Flink 状态管理
我们一直称 Flink 为运行在数据流上的有状态计算框架和处理引擎。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。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。
1、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。
1.1、概述
在 Flink 中，算子任务可以分为有状态和无状态两种情况。
1.1.1、无状态算子任务
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。比如我们之前学的 map、flatMap、filter 等，计算时不依赖其它数据，就属于无状态的算子。
1.1.2、有状态算子任务
而有状态的算子任务则除了当前数据外，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）。比如我们之前学的 聚合算子、窗口算子都属于有状态的算子。
比如我们之前窗口函数中学的增量聚合函数，每来一条数据它都会把处理后的结果保存到一个中间值，当窗口内再来一条数据就更新这个中间值，这个中间值就是所谓的状态。
再比如我们的全窗口函数，它会把来的所有数据都保存到一个中间值当中，直到窗口关闭时才会触发计算，同样，这个中间值就是所谓的状态。
此外还有我们的一些聚合算子比如 sum、min、max 等，它肯定是要把中间结果存储起来的，所以这都叫有状态算子。
1.2、状态的分类
1.2.1、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，也就是管理状态的存储、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。
通常我们都是采用 Flink 托管状态来实现需求。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。
1.2.2、算子状态和按键分区状态
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的各个子任务，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。
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，我们需要进一步实现 CheckpointedFunction 接口 。
新版本的 Flink 重构了 Source （也就是使用 fromSource 的写法），所以新版本则需要继承 SourceReaderBase 抽象类。
（2）按键分区状态
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。
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，所以说 Flink 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自己的状态，算子的子任务之间状态不共享。
2、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。
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。
需要注意：使用 Keyed State 必须基于 KeyedStream。
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：
2.1、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 ValueStateextends 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
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。
接下来演示一个案例：对连续两个水位值超过10的传感器输出报警信息
/** * 检测每种传感器的水为值,如果连续两个水位差值超过10就输出结果 */ public class KeyedValueState { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperatorsensorDS = env .socketTextStream("localhost", 9999) .map(new WaterSensorFunction()) // todo 指定 watermark 策略，我们直接使用实现好的 .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy // 指定watermark的生成: 泛型方法，需要指定数据类型，乱序的watermark 需要设置等待时间 . forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 等待3s // 指定如何从数据中提取事件时间 .withTimestampAssigner((WaterSensor sensor, long recordTimestamp) -> { return sensor.getTs() * 1000L; // 返回的时间戳单位是 ms })); sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId) // process方法的参数类型: KIO .process(new KeyedProcessFunction lastVcState; // 初始化必须在生命周期中定义,因为初始化需要运行时环境,这里环境还没启动会初始化失败 @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); // todo 2. 在open方法初始化状态 // 状态描述器的两个参数：1.起个名字(不重复就行),2.存储的类型 lastVcState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor ("lastVcState", Types.INT)); } @Override public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector out) throws Exception { // 要和上一条水位值进行比较 // todo 1. 取出上一条数据的水位值 // Integer的初始值为null 这里遇到第一条水位时需要注意判断null int last_value = lastVcState.value()==null?0:lastVcState.value(); // todo 2. 判断两条水位是否都超过 10 if (Math.abs(value.getVc()-last_value)>10) System.out.println("传感器"+value.getId()+"当前水位值="+value.getVc()+",与上一条水位值="+last_value+"相差超过10!!!"); // todo 3. 更新上一条水位值 lastVcState.update(value.getVc()); } }).print(); env.execute(); } } 代码解析：
- 我们说过，如果没有合适的函数能解决我们的需求，那就直接用 process 就行了。
- ValueState 应该在 open 方法中去初始化，因为直接在程序执行前去尝试调用 getRuntimeContext 获取执行环境是获取不到的。
- 要用 ValueState 而不是 int 也不是 hashMap
- 用 int 就不能区分不同的传感器了
- 用 hashMap 的效率要比 ValueState 低而且存在一些别的问题
- 注意初始值 Integer 的初始值为 null
2.2、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。
同样我们演示一个案例：针对每种传感器输出最高的3个水位值：
