Flink 学习七 Flink 状态(flink state)
1.状态简介
流式计算逻辑中,比如sum,max; 需要记录和后面计算使用到一些历史的累计数据,
状态就是:用户在程序逻辑中用于记录信息的变量
在Flink 中 ,状态state 不仅仅是要记录状态;在程序运行中如果失败,是需要重新恢复,所以这个状态也是需要持久化;一遍后续程序继续运行
1.1 row state
我们自定义变量来保存数据
public class _01_status_row {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> dataStreamSource = env.socketTextStream("192.168.141.141", 9000);
DataStream<String> dataStream = dataStreamSource.map(new MapFunction<String, String>() {
//自己定义的 变量来保存中间值:这里就无法有效的持久化和恢复
//状态: raw state 状态
String oldString = "";
//如何让flink 来托管我们的状态变量,完成持久化和恢复??
@Override
public String map(String value) throws Exception {
oldString = oldString + value;
return oldString;
}
});
dataStream.print();
env.execute();
}
}
1.2 flink state 托管状态
flink 提供了内置的状态数据管理机制,也叫状态机制: 状态一致性维护,状态数据的访问和存储;
1.3 恢复
Flink 任务是一个JOB .JOB 范围很多Task ,Task 对应示例subtask
是subtask 出错的时候,flink 底层会自动的从帮我们恢复task 的运行
如果是Job失败了 从 flink state 恢复,需要在特殊指定一些参数
2.状态分类
算子状态:
- 每个subtask 自己持有一份独立的状态数据
- 算子函数实现CheckpointFunction 后,既可使用算子状态
- 算子状态: 一般是用于source算子中, 其他场景下建议使用keyedState (键控状态)
键控状态 Keyed State
- 键控状态,只能使用于KeyedStream 的算子中
- 算子为每一个key绑定一份独立的状态数据
更多的使用场景是键控状态 Keyed State
3.算子状态 Operator State
每个subtask 自己持有一份独立的状态数据;算子状态，在逻辑上，由算子 task下所有subtask共享；
如何理解：正常运行时，subtask自己读写自己的状态数据；而一旦job重启且带状态算子发生了并行度的变化，则之前的状态数据将在新的一批subtask 间均匀分配
public class _02_operator_flink_status {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);
//=============配置 ===============
//需要开启 Checkpoint 机制
env.enableCheckpointing(1000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
//需要开启持久化的路径 可选hdfs 本地
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("file:///D:/Resource/FrameMiddleware/FlinkNew/sinkout2/");
//task级别的failover
//一个task 失败 job 失败 ,有很多重启策略
//env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());
//task 失败 重启最多3次 , 失败后1秒重启
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,1000));
//=============配置 ===============
DataStream<String> dataStreamSource = env.socketTextStream("192.168.141.141", 9000);
DataStream<String> dataStream = dataStreamSource.map(new StateMapFunction());
dataStream.print();
env.execute();
}
}
class StateMapFunction implements MapFunction<String,String> , CheckpointedFunction {
ListState<String> listState;
//正常的处理逻辑
@Override
public String map(String value) throws Exception {
listState.add(value);
Iterable<String> strings = listState.get();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (String string : strings) {
sb.append(string);
}
//写一个异常
if(value.length()==5){
int a = 1/ 0;
}
return sb.toString();
}
//持久化之前会调用的方法
@Override
public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
long checkpointId = context.getCheckpointId();
System.out.println("执行快照!!!!!"+ checkpointId);
}
//算子的任务在启动之前,会调用下面的方法,为用户的状态初始化
@Override
public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception {
//context 获取状态存储器
OperatorStateStore operatorStateStore = context.getOperatorStateStore();
//定义一个昨天存储结构的描述器
ListStateDescriptor<String> listStateDescriptor = new ListStateDescriptor<>("保存字符串", String.class);
//获取状态存储器 中获取容器来存储器
//getListState 方法还会加载之前存储的状态数据
listState = operatorStateStore.getListState(listStateDescriptor);
}
}
3.键控状态 Keyed State
3.1 基础概念
不同点:
算子状态中,一个算子有一个状态存储空间
Keyed State:每个Key 都是有自己的状态存储空间
3.2 示例
public class _03_keyed_flink_status {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);
