同的状态类型，可以创建 ValueStateDescriptor、ListStateDescriptor、AggregatingStateDescriptor、ReducingStateDescriptor 或 MapStateDescriptor。
    
    状态通过 RuntimeContext 进行访问，因此只能在 rich functions 中使用。
    
    样例：计数窗口，这个 UDF 会计算每两个相邻的元素的平均值并发送到下游。
    
    public class CountWindowAverage extends RichFlatMapFunction, Tuple2> { /** * The ValueState handle. The first field is the count, the second field a running sum. */ private transient ValueState> sum; @Override public void flatMap(Tuple2 input, Collector> out) throws Exception { // access the state value Tuple2 currentSum = sum.value(); // update the count currentSum.f0 += 1; // add the second field of the input value currentSum.f1 += input.f1; // update the state sum.update(currentSum); // if the count reaches 2, emit the average and clear the state if (currentSum.f0 >= 2) { out.collect(new Tuple2<>(input.f0, currentSum.f1 / currentSum.f0)); sum.clear(); } } @Override public void open(Configuration config) { ValueStateDescriptor> descriptor = new ValueStateDescriptor<>( "average", // the state name TypeInformation.of(new TypeHint>() {}), // type information Tuple2.of(0L, 0L)); // default value of the state, if nothing was set sum = getRuntimeContext().getState(descriptor); } } // this can be used in a streaming program like this (assuming we have a StreamExecutionEnvironment env) env.fromElements(Tuple2.of(1L, 3L), Tuple2.of(1L, 5L), Tuple2.of(1L, 7L), Tuple2.of(1L, 4L), Tuple2.of(1L, 2L)) .keyBy(value -> value.f0) .flatMap(new CountWindowAverage()) .print(); // the printed output will be (1,4) and (1,5)
    
    定义 UDF 的 ValueState 类型的私有属性 sum，其值为一个元组，元组中第一个元素用于存储计数结果，第二个元素存储求和结果。
    在 open() 方法中，定义了状态句柄 ValueStateDescriptor，定义了状态名称、状态类型和状态的初始值，并将其状态存储到属性 sum 中。
    使用 sum.value() 获取当前状态的值
    使用 sum.updaste() 更新当前状态的值
    使用 sum.clear() 清空当前状态的值
    
    状态有效期（TTL）
    
    任何类型的 Keyed State 都可以设置有效期（TTL）。如果配置了 TTL 且状态已过期，则会尽最大可能清除对应的值。
    
    任何状态类型都支持单元素的 TTL。这意味着列表元素和映射元素将单独计算到期时间。
    
    在使用 TTL 前，需要先构建 StateTtlConfig 配置对象，然后把配置传递到 State Descriptor 中启用 TTL 功能。
    
    TTL 配置的选项
    
    数据的有效期：newBuilder() 的第一个参数，必选
    
    更新策略：setUpdateType() 的第一个参数，可选，默认为 onCreateAndWrite
    
    StateTtlConfig.UpdateType.onCreateAndWrite：仅在创建和写入时更新
    StateTtlConfig.UpdateType.onReadAndWrite：在读取时也更新
    
    数据在未被清理时的可见性配置：setStateVisibility() 的第一个参数，可选，默认为 NeverReturnedExpired
    
    StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired - 不返回过期数据
    StateTtlConfig.StateVisibility.ReturnExpiredIfNotCleanedUp - 会返回过期但未清理的数据
    
    关门后台清理：disableCleanupInBackground()，可选，添加则关闭过期数据的后台清理
    
    开启全量快照时清理：cleanupFullSnapshot()，可选，添加则开启在全来那个快照时进行清理
    
    开启 Heap Backend 增量数据清理：cleanupIncrementally()，可选，添加则在访问和处理时进行检查过期数据并清理
    
    开启 RcoksDB Backend 压缩时数据清理：cleanupInRocksdbCompactFilter()，可选，添加在开启压缩时数据清理
    
    需要注意的是：因为在开启 TTL 特性后，状态上次的修改时间会和数据一起保存在 state backend 中，所以开启这个特性会增加状态数据的存储。
    
    TTL 的清理策略
    
    默认情况下，过期数据会在读取的时候被删除，同时也会有后台进程定期清理。
    
    在实现上，HeapStateBackend 依赖增量数据清理，RocksDBStateBackend 利用压缩过滤器进行后台清理。
    
    全量快照时进行清理：在全量快照时进行清理的策略，可以减少整体快照的大小。当前实现中不会清理本地状态，但从上次快照恢复时，不会恢复那些已经删除的过期数据。这种清理策略可以在任何时候通过 StateTtlConfig 启动或者关闭。
    增量数据清理：如果开启增量式清理状态数据，在会状态访问和处理时进行清理。对于开启了增量数据清理策略的状态，会在存储后端保留一个所有状态的惰性全局迭代器，每次出发增量清理时，从迭代器中选择已经过期的数据进行清理。该策略有两个参数，第一个表示每次清理时检查状态的条目数，第二个参数表示是否在处理每条记录时都触发清理。Heap backend 默认会检查 5 条状态，并且关闭在每条记录时触发清理。
    压缩时清理：RcoksDB 会周期性地对数据进行合并压缩从而减少存储空间，Flink 提供的 RocksDB 压缩过滤器会在压缩时过滤掉已经过期的数据。该策略有一个参数，该参数表示每处理多少条数据进行一次清理。
    Flink 的状态清理策略与 Redis 的被动清理 + 主动清理有很多相似之处，详见 Redis｜过期 key 的删除机制。
    