/** * 获取每个水位器的 top3 的水位值 */ public class KeyedListState { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperatorsensorDS = env .socketTextStream("localhost", 9999) .map(new WaterSensorFunction()) // todo 指定 watermark 策略，我们直接使用实现好的 .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy // 指定watermark的生成: 泛型方法，需要指定数据类型，乱序的watermark 需要设置等待时间 . forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 等待3s // 指定如何从数据中提取事件时间 .withTimestampAssigner((WaterSensor sensor, long recordTimestamp) -> { return sensor.getTs() * 1000L; // 返回的时间戳单位是 ms })); sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId) // process方法的参数类型: KIO .process(new KeyedProcessFunction maxState; @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); // todo 2. 在open方法初始化状态 // 状态描述器的两个参数：1.起个名字(不重复就行),2.存储的类型 maxState = getRuntimeContext().getListState(new ListStateDescriptor ("maxState",Types.INT)); } @Override public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector out) throws Exception { // todo 1. 添加水位值 // Integer的初始值为null 这里遇到第一条水位时需要注意判断null maxState.add(value.getVc()); // todo 2. 排序 List list = new ArrayList<>(); for (int vc : maxState.get()) { list.add(vc); } list.sort((o1, o2) -> o2 - o1); if (list.size()>3) // 一超过3立即清理,防止数据量大的排序开销 list.remove(3); // todo 3. 输出top3 out.collect("传感器="+value.getId()+"最大的3个水为值为"+list.toString()); } }).print(); env.execute(); } } 代码解析：
- 这里同样不用普通的 List，因为它不能按 key 分组
- 这里用了一个简单的优化，if(list.size()>3) list.remove(3) 使得list永远只有3个值，减少了大数据场景下每次的遍历开销
- list.sort((o2,o1)->o2-o1) lambda基础知识
2.3、Map 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
- 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
- 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
- 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。
同样通过一个案例来了解-统计每种传感器每种水位出现的次数：
/** * 输出每种传感器每种水位值出现的次数 */ public class KeyedMapState { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperatorsensorDS = env .socketTextStream("localhost", 9999) .map(new WaterSensorFunction()) // todo 指定 watermark 策略，我们直接使用实现好的 .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy // 指定watermark的生成: 泛型方法，需要指定数据类型，乱序的watermark 需要设置等待时间 . forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 等待3s // 指定如何从数据中提取事件时间 .withTimestampAssigner((WaterSensor sensor, long recordTimestamp) -> { return sensor.getTs() * 1000L; // 返回的时间戳单位是 ms })); sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId) // process方法的参数类型: KIO .process(new KeyedProcessFunction out) throws Exception { // todo 1. 添加水位值 if (countState.contains(value.getVc())){ countState.put(value.getVc(),countState.get(value.getVc())+1); }else { countState.put(value.getVc(),1); } // todo 2. 输出每种水位出现的次数 for (Map.Entry 用法和 Map 差不多，就是没有 getOrDefault 方法。
2.4、规约状态（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, ReduceFunctionreduceFunction, Class 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。
案例-计算每种传感器的水位和
/** * 检测每种传感器的水为值,如果连续两个水位差值超过10就输出结果 */ public class KeyedReducingState { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperatorsensorDS = env .socketTextStream("localhost", 9999) .map(new WaterSensorFunction()) // todo 指定 watermark 策略，我们直接使用实现好的 .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy // 指定watermark的生成: 泛型方法，需要指定数据类型，乱序的watermark 需要设置等待时间 . forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 等待3s // 指定如何从数据中提取事件时间 .withTimestampAssigner((WaterSensor sensor, long recordTimestamp) -> { return sensor.getTs() * 1000L; // 返回的时间戳单位是 ms })); sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId) // process方法的参数类型: KIO .process(new KeyedProcessFunction sumState; @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); // todo 2. 在open方法初始化状态 // 状态描述器的两个参数：1.起个名字(不重复就行),2.存储的类型 sumState = getRuntimeContext().getReducingState(new ReducingStateDescriptor ("reduceState", new ReduceFunction () { @Override public Integer reduce(Integer value1, Integer value2) throws Exception { return value1+value2; } }, Types.INT)); } @Override public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector out) throws Exception { // todo 1. 添加水位值 sumState.add(value.getVc()); // todo 2. 输出每种水位出现的次数 out.collect("传感器"+value.getId()+"的水位和为 "+sumState.get()); } }).print(); env.execute(); } } 2.5、聚合状态（AggregationState）
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和输入数据的类型不同，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。
