Flink状态State | 大数据技术

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Flink状态

Flink中的State

State概念

在 Flink 中，状态是流处理程序中非常重要的一部分，它允许你保存和访问数据，以实现复杂的计算逻辑。

可以简单理解为： 历史计算结果

Flink中的算子任务的State分类通常分为两类

1️⃣ 有状态

有状态需要考虑历史的数据，相同的输入可能会得到不同的输出

比如:sum/reduce/maxBy, 对单词按照key分组聚合,进来一个(hello,1),得到(hello,1), 再进来一个(hello,1), 得到的结果为(hello,2)

2️⃣ 无状态

无状态简单说就是不需要考虑历史的数据，相同的输入得到相同的结果

比如map、filter、flatmap算子都属于无状态，不需要依赖其他数据

✅ Flink默认已经支持了无状态和有状态计算!

状态分类

Flink中有两种基本类型的状态：托管状态（Managed State）和原生状态（Raw State）

Managed State是由Flink管理的，Flink帮忙存储、恢复和优化

Raw State是开发者自己管理的，需要自己序列化

❇️通常情况下，我们采用托管状态来实现我们的需求！！！

托管状态

​ 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。

​ 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。

🎨所以：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。

键控状态Keyed State

详细内容可以瞅瞅官网：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/zh/docs/dev/datastream/fault-tolerance/state/

Flink 为每个键值维护一个状态实例，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。因此，具有相同key的所有数据都会访问相同的状态。

需要注意的是键控状态只能在 KeyedStream 上进行使用，可以通过 stream.keyBy(…) 来得到 KeyedStream 。

Flink 提供了以下数据格式来管理和存储键控状态 (Keyed State)：

ValueState：存储单值类型的状态。可以使用 update(T) 进行更新，并通过 T value() 进行检索。

ListState：存储列表类型的状态。可以使用 add(T) 或 addAll(List) 添加元素；并通过 get() 获得整个列表。

ReducingState：用于存储经过 ReduceFunction 计算后的结果，使用 add(T) 增加元素。

AggregatingState：用于存储经过 AggregatingState 计算后的结果，使用 add(IN) 添加元素。

FoldingState：已被标识为废弃，会在未来版本中移除，官方推荐使用 AggregatingState 代替。

MapState：维护 Map 类型的状态。

---

Code实操

例子1

使用KeyState中的ValueState来模拟实现maxBy

代码清单

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;/*** @author tiancx*/
public class StateMaxByDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);//加载数据DataStream<Tuple2<String, Integer>> source = env.fromElements(Tuple2.of("北京", 1),Tuple2.of("上海", 2),Tuple2.of("广州", 3),Tuple2.of("北京", 4),Tuple2.of("上海", 5),Tuple2.of("广州", 6),Tuple2.of("北京", 3)).keyBy(t -> t.f0);source.map(new RichMapFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>>() {//定义状态，用于存储最大值ValueState<Integer> maxValueState = null;//进行初始化@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception {//创建状态描述器ValueStateDescriptor<Integer> descriptor = new ValueStateDescriptor<>("maxValueState", Integer.class);maxValueState = getRuntimeContext().getState(descriptor);}@Overridepublic Tuple3<String, Integer, Integer> map(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {//获取当前值Integer currentVal = value.f1;Integer currentMax = maxValueState.value();if (currentMax == null || currentVal > currentMax) {maxValueState.update(currentVal);}return Tuple3.of(value.f0, value.f1, maxValueState.value());}}).print();env.execute();}
}

运行看结果

例子2

如果一个人的体温超过阈值38度，超过3次及以上，则输出: 姓名 [温度1,温度2,温度3]

代码清单

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
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.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;import java.util.List;/*** @author tiancx*/
public class StateDemo01 {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);DataStream<Tuple2<String, Integer>> source = stream.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {@Overridepublic Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {String[] split = value.split(" ");return Tuple2.of(split[0], Integer.parseInt(split[1]));}}).keyBy(t -> t.f0);source.flatMap(new RichFlatMapFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, List<Integer>>>() {ListState<Integer> listState = null;//存放超过38度的次数ValueState<Integer> valueState = null;@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception {ListStateDescriptor<Integer> listStateDescriptor = new ListStateDescriptor<Integer>("listState", Integer.class);ValueStateDescriptor<Integer> descriptor = new ValueStateDescriptor<>("valueState", Integer.class);listState = getRuntimeContext().getListState(listStateDescriptor);valueState = getRuntimeContext().getState(descriptor);}@Overridepublic void flatMap(Tuple2<String, Integer> value, Collector<Tuple2<String, List<Integer>>> out) throws Exception {System.out.println("进入flatMap");Integer val = value.f1;if (valueState.value() == null) {valueState.update(0);}if (val > 38) {listState.add(val);valueState.update(valueState.value() + 1);}if (valueState.value() >= 3) {List<Integer> list = (List<Integer>) listState.get();out.collect(Tuple2.of(value.f0, list));listState.clear();valueState.clear();}}}).print();env.execute();}
}

输入

运行结果

算子状态OperatorState

​ 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 也 支 持 不 同 的 结 构 类 型 ， 主 要 有 三 种 ： ListState 、 UnionListState 和BroadcastState。

---

code实操

例子1：

在 map 算子中计算数据的个数

代码清单

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.scala.typeutils.Types;
import org.apache.flink.runtime.state.FunctionInitializationContext;
import org.apache.flink.runtime.state.FunctionSnapshotContext;
import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.CheckpointedFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;/*** @author tiancx*/
public class OperatorListStateDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(2);DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);stream.map(new MyCountMapFunction()).print();env.execute();}public static class MyCountMapFunction implements MapFunction<String, Long>, CheckpointedFunction {private Long count = 0L;private ListState<Long> listState;@Overridepublic Long map(String value) throws Exception {return ++count;}/*** 本地变量持久化：将 本地变量拷贝到算子状态中,开启checkpoint 时才会调用 snapshotState 方法** @param context the context for drawing a snapshot of the operator* @throws Exception*/@Overridepublic void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {System.out.println("MyCountMapFunction.snapshotState");listState.clear();listState.add(count);}/*** 初始化本地变量：程序启动和恢复时，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 the context for initializing the operator* @throws Exception*/@Overridepublic void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception {System.out.println("MyCountMapFunction.initializeState");//从上下文初始化状态listState = context.getOperatorStateStore().getListState(new ListStateDescriptor<>("listState", Types.LONG()));//从算子状态中把数据拷贝到本地变量if (context.isRestored()) {for (Long aLong : listState.get()) {count += aLong;}}}}
}

输入

运行结果

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