Flink State 状态管理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Flink State 状态管理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

状态在Flink中叫做State，用来保存中间计算结果或者缓存数据。要做到比较好的状态管理，需要考虑以下几点内容：

状态数据的存储和访问
在Task内部，如何高效地保存状态数据和使用状态数据。
状态数据的备份和恢复
作业失败是无法避免的，那么就要考虑如何高效地将状态数据保存下来，避免状态备份降低集群的吞吐量，并且在Failover时恢复作业到失败前的状态。
状态数据的划分和动态扩容
作业在集群内并行执行那么就要思考对于作业的Task而言如何使用统一的方式对状态数据进行切分，在作业修改并行度导致Task数据改变的时候，如何确保正确地恢复。

一、状态分类

State按照是否有Key划分KeyedState和OperatorState两种。按照数据结构不同，flink定义了多种state，分别应用于不同的场景，具体实现如下：ValueState、ListState、MapState、ReducingState、AggregatingState。

ValueState: 保存一个可以更新和检索的值（如上所述，每个值都对应到当前的输入数据的 key，因此算子接收到的每个 key 都可能对应一个值）。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。可以往这个列表中追加数据，并在当前的列表上进行检索。可以通过 add(T) 或者 addAll(List) 进行添加元素，通过 Iterable get() 获得整个列表。还可以通过 update(List) 覆盖当前的列表。
ReducingState: 保存一个单值，表示添加到状态的所有值的聚合。接口与 ListState 类似，但使用 add(T) 增加元素，会使用提供的 ReduceFunction 进行聚合。
AggregatingState<IN, OUT>: 保留一个单值，表示添加到状态的所有值的聚合。和 ReducingState 相反的是, 聚合类型可能与添加到状态的元素的类型不同。接口与 ListState 类似，但使用 add(IN) 添加的元素会用指定的 AggregateFunction 进行聚合。
MapState<UK, UV>: 维护了一个映射列表。你可以添加键值对到状态中，也可以获得反映当前所有映射的迭代器。使用 put(UK，UV) 或者 putAll(Map<UK，UV>) 添加映射。使用 get(UK) 检索特定 key。使用 entries()，keys() 和 values() 分别检索映射、键和值的可迭代视图。你还可以通过 isEmpty() 来判断是否包含任何键值对。

二、keyed代码示例

更多代码示例请下载Flink State体系剖析以及案例实践

ListState

代码如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-796627.html


import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * 需求：当接收到的相同 key 的元素个数等于 3个，就计算这些元素的 value 的平均值。
 * 计算keyed stream中每3个元素的 value 的平均值
 */
public class TestKeyedStateMain {
    public static void main(String[] args) throws  Exception{
        //获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //设置并行度
        env.setParallelism(12);
        //获取数据源
        DataStreamSource<Tuple2<Long, Long>> dataStreamSource =
                env.fromElements(
                        Tuple2.of(1L, 3L),
                        Tuple2.of(1L, 7L),
                        Tuple2.of(2L, 4L),
                        Tuple2.of(1L, 5L),
                        Tuple2.of(2L, 2L),
                        Tuple2.of(2L, 6L));
        /**
         * 1L, 3L
         * 1L, 7L
         * 1L, 5L
         *
         * 1L,5.0 double
         *
         * 2L, 4L
         * 2L, 2L
         * 2L, 6L
         *
         * 2L,4.0 double
         *
         *
         */


        // 输出：
        //(1,5.0)
        //(2,4.0)
        dataStreamSource
                .keyBy(tuple -> tuple.f0) //分组
                .flatMap(new CountAverageWithListState())
                .print();


        env.execute("TestStatefulApi");
    }
}

import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.shaded.guava18.com.google.common.collect.Lists;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Collections;
import java.util.List;