案例-统计每个传感器的水位平均值
/** * 统计每种传感器的平均水位值 */ public class KeyedAggreatingState { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperatorsensorDS = env .socketTextStream("localhost", 9999) .map(new WaterSensorFunction()) // todo 指定 watermark 策略，我们直接使用实现好的 .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy // 指定watermark的生成: 泛型方法，需要指定数据类型，乱序的watermark 需要设置等待时间 . forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 等待3s // 指定如何从数据中提取事件时间 .withTimestampAssigner((WaterSensor sensor, long recordTimestamp) -> { return sensor.getTs() * 1000L; // 返回的时间戳单位是 ms })); sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId) // process方法的参数类型: KIO .process(new KeyedProcessFunction out) throws Exception { // todo 1. 添加水位值 avgState.add(value.getVc()); // todo 2. 输出每种水位出现的次数 out.collect("传感器"+value.getId()+"的平均水位为 "+avgState.get()); } }).print(); env.execute(); } } 代码解析：
- 这里我们用了累加器，我们把每个水位值转为（水为值，出现次数）的形式，最后统一对统一水为值进行平均值计算
- merge 方法只有在会话窗口中才需要去自定义
- int 除以 int 需要在分子上 *1D 才能使结果为 double
2.6、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(); ValueStateDescriptorstateDescriptor = 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。这里默认设置的是 NeverReturnExpired ，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，也返回它的值。
- 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。
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。
注意：我们知道，我们上面创建状态时都是在 open 方法中进行初始化的，而 TTL 的配置也是通过 状态来调用的 ，所以 TTL 的定义也应该在 open 方法中进行。
案例-
public class KeyedStateTTL { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperatorsensorDS = env .socketTextStream("localhost", 9999) .map(new WaterSensorFunction()) // todo 指定 watermark 策略，我们直接使用实现好的 .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy // 指定watermark的生成: 泛型方法，需要指定数据类型，乱序的watermark 需要设置等待时间 . forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 等待3s // 指定如何从数据中提取事件时间 .withTimestampAssigner((WaterSensor sensor, long recordTimestamp) -> { return sensor.getTs() * 1000L; // 返回的时间戳单位是 ms })); sensorDS.keyBy(WaterSensor::getId) // process方法的参数类型: KIO .process(new KeyedProcessFunction lastVcState; // 初始化必须在生命周期中定义,因为初始化需要运行时环境,这里环境还没启动会初始化失败 @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); // todo 1. 创建 StateTtlConfig StateTtlConfig stateTtlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.seconds(5)) // 过期时间 // 设置只有在创建或写的时候才会刷新失效时间(往后推5s) .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite) // .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnReadAndWrite) .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired) .build(); // todo 2. 状态描述器启用 TTL ValueStateDescriptor stateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("lastVcState", Types.INT); stateDescriptor.enableTimeToLive(stateTtlConfig); this.lastVcState = getRuntimeContext().getState(stateDescriptor); } @Override public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector out) throws Exception { // 获取状态值-读 Integer last_vc = lastVcState.value(); out.collect("key="+value.getId()+",状态值= "+last_vc); // 更新状态值-写 lastVcState.update(value.getVc()); } }).print(); env.execute(); } } 运行效果：
s1,1,1 => null s1,1,2 => 1 s1,1,1 => 2 // 等待5s后 s1,1,1 => null
3、算子状态（Operator State）
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（所以一般都不用我们去写，因为 Flink 已经帮我们把各种连接器写好了），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。
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。
算子状态也支持不同的结构类型，主要有三种：ListState、UnionListState 和 BroadcastState。可以看到，算子状态中并没有什么 Map、Value啊，这是因为算子状态是我们一个子任务里大家共享一起使用的。
3.1、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）。
案例-在 map 算子中计算数据的个数：