//需要开启 Checkpoint 机制
env.enableCheckpointing(1000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
//需要开启持久化的路径 可选hdfs 本地
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("file:///D:/Resource/FrameMiddleware/FlinkNew/sinkout4/");
//task级别的failover
//一个task 失败 job 失败
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());
//task 失败 重启最多3次 , 失败后1秒重启
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,1000));
DataStream<String> dataStreamSource = env.socketTextStream("192.168.141.141", 9000);
DataStream<String> dataStream = dataStreamSource.keyBy(x -> x)
.map(new KeyedStateMapFunction()).setParallelism(2);
dataStream.print("===>").setParallelism(3);
env.execute();
}
}
//flink 状态管理 算子需要实现CheckpointedFunction
class KeyedStateMapFunction extends RichMapFunction<String, String>{
ListState<String> listState;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
RuntimeContext runtimeContext = getRuntimeContext();
ListStateDescriptor<String> listStateDescriptor = new ListStateDescriptor<>("保存字符串", String.class);
listState = runtimeContext.getListState(listStateDescriptor);
}
//正常的处理逻辑
@Override
public String map(String value) throws Exception {
listState.add(value);
Iterable<String> strings = listState.get();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (String string : strings) {
sb.append(string);
}
//写一个异常
if(value.length()==5){
int a = 1/ 0;
}
return sb.toString();
}
}
//======
[root@localhost ~]# nc -lk 9000
a
a
a
b
b
b
c
c
c
c
d
d
d
控制台数据输出为
===>:2> a
===>:3> aa
===>:1> aaa
===>:1> b
===>:2> bb
===>:3> bbb
===>:1> c
===>:2> cc
===>:3> ccc
===>:1> cccc ========> 每个key 都有一个自己的ListState<String> listState;
3.3 状态API 使用
class KeyedStateMapFunction_2 extends RichMapFunction<String, String>{
ValueState<String> valueState;
ListState<String> listState;
MapState<String, String> mapState;
ReducingState<Integer> reducingState;
AggregatingState<Integer, Double> aggState;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
RuntimeContext runtimeContext = getRuntimeContext();
//单值状态存储器
valueState = runtimeContext.getState(new ValueStateDescriptor<String>("string", String.class));
//列表状态存储器
listState = runtimeContext.getListState(new ListStateDescriptor<>("list", String.class));
//map 状态存储器
mapState = runtimeContext.getMapState(new MapStateDescriptor<String, String>("map", String.class, String.class));
//做累加 reduce
reducingState = runtimeContext.getReducingState(new ReducingStateDescriptor<Integer>("reduce", new ReduceFunction<Integer>() {
@Override
public Integer reduce(Integer value1, Integer value2) throws Exception {
return value1+value2;
}
}, Integer.class));
//记录聚合状态 --> 平均值
AggregatingState<Integer, Double> aggState = runtimeContext.getAggregatingState(new AggregatingStateDescriptor<>("aggState", new AggregateFunction<Integer, Tuple2<Integer, Integer>, Double>() {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
return Tuple2.of(0, 0);
}
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> add(Integer value, Tuple2<Integer, Integer> accumulator) {
return Tuple2.of(accumulator.f0 + value, accumulator.f1 + 1);
}
@Override
public Double getResult(Tuple2<Integer, Integer> accumulator) {
return Double.valueOf(accumulator.f1 / accumulator.f0);
}
//批处理会使用
