目录

一、前言

二、什么是State

2.1：什么时候需要历史数据

2.2：为什么要容错，以及checkpoint如何进行容错

2.3：state basckend 又是什么

三、有哪些常见的是 State

四、 State的使用

五、State backend

5.1  MemoryStateBackend：

5.2  FsStatebackend：

5.3  RocksDBStateBackend:

六、Checkpoint

七、 Deep

7.1 Checkpoint Barries

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一、前言

首先State是flink中的一个非常基本且重要的概念，本文将介绍什么是State ,如何使用State,

State的存储和原理。以及State衍生的一些概念和应用。

二、什么是State

一种为了满足算子计算时需要历史数据需求的，使用checkpoint机制进行容错，存储在state backend 的数据结构。

首先state 其实就是一种数据结构。然后上面定义中隐含了三个基本知识点：

2.1：什么时候需要历史数据

    去重：在流处理系统中，上游的系统数据可能会有重复，落到下游是希望把重复的数据去掉，此时就需要记录历史的数据。

    窗口计算：在触发窗口计算函数前，需要将窗口中手机的数据保存起来，等到触发时进行计算。

    机器学习/深度学习：如训练的模型以及当前模型的参数也是一种状态，机器学习可以每次都用一个数据集，需要在数据集上进行学习，对模型进行一个反馈。    

2.2：为什么要容错，以及checkpoint如何进行容错

2.3：state basckend 又是什么

三、有哪些常见的是 State

最常见的是Keyed State 应用于keyedStreamh上，必须在KeyBy操作之后使用。它的特点是 同一个sub task 上的同一个 key 共享一个 state 。 另外还有 operator state ,顾名思义每一个operator state 都只有一个operation 的实列绑定。常见的 operation state 是 source state ,列如记录当前source 的 offset 。它的特点是  同一个 sub task 共享一个  state 。另外还有一种特殊的 operation state 称为 broadcast state , 它的特点是 同一个算子的多个 sub task 共享一个 state   。

四、 State的使用

这里以常用的 Keyed State 进行举例。前面说了 State 本质上就是一种用来存储数据的数据结构，那么作为 Keyed State，都支持哪些数据结构呢？以下列举了常见的几种数据结构：

ValueState 存储单个值，比如 Wordcount，用 Word 当 Key，State 就是它的 Count。这里面的单个值可能是数值或者字符串，作为单个值，访问接口可能有两种，get 和 set。在 State 上体现的是 update(T) / T value()。

MapState 的状态数据类型是 Map，在 State 上有 put、remove等。需要注意的是在 MapState 中的 key 和 Keyed state 中的 key 不是同一个。

ListState 状态数据类型是 List，访问接口如 add、update 等

flink官网的State  :

Working with State | Apache FlinkWorking with State # In this section you will learn about the APIs that Flink provides for writing stateful programs. Please take a look at Stateful Stream Processing to learn about the concepts behind stateful stream processing.Keyed DataStream # If you want to use keyed state, you first need to specify a key on a DataStream that should be used to partition the state (and also the records in the stream themselves).https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/datastream/fault-tolerance/state/

class CountWindowAverage extends RichFlatMapFunction[(Long, Long), (Long, Long)] {

  private var sum: ValueState[(Long, Long)] = _
  
  /** 
  也可以使用 lazy 的方式对 state 进行初始化
  lazy private val sum = getRuntimeContext.getState(
      new ValueStateDescriptor[(Long, Long)]("average", createTypeInformation[(Long, Long)])
    ) 
  **/

  override def flatMap(input: (Long, Long), out: Collector[(Long, Long)]): Unit = {

    // access the state value
    val tmpCurrentSum = sum.value

    // If it hasn't been used before, it will be null
    val currentSum = if (tmpCurrentSum != null) {
      tmpCurrentSum
    } else {
      (0L, 0L)
    }

    // update the count
    val newSum = (currentSum._1 + 1, currentSum._2 + input._2)

    // update the state
    sum.update(newSum)

