Flink状态

key状态和算子状态

key状态

key状态总是与key有关，只能被用于keyedStream类型的函数与算子。你可以认为key状态是一种被分区的算子状态，每一个key有一个状态分区。每一个key状态逻辑上由<parellel-operator-instance, key>唯一确定，由于每一个key只分布在key算子的多个并发实例中的一个实例上，我们可以将<parellel-operator-instance, key>简化为<operator, key>.

算子(operator)状态

算子状态也称为非key状态。每一个算子状态绑定一个并发算子实例。kafka connector是flink算子状态比较好的应用范例。每一个 kafka consumer并发实例都维护一个topic分区和分区对应的offset的map，并将此map作为算子状态。

当并发数改变的时候，算子状态支持在并发实例间重新分配状态。有多种不同的重分配策略。

原始的和被管理的状态

key状态和算子状态以两种形式存在：被管理的和原始的。
被管理的状态由flink runtime管理，以一种数据结构表示，比如内部hash表或者RocksDB，例如： ValueState,ListState等等。flink运行时对状态进行编码，然后写入checkpoints.

原始状态是算子保存到它们自己定义的数据结构中的一种状态。当checkpoint发生的时候，flink仅仅将二进制写入到checkpoint中，它不知道状态的数据结构，仅仅能看见原始的二进制字节数据。

所有的stream数据流function可以使用被管理的状态，但是当实现算子接口的时候，仅仅能使用原始状态接口。推荐使用被管理的状态而不是原始状态，因为使用被管理状态，当并发度变化的时候，flink能够自动重新分配状态，而且也能够更好地管理内存。

注意: 如果你需要自定义被管理状态的序列化逻辑，为了确保特性兼容，请看相应的说明。Flink默认的序列化不需要特别的处理。

使用被管理的Key状态

被管理的Key状态接口能够处理不同类型的状态，包括现有所有输入元素的key。这意味着这类状态仅仅能被用于KeyedStream上。KeyedStream能够通过stream.keyBy(...)创建。

现在，我们首先看一下当前所有的不同类型状态接口，然后我们看一下如何在程序中使用。状态接口类型如下：

  • ValueState<T>: 保存一个值。这个值可以被更新或获取（涉及到上面提到的输入元素的key, 每个key中都可能对应一个值)。这个值可以通过update(T)更新，通过T value()获取。
  • ListState<T>: 保存元素列表。可以添加元素和获取当前存储的所有元素Iterable对象。使用add(T)或addAll(List<T>)方法添加元素。使用Iterable<T> get()方法获取iterable对象。也可以通过update(List<T>)方法覆盖现有的列表。
  • ReducingState<T>: 保存一个值，这个值是添加到状态中所有值的聚合结果。这个接口与ListState相似，但是通过add(T)方法添加的元素会通过指定的ReduceFunction聚合起来。
  • AggregatingState<IN,OUT>: 保存一个值，这个值是添加到状态的所有值的聚合结果。与ReducingState相比，聚合后的数据类型也许与添加进状态的元素类型不同。这个接口与ListState相同，但是通过add(IN)添加的元素使用指定的AggregateFunction对象聚合。
  • FoldingState<T,ACC>: 保存一个值，这个值是添加到状态的所有值的聚合结果。与ReducingState相比，聚合结果的类型可能与添加到状态中的元素类型不一样。这个接口与ListState相似，但是通过add(T)添加的元素通过指定的FoldFunction聚合
  • MapState<UK,UV>: 保存一个map对象。你可以将kv键值对放入状态中，也可以获取当前存储的键值列表一个Iterable对象。使用put(UK, UK)或putAll(Map\<UK,UV\>)方法添加键值对。与key对应的value可以通过get(UK)获取。map中kv关系，key，value数据分别可以通过entries(),keys()和values()方法获取。

所有类型的state状态接口都有一个clear()方法，能够清除当有输入元素key的状态。

注意: FoldingState和FoldingStateDescriptor已经在flink1.4中废弃了,将来会完全移除。请用AggregatingState和AggregatingStateDescriptor代替。

我们要记住两件重要的事，第一件事是上面这些state接口类型仅仅用于与状态交互。状态不一定必须要保存到flink内部，也可以保存到硬盘或其它地方。第二件事是你获取到的状态的值依赖输入元素的key值，所以在同一个user function中如果两次输入流中的key值不一样的话，value也不一样。

