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一、概述

    我们先来看Flink官方文档的第一句话：

    Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in all common cluster environments, perform computations at in-memory speed and at any scale.

有道翻译如下：

    Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于无界和有界数据流上的有状态计算。Flink被设计成可以在所有常见的集群环境中运行，以内存中的速度和任何规模执行计算。

    

    这里要明确一点,Flink的流式处理可以是有状态的可以是无状态的，比如有些一些任务我只基于某个独立的数据进行计算，最简单的比如说从source端接收数据直接打印到控制台了，然后后面输出到sink,这种不依赖其他数据，这种根本就不涉及到状态，直接就是来一条数据处理一条数据，这个应该比较好理解。

    之前我们说过大多数的流应用都是有状态的，Flink执行计算任务的过程中，从source端到sink端中间会有很多的operator，中间会存在多个临时状态，如果任务的某个task挂掉，那它在内存中的状态都会丢失，如果我们中间没有存储中间状态的话，需要从头开始计算，如果我们存储了中间状态，就可以恢复到中间状态，从该状态继续计算，而不是从头开始计算 ；Flink就设计了一种机制来保存任务执行的中间状态，就是状态管理机制。

    例如，经典的wordcount程序，task不断的从source端接收数据，处理数据之前，task先去访问state,获取该单词当前的count数，加1后再更新state,并将新的计算结果输出。下面这个图就展示了flink的task如何和state进行交互。

哪些场景需要状态计算呢？下面是我整理了一些典型场景：

    a.数据增量统计；
    b.聚合操作；
    c.机器学习训练模型迭代运算时保存当前模型；

    d.Job故障重启,需要从之前的状态恢复；

    e.数据记录去重；

    f.历史数据的比对。

二、状态分类

   

    在讲解Flink的状态分类之前我们需要先区分几个概念：

    1).State 状态

        State一般指一个具体的task/operator的状态，Flink为了保证计算过程中出现异常进行数据恢复，就将中间结果存储起来，这个中间结果就是State,默认情况下，State保存在Jobmanager的内存中，也可以保存在TaskManager本地磁盘或HDFS分布式文件系统。

      

    2).State Backend 状态后端

    State是如何准确的存储、访问、以及维护是由一个可插拔的组件决定的，这个组件称为状态后端（State backend），一个state backend负责两件事：本地state管理，以及为state做检查点并存储到外部地址。

    3).Checkpoint 检查点

    Checkpoint是指在某个特定的时刻下，对整个job一个全局的快照，当我们遇到故障或者重启的时候可以从备份中进行恢复。

    按照数据的划分和扩张方式，在Flink中有两种类型的state：operator state和keyed state：

1.operator state 算子状态 作用范围限定为算子任务，一个任务一个状态

    

    算子状态的作用范围限定为算子任务，由同一并行子任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态；

     算子状态对于同一个任务而言是共享的（每一个并行的子任务共享一个状态）；

    算子状态不能由相同或不同算子的另一个任务访问（相同算子的不同任务之间也不能访问）；

operator state提供了三种原型：

List state  

    以list的方式表示state

Union list state

    同样以list的方式表示state。但是它与常规list state的不同点在于：发生故障时恢复的方式、或一个application从检查点开始的方式。

Broadcast state

    被用于特殊场景，当一个operator的每个task的state都是相同时。这个属性可以被用于检查点，或是rescaling 一个 operator时。

2.keyed state 

    键控状态是基于KeyStream之上的状态，keyBy之后的Operator State。

    键控状态是根据输入数据流中定义的键（key）来维度和访问状态的；

    Flink为每个key维护一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个key对应的状态；

    当任务处理一条数据时，它会自动将状态的访问范围限定为当前数据的key；

keyed state提供了三种原型：

Value state

    为每个key存一个单值（可以是任意类型）。复杂的数据结构也可以作为value state 存储；

List state

    为每个key存一个列表值。这个列表可以是任意类型；

Map state

    为每个key存一个key-value 映射。映射中的key和value可以是任意类型。

三、状态存在形式

    Keyed State和Operator State，可以以两种形式存在：原始状态和托管状态。

    托管方式就是状态管理由flink提供的框架进行管理，通过flink状态管理框架提供的接口，来更新和管理状态的值。这里面包括用于存储状态数据的数据结构，现成的包装类等。

    原始方式就是由用户自行管理状态具体的数据结构，框架在做checkpoint的时候（checkpoint是flink进行状态数据持久化存储的机制），使用byte[]来读写状态内容，对其内部数据结构一无所知。

    通常在DataStream上的状态推荐使用托管的状态，当实现一个用户自定义的operator时，会使用到原始状态。一般来说，托管状态用的比较多。

到此，相信大家对“Flink1.10状态管理是怎样的”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

文章名称：Flink1.10状态管理是怎样的
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