    // if the count reaches 2, emit the average and clear the state
    if (newSum._1 >= 2) {
      out.collect((input._1, newSum._2 / newSum._1))
      sum.clear()
    }
  }

  override def open(parameters: Configuration): Unit = {
    sum = getRuntimeContext.getState(
      new ValueStateDescriptor[(Long, Long)]("average", createTypeInformation[(Long, Long)])
    )
  }
}


object ExampleCountWindowAverage extends App {
  val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

  env.fromCollection(List(
    (1L, 3L),
    (1L, 5L),
    (1L, 7L),
    (1L, 4L),
    (1L, 2L)
  )).keyBy(_._1)
    .flatMap(new CountWindowAverage())
    .print()
  // the printed output will be (1,4) and (1,5)

  env.execute("ExampleKeyedState")
}

以上代码的功能是对输入的流数据进行平均数计算，当输入的数据大于等于 2 个时，触发计算。这里有几点需要注意：

• 因为 state 的初始化需要用到运行时上下文，所以定义的类需要继承 RichXXFunction
• state 有两种初始化方式，一种是在成员变量初定义并在 open 函数中初始化。另一种是直接在成员变量处通过 lazy 的方式进行定义和初始化。
• 这里的例子中使用的是 ValueState，他的 get 和 put 方法分别是 .value() 和 .update()
• state 除了需要我们自己维护状态更新，状态的删除也需要在合适的时间点通过调用 clear
  方法实现。

使用 state 除了继承 RichXXFunction 外还可以直接使用系统提供的函数。如 keyBy 之后直接使用 flatMapWithState 。

五、State backend

前面介绍了 State 的类型和常见的数据结构，那么这些 state 存储的介质有哪些呢？ Flink 提供了三种存储 State 的介质：

5.1  MemoryStateBackend：

• 构造方法： MemoryStateBackend( int maxStateSize, boolean asynchronousSnapshots )
• 存储方式：
  • State: TaskManager 内存
  • Checkpoint： Jobmanager 内存
• 使用场景：本地测试用，不推荐生产场景使用

5.2  FsStatebackend：

• 构造方法： FaStateBackend( URI checkpointDataUri, boolean asynchronousSnapshots )

• 存储方式：

  • State：Taskmanager 内存
  • Checkpoint: 外部文件系统( 本地或 HDFS )

• 使用场景：常规使用 State 的作业，可以在生产中使用

5.3  RocksDBStateBackend:

• 构造方法：RocksDBStateBackend( URI checkpointDataUri, boolean enableIncrementalCheckpointing )
• 存储方式：

  • State: TaskManager 上的 KV 数据库（实际使用内存 + 磁盘）

  • Checkpoint: 外部文件系统（本地或 HDFS )

• 使用场景：超大状态作业，对性能要求不高的生产场景

六、Checkpoint

前面对 State 的使用中没有考虑容错的问题，当集群出现故障时进行恢复时，State 的值肯定不会从头开始计算，这就需要进行容错。State 使用 Checkpoint 机制进行容错。简单来说就是定时制作分布式快照，当出现故障需要进行恢复时，将所有 Task 恢复到最近一次成功的 Checkpoint 状态中，然后从那个点开始继续处理。Checkpoint 通过 Barries 对齐机制保证了恰好一次的一致性语义，关于 Barries 的原理后面将进行详细说明。

七、 Deep

7.1 Checkpoint Barries

checkpoint 是 jobmanager 从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作。checkpoint barriers 和 watermark 类似，都是一种特殊的事件。对某一 subtask 而言，checkpoint 表示所有 subtask 恰好处理完(不能多处理，也不能少处理。为了状态恢复时保持一致性)某个相同数据。watermark 表示这之前的数据已经接收完毕。
watermark在多 subtask 上游向下游传递时，是广播 + 取上游最小 watermark 作为当前 task 的watermark，不取最小 watermark 会丢数据。
checkpoint barriers 在多 subtask 上游向下游传递时，是广播 + checkpoint barriers 对齐(alignment)。所谓对齐就是下游 subtask 会等待他上游所有分区的 subtask 的 checkpoint barriers 都到达才进行 checkpoint。上游已经到达 checkpoint barriers 的 substask 后续数据会缓存，没有到达 checkpoint barriers 的 subtask 数据会继续处理直到 checkpoint barriers 到达。

 

以 even 流的 Sum 算子为例，从图中可以看到先接收到 Source1 的 barrier 后接收到 Source2 的 barrier( 分别对应蓝色和黄色的三角 )。所以在接收到 Source1 的 barrier 后，对后面值为 4 的蓝流数据进行了缓存没有进行下一步计算，因为这个数据属于下一个 checkpoint。而在接收到 Source2 的 barrier 之前，对值为 4 的黄流数据照常进行计算直到接收到 Source2 的 barrier 为止。这就是所谓的 barriers alignment。