/**
 *  ListState<T> ：这个状态为每一个 key 保存集合的值
 *      get() 获取状态值
 *      add() / addAll() 更新状态值，将数据放到状态中
 *      clear() 清除状态
 */
public class CountAverageWithListState
        extends RichFlatMapFunction<Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Double>> {
    // managed keyed state
    /**
     * ValueState : 里面只能存一条元素
     * ListState ： 里面可以存很多数据
     */
    private ListState<Tuple2<Long, Long>> elementsByKey;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        // 注册状态
        ListStateDescriptor<Tuple2<Long, Long>> descriptor =
                new ListStateDescriptor<Tuple2<Long, Long>>(
                        "average",  // 状态的名字
                        Types.TUPLE(Types.LONG, Types.LONG)); // 状态存储的数据类型
        elementsByKey = getRuntimeContext().getListState(descriptor);
    }

    @Override
    public void flatMap(Tuple2<Long, Long> element,
                        Collector<Tuple2<Long, Double>> out) throws Exception {
        // 拿到当前的 key 的状态值
        Iterable<Tuple2<Long, Long>> currentState = elementsByKey.get();

        // 如果状态值还没有初始化，则初始化
        if (currentState == null) {
            elementsByKey.addAll(Collections.emptyList());
        }

        // 更新状态
        elementsByKey.add(element);


        // 判断，如果当前的 key 出现了 3 次，则需要计算平均值，并且输出
        List<Tuple2<Long, Long>> allElements = Lists.newArrayList(elementsByKey.get());

        if (allElements.size() == 3) {
            long count = 0;
            long sum = 0;
            for (Tuple2<Long, Long> ele : allElements) {
                count++;
                sum += ele.f1;
            }
            double avg = (double) sum / count;
            out.collect(Tuple2.of(element.f0, avg));
            // 清除状态
            elementsByKey.clear();
        }
    }
}

MapState

import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapState;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.shaded.guava18.com.google.common.collect.Lists;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.List;
import java.util.UUID;

/**
 *  MapState<K, V> ：这个状态为每一个 key 保存一个 Map 集合
 *      put() 将对应的 key 的键值对放到状态中
 *      values() 拿到 MapState 中所有的 value
 *      clear() 清除状态
 */
public class CountAverageWithMapState
        extends RichFlatMapFunction<Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Double>> {
    // managed keyed state
    //1. MapState ：key 是一个唯一的值，value 是接收到的相同的 key 对应的 value 的值
    /**
     * MapState:
     *      Map集合的特点，相同key，会覆盖数据。
     */
    private MapState<String, Long> mapState;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        // 注册状态
        MapStateDescriptor<String, Long> descriptor =
                new MapStateDescriptor<String, Long>(
                        "average",  // 状态的名字
                        String.class, Long.class); // 状态存储的数据类型
        mapState = getRuntimeContext().getMapState(descriptor);
    }

    /**
     *
     * @param element
     * @param out
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void flatMap(Tuple2<Long, Long> element,
                        Collector<Tuple2<Long, Double>> out) throws Exception {

        mapState.put(UUID.randomUUID().toString(), element.f1); //list

        // 判断，如果当前的 key 出现了 3 次，则需要计算平均值，并且输出
        List<Long> allElements = Lists.newArrayList(mapState.values());

        if (allElements.size() == 3) {
            long count = 0;
            long sum = 0;
            for (Long ele : allElements) {
                count++;
                sum += ele;
            }
            double avg = (double) sum / count;
            //
            out.collect(Tuple2.of(element.f0, avg));
            // 清除状态
            mapState.clear();

        }
    }
}

总结

是否存在当前处理的 key（current key）：operator state 是没有当前 key 的概念，而 keyed
state 的数值总是与一个 current key 对应。
存储对象是否 on heap: 目前 operator state backend 仅有一种 on-heap 的实现；而 keyed state
backend 有 on-heap 和 off-heap（RocksDB）的多种实现。
是否需要手动声明快照（snapshot）和恢复 (restore) 方法：operator state 需要手动实现
snapshot 和 restore 方法；而 keyed state 则由 backend 自行实现，对用户透明。
数据大小：一般而言，我们认为 operator state 的数据规模是比较小的；认为 keyed state 规模是
相对比较大的。需要注意的是，这是一个经验判断，不是一个绝对的判断区分标准。
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