    算子状态（Operator State）
    
    算子状态是绑定到一个并行算子实例的状态。例如，Kafka Connector 是 Flink 中就使用了算子状态，Kafka consumer 的每个并行实例维护了 topic partitions 和偏移量的 map 作为它的算子状态。当并行度改变的时候，算子状态支持将状态重新分发给各并行算子实例。
    
    算子状态通常用于实现 source / sink，以及一些没有 key 而无法对 state 进行分区的场景。
    
    广播状态（Broadcast State）
    
    广播状态时一种特殊的算子状态，用于将状态广播到所有下游任务。通过广播状态，可以保持所有子任务状态相同。
    
    广播状态与其他算子状态的差异：
    
    它具有 map 格式
    仅在输入为一个广播数据流和一个非广播数据流的算子中可用
    可以拥有多个不同名称的广播状态
    使用算子状态
    
    通过实现 CheckpointedFunction 接口来使用算子状态。在 CheckpointedFunction 中提供了访问 non-keyed state 的方法，需要实现如下两个方法：
    
    void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception：在进行 checkpoint 时调用
    void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception：在 UDF 初始化时调用，这里的初始化包括第一次启动时的初始化，以及从 checkpoint 恢复的初始化。
    当前算子状态会以 list 的形式存在，这些状态彼此独立，方便在改变并发后进行状态的重新分派。有如下几种重新分配的模式：
    
    Even-split redistribution：每个算子都保存一个列表形式的状态集合，整个状态由所有的列表拼接而成。当作业恢复或重新分配的时候，整个状态会按照算子的并发度进行均匀分配。
    Union redistribution：每个算子保存一个列表形式的状态集合，整个状态由所有的列表拼接而成。当作业恢复或重新分配的时候，每个算子都将得到所有的状态数据。如果状态的数量很大时不要使用这个特性，可能导致内存溢出的问题。
    
    样例：SinkFunction 在 CheckpointedFunction 中进行数据缓存，然后统一发送到下游。
    
    public class BufferingSink implements SinkFunction>, CheckpointedFunction { private final int threshold; private transient ListState> checkpointedState; private List> bufferedElements; public BufferingSink(int threshold) { this.threshold = threshold; this.bufferedElements = new ArrayList<>(); } @Override public void invoke(Tuple2 value, Context contex) throws Exception { bufferedElements.add(value); if (bufferedElements.size() >= threshold) { for (Tuple2 element: bufferedElements) { // send it to the sink } bufferedElements.clear(); } } @Override public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception { checkpointedState.clear(); for (Tuple2 element : bufferedElements) { checkpointedState.add(element); } } @Override public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception { ListStateDescriptor> descriptor = new ListStateDescriptor<>( "buffered-elements", TypeInformation.of(new TypeHint>() {})); checkpointedState = context.getOperatorStateStore().getListState(descriptor); if (context.isRestored()) { for (Tuple2 element : checkpointedState.get()) { bufferedElements.add(element); } } }
    
    initializeState()：接受一个 FunctionInitializationContext 参数，并用来初始化 non-keyed state 的容器，这个容器是一个 ListState 类型的 checkpointedState吗，用于在 checkpoint 时保存 non-keyed state 对戏那个。与 keyed state 类似，在初始化时状态句柄 descriptor 时，也会包括状态名称、状态类型等信息。如果是从 checkpoint 中恢复（即 context.isRestored()），则将 checkpointedState 中的元素读取并添加到 bufferedElements 中。
    snapshotState()：在快照时，清空 checkpointedState 并将 bufferedElements 中缓存的元素全部添加到 checkpointedState 中。
    invoke()：将传入的数据添加到 bufferedElements 中进行缓存；当缓存数量达到阈值后统一写出并将缓存清空。
    
    在调用 getOperatorStateStore() 后，调用不同的获取状态对象的接口，会使用不同的状态分配算法。例如调用 getUnionListState(descriptor) 会使用 union redistribution 算法，而调用 getListState(descriptor) 则会使用 even-split redistribution 算法。
    
    使用带状态的 Source Function
    
    样例：
    
    public static class CounterSource extends RichParallelSourceFunction implements CheckpointedFunction { /** current offset for exactly once semantics */ private Long offset = 0L; /** flag for job cancellation */ private volatile boolean isRunning = true; /** 存储 state 的变量. */ private ListState state; @Override public void run(SourceContext ctx) { final Object lock = ctx.getCheckpointLock(); while (isRunning) { // output and state update are atomic synchronized (lock) { ctx.collect(offset); offset += 1; } } } @Override public void cancel() { isRunning = false; } @Override public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception { state = context.getOperatorStateStore().getListState(new ListStateDescriptor<>( "state", LongSerializer.INSTANCE)); // 从我们已保存的状态中恢复 offset 到内存中，在进行任务恢复的时候也会调用此初始化状态的方法 for (Long l : state.get()) { offset = l; } } @Override public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception { state.clear(); state.add(offset); } }
    
    run()：为了保证更新状态以及输出的原子性（用于实现 exactly-once 语义），需要在发送数据前获取数据源的全局锁。
    snapshotState()：在快照时，我们存储当前偏移量即可。
    initializeState()：在启动或恢复时，我们需要恢复偏移量。

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