public class OperatorListState { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(2); env.socketTextStream("localhost",9999) .map(new MyCountMapFunction()) .print(); env.execute(); } // TODO 1.实现 CheckpointedFunction 接口 public static class MyCountMapFunction implements MapFunctioncountState; @Override public Long map(String value) throws Exception { return ++count; //++count 不可以是count++ } /** * TODO 2. 我们的本地变量 count 要持久化到算子状态，这里需要对算子状态做快照 * @param context * @throws Exception */ @Override public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception { // 2.1 清空算子状态 countState.clear(); // 2.2 将本地变量添加到算子状态中 countState.add(count); } /** * TODO 3. 初始化本地变量，当我们的任务失败要恢复状态时，flink的checkpoint机制会从状态中把数据添加到本地变量，每个子任务调用一次 * @param context * @throws Exception */ @Override public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception { // 3.1 从上下文初始化算子状态 countState = context.getOperatorStateStore() .getListState(new ListStateDescriptor ("countState", Types.LONG)); // 3.2 从算子状态中把数据拷贝到本地变量 if (context.isRestored()) { // 如果初始化状态成功 for (Long c : countState.get()) { count += c; } } } } } 这里我们设置并行度为 2 ，我们选择 Socket 作为 Source 算子时，Source 并行度只能为 1 ，但是这里我们的 Map 算子并行度为 2 ，运行结果：
输入 输出 a 1> 1 b 2> 1 c 1> 2 d 2> 2 e 1> 3 f 2> 3
可以看到，数据被均匀分到两个算子中去了。
3.2、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。
并行度 = 2 算子1 算子2 1 2 3 4 5 6 并行度 2->3 //普通ListState： 算子1 算子2 算子3 1 2 3 4 5 6 //UnionListState： 算子1 算子2 算子3 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 6
可以看到，当我们的分区进行重新调整时，ListState 会把数据先搜集在一起，再重新以轮询的方式进行数据的分配，而 UnionListState 同样会把数据先搜集在一起，再把全量数据以广播的形式分配给每个并行算子。
只需要修改上面的代码为：
@Override public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception { // 3.1 从上下文初始化算子状态 countState = context.getOperatorStateStore() .getUnionListState(new ListStateDescriptor("union-state", Types.LONG)); // 3.2 从算子状态中把数据拷贝到本地变量 if (context.isRestored()) { // 如果初始化状态成功 for (Long c : countState.get()) { count += c; } } } 3.3、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。
案例-水位超过阈值发送警告，阈值可以动态修改
public class OperatorBroadcastState { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(2); // 数据流 SingleOutputStreamOperatorsensorDS = env .socketTextStream("localhost", 9999) .map(new WaterSensorFunction()); // 广播流 - 用来广播配置-动态修改水位报警阈值 DataStreamSource thresholdDS = env.socketTextStream("localhost", 8888); // TODO 1. 将 配置流 广播 // 返回一个带有广播状态的广播流 MapStateDescriptor configDS = thresholdDS.broadcast(broadcastMapDescriptor); // TODO 2. 把 数据流 和 配置流 connect BroadcastConnectedStream out) throws Exception { // TODO 5. 通过上下文获取广播状态，取出状态中的值 // 广播状态对数据流只能读 ReadOnlyBroadcastState out) throws Exception { // TODO 4. 通过上下文获取广播状态, 往状态里面写数据 BroadcastState 测试：
netcat(9999端口) | console ------------------------------------------------- s1,1,1 1> 传感器 s1 的水位超过指定的阈值: 0 !!! 5 // 8888端口修改阈值为5 s1,1,1 s1,1,4 s1,1,5 s1,1,6 1> 传感器 s1 的水位超过指定的阈值: 5 !!!
4、状态后端（State Backends）
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）。
状态后端主要负责管理本地状态的存储方式和位置。
4.1、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）哈希状态后端（HashMapStateBackend）
这种方式会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（RocksDB）
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。
4.2、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。
4.3、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）修改默认的状态后端配置
//默认状态后端 state.backend: hashmap // 或者修改为 rocksdb state.backend: rocksdb //存放检查点的文件路径 state.checkpoints.dir: hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints
（2）为每个作业（Per-job/Application模式）单独配置状态后端
指定状态后端为 HashMapStateBackend：
env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
指定状态后端为 EmbeddedRocksDBStateBackend：
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：
org.apache.flink flink-statebackend-rocksdb_${scala.binary.version}${flink.version} 而由于 Flink 发行版中（lib/flink-dist-1.17.0.jar）默认就包含了 RocksDB，所以我们打包项目的时候不需要打包这个依赖。
（3）提交参数时指定
flink run-application -t yarn-application -p 3 -Dstate.backend.type=rocksdb -c 全类名 jar包
总结
到今天10点，终于是把专业课的期末考完了，不由得要吐槽一下这试卷实在劣质，上午考的 Spark 考得一堆角落里没有的边角料，Spark 正二八经的核心重点几乎是没考，比如RDD 血缘关系、运行架构 ... 反倒是考了一堆细枝末节（Scala 的 for 花样循环守卫 ...），无语无语。还有一堆事情让人焦虑 ...
最近确实是累，断更 7 天了，这不下午两点都没睡就又来学习了。宿舍实在是人间炼狱，来了自习室以为会好点，就这功夫，左边的哥们又开始抖腿了，前边坐着的情侣实在碍眼，来自习室的路上看到了一对对情侣，想想咱也读了次大学，混的连个对象都没有，这不能怪咱不争取，属实是这大环境不好，毕业都眼瞅着吃土了还哪有那心思呢。
眼下每一次偷懒和懈怠都是罪恶的，愈发觉得时间的珍贵，现在努力学习保持单身才是对自己、对自己未来老婆孩子的负责哇。
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