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> merge(Tuple2<Integer, Integer> a, Tuple2<Integer, Integer> b) {
return Tuple2.of(a.f0 + b.f0, b.f0 + b.f1);
}
}, TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<Integer, Integer>>() {
})));
}
//正常的处理逻辑
@Override
public String map(String value) throws Exception {
//valueState
valueState.update("new value");//更新值
String value1 = valueState.value();//q取值
//listState
listState.add(value); //添加一个数据
listState.addAll(Arrays.asList("1","2")); //添加多个数据
listState.update(Arrays.asList("1","2")); //替换原有数据
//mapState
Iterable<String> keys = mapState.keys();
boolean contains = mapState.contains("1");
mapState.put("1","2"); //添加数据
Map<String,String> map = new HashMap<>();
map.put("1","2");
mapState.putAll(map);//批量添加数据
//reducingState
//做累加
reducingState.add(Integer.valueOf(value));
Integer integer = reducingState.get(); //取值
//计算平均值
aggState.add(Integer.valueOf(value));
Double aDouble = aggState.get();//取值
return value1;
}
}
3.4 状态的TTL 管理
RuntimeContext runtimeContext = getRuntimeContext();
//单值状态存储器
ValueStateDescriptor<String> valueStateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("string", String.class);
//存活时间和过期 参考
StateTtlConfig build = StateTtlConfig.newBuilder(Time.milliseconds(5000)) //数据存活时间
.setTtl(Time.milliseconds(5000)) //数据存活时间 和上面效果一样
.updateTtlOnCreateAndWrite() //插入和更新时 TTL 重新计算存活时间
.updateTtlOnReadAndWrite() //读或者写 TTL 重新计算存活时间 //比如List 是单条数据 Map 则是一个Key value 是一个单独的TTL
.setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired) //返回已经过期的数据
.setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.ReturnExpiredIfNotCleanedUp) //没清楚可以返回过期数据
.setTtlTimeCharacteristic(StateTtlConfig.TtlTimeCharacteristic.ProcessingTime)//TTL处理时间语义
.useProcessingTime() //效果同上
.cleanupFullSnapshot()//清理过期状态数据 在checkpoint 的时候
.cleanupInRocksdbCompactFilter(1000) //只对rocksdb 生效 在rockdb Compact机制在Compact 时过期时间清理
.build();
valueStateDescriptor.enableTimeToLive(build);
valueState = runtimeContext.getState(valueStateDescriptor);
4.状态后端
4.1 基础概念
状态数据的存储管理的实现,状态数据的本地读写,远端快照数据存储
状态后端是可插拔替换的，它对上层屏蔽了底层的差异，因为在更换状态后端时，用户的代码不需要做任何更改
4.2 可用的状态后端
-
HashMapStateBacked
- heap 堆内存,溢出的话就是本地磁盘,对象的形式存在
- 大规模数据内存不够会溢出到磁盘
- 支持大规模数据状态,若有溢出到磁盘,则效率会明显降低
-
EmbeddedRocksDBStateBackend
- 数据状态交给RocksDb 管理和存储
- 数据是序列化的KV 字节存储 ,
- RocksDb 中的数据,会存在内存缓存和磁盘
- RocksDb 对磁盘数据读取较快,性能不会有较大印象
两种状态后端策略 生成快照checkpoint 文件是一样的 ,重启后改变StateBacked 可以兼容运行;程序在重启后改变状态后端的方式不影响程序运行;
4.3设置状态后端
// HashMapStateBacked
env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
//EmbeddedRocksDBStateBackend
env.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend());
5.广播状态 broadcast state
前面章节说的流的join 的时候 广播就使用到了 broadcast state文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-494189.html
Flink 学习三 Flink 流&process function API ==> 1.7.broadcast文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-494189.html
new BroadcastProcessFunction();
状态后端的方式不影响程序运行;**
4.3设置状态后端
// HashMapStateBacked
env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
//EmbeddedRocksDBStateBackend
env.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend());
5.广播状态 broadcast state
前面章节说的流的join 的时候 广播就使用到了 broadcast state
Flink 学习三 Flink 流&process function API ==> 1.7.broadcast
new BroadcastProcessFunction();
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