为了获得一个状态处理类，你必须要创建一个StateDescriptor对象。它里面保存着状态的名字(后面我们会看到，你可以创建多个状态，他们必须有不同的名字，以便你可以根据名字获取状态)，状态存储值的类型和一个用户自定义的function,例如一个ReduceFunction。根据你想要存储状态的类型不同，你可以创建ValueStateDescriptor,ListStateDescrptor,ReducingStateDescriptor,FoldingStateDescriptor或MapStateDescriptor对象。

状态可以通过RuntimeContext获取，它只能通过富函数(rich function)获取。请看这里详细了解。但是我们也看一个简短的例子。RichFunction中的RuntimeContext对象有如下方法可以获取状态。

  • ValueState<T> getState(ValueStateDescriptor<T>)
  • ReducingState<T> getReducingState(ReducingStateDescriptor<T>)
  • ListState<T> getListState(ListStateDescriptor<T>)
  • AggregatingState<IN, OUT> getAggregatingState(AggregatingStateDescriptor<IN, ACC, OUT>)
  • FoldingState<T, ACC> getFoldingState(FoldingStateDescriptor<T, ACC>)
  • MapState<UK, UV> getMapState(MapStateDescriptor<UK, UV>)

下面举一个FlatMapFunction的例子说明所有部分如何配合的。

 public class CountWindowAverage extends RichFlatMapFunction<Tuple2<Long,Long>, Tuple2<Long,Long>> {
   
   private transient ValueState<Tuple2<Long,Long>> sum;
   
   @Override
   public void flatMap(Tuple2<Long,Long> input, Collector<Tuple2<Long,Long>> out) throws Exception {
     // 获取状态值
     Tuple2<Long,Long> currentSum = sum.value();
     
     // 更新数量
     currentSum.f0 += 1;
     
     // 将输入数据累加到第2个字段上
     currentSum.f1 += input.f1;
     
     // 更新状态
     sum.update(currentSum);
     
     // 如果数量达到2个，计算平均值，发送到下游，并清空状态
     if (currentSum.f0 >= 2) {
       out.collect(new Tuple2<>(input.f0, currentSum.f1 / currentSum.f0));
       sum.clear();
     }
   }
   
   @Override
   public void open(Configuration config) {
    ValueStateDescriptor<Tuple2<Long,Long>> descriptor = 
                                 new ValueStateDescriptor<>(
                                        "average", // 状态名称
                                        TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<Long,Long>> () {}), //类型信息
                                        Tuple2.of(0L,0L)); // 状态默认值
         sum = getRuntimeContext().getState(descriptor);
   }
 }
 
 // 可以在流处理程序中像这样使用(假设我们有一个StreamExecutionEnvironment env)
 env.fromElements(Tuple2.of(1L, 3L), Tuple2.of(1L, 5L), Tuple2.of(1L, 7L), Tuple2.of(1L, 4L), Tuple2.of(1L, 2L))
   .keyBy(0)
   .flatMap(new CountWindowAverage())
   .print();
   
 // 将打印输出(1,4)和(1,5)

这个例子实现了一个贫血的计数窗口。我们以tuple的第一个字段做为key来分类(这个例子中所有key都为1)。CountWindowAverage类成员变量ValueState中存储着实时计算的数量和累加和。一量数量达到2个，它将计算平均值，发送到下游并清空状态，从0开始。需要注意的是，对于不同输入的key(输入元素Tuple的第一个元素值不同)，ValueState将保存不同的值。

状态存活时间（TTL）

TTL可以被分配给任何类型的key状态。如果key状态设置了TTL，并且状态过期了，状态中存储的值将被清空。后面将详细说明。

所有状态集合的TTL是设置在每个元素上的。这意味着列表和map中每个元素元素过都是过期处理逻辑都是独立的，互不影响

为了使用TTL，首先要创建一个StateTtlConfig对象。通过给TTL函数传递这个状态配置对象激活TTL。

import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;

StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
    .newBuilder(Time.seconds(1))
    .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite)
    .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)
    .build();
    
ValueStateDescriptor<String> stateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("text state", String.class);
stateDescriptor.enableTimeToLive(ttlConfig);

配置状态需要考虑以下几个方面：
newBuilder方法的第一个参数是必须的，它是TTL过期时间。
状态的TTL时间戳需要被刷新，还需要配置更新类型，表示在什么情况下刷新,默认是OnCreateAndWrite:

  • StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite - 仅仅当创建和写入时刷新TTL

  • StateTtlConfig.UpdateType.OnReadAndWrite - 读和写时刷新TTL
    状态可见性配置当读取的时候如果过期的值没有被清除的话，是否返回，默认是NeverReturnExpired：

  • StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired - 从不返回过期的值

  • StateTtlConfig.StateVisibility.ReturnExpiredIfNotCleanedUp - 如果过期的值仍然可以获得则返回

如果设置成NeverReturnExpired，过期的状态数据即使没有被清除也获取不到，就好像不存在一样。这个选项在数据过期后必须不可用的情况下是有用的，例如对隐私数据敏感的应用。

另一个选项是ReturnExpiredIfNotCleanedUp,如果过期的状态值没有被清除的话,允许返回。

注意:

  • 状态存储器除了存储状态值还会存储数据最后一次被修改的时间戳，意味着如果启用TTL这个特性会增加状态存储的开销。堆状态存储器会在内存中存储一个引用用户状态数据的一个java对象，还有一个原始的long类型。RocksDB状态存储器会给每一个值，列表或map中的每个元素都增加8个字节的存储开销。
  • 当前仅支持处理时间(processing time)的TTL,不支持事件(event time)的TTL.
  • 没有配置TTL，却启动TTL或反之，都会导致兼容失败和StateMigrationException。
  • TTL配置不是checkpoint或savepoint的一部分，而是flink处理当前正运行Job的一种方式
  • 设置TTL的map状态如果想支持null值，仅当状态值序列化器能够处理null值的时候。如果序列化器不支持null值 ，可以使用NullableSerializer包装类，但这将多消耗一个字节的存储空间。

过期状态数据的清除

默认情况下，过期的状态数据仅当显示的读取的时候才会被清除，例如调用ValueState.value()的时间。

注意: 这意味着如果过期状态数据没有被读取，它将不会被清除，可能导致状态数据的不断增长。在后来的flink版本中可能会改变。

在完全快照时清除

另外，你可以在执行状态完全快照时清除过期的状态值，这将减小快照的大小。在当前flink实现中，本地状态不会被清除，但是当从上一个快照中恢复的时候，不会包括过期的状态。可以在StateTtlConfig中配置:

import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;

StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
    .newBuilder(Time.seconds(1))
    .cleanupFullSnapshot()
    .build();

这个选项不适合于以RocksDB存储状态数据的递增checkpoint.

注意:

  • 对于已经存在的job，清除策略可以在任意时间在StateTtlConfig中激活或关闭激活，例如:从savepoint重启后

状态存储后端清除

除了在完全快照中清除，你还可以在后端清除。如果状态后端存储支持，下面选项可以激活默认的后端清除策略。

import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig;
StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
   .newBuilder(Time.seconds(1))
   .cleanupInBackground()
   .build();

对于更详细的控制某些特别的后端清除策略，你可以按照下面描述的单独配置。当前，堆状态存储依赖递增的清除，RocksDB则使用压缩过滤器。

递增的清除

另一个选项是触发状态的递增清除策略。触发可以是每个状态的获取或每条记录处理时的回调。如果某些状态激活了清除策略，后端的存储将持有一个全局的针对所有元素的惰性迭代器。每次递增清除策略被触发时，迭代器就向前进，会检查经过的元素，过期的状态数据将被清除。

这个特性可以在StateTtlConfig激活

import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig;
 StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
    .newBuilder(Time.seconds(1))
    .cleanupIncrementally()
    .build();

这个策略有两个参数。第一个参数是每次清除触发时检查的元素个数。如果启用，当获取每一个状态数据时都会触发。第二个参数配置每条记录处理时，是否也触发清除。如果你启用默认的后端清除策略，对于堆存储来说，这个策略将在每次状态数据获取时被触发并检查5个元素，并且每条记录被处理时不会触发清除。

注意:

  • 如果没有获取状态数据或者没有处理任何记录，过期的状态数据将一直保存
  • 花费在递增清除上的时间增加会记录处理的时间
  • 当前递增清除仅仅适用于堆存储，为RocksDB设置递增清除没有作用
  • 如果堆存储使用同步快照，那么全局的迭代器在迭代时将保存所有key的副本。因为flink目前的实现不支持对状态的并发修改。启用这个特性将增加内存消耗。异步快照没有这个问题
  • 对于已经存在的job，清除策略可以在任意时间在StateTtlConfig中激活或关闭激活，例如当从savepoint重启的时候。

在RocksDB压缩过程中清除

如果使用RocksDB存储状态,另一个清除策略是激活flink压缩过滤器。RocksDB周期性的执行异步压缩来合并状态更新和减小存储。flink压缩过滤器检查带TTL元素的时间戳，排除掉过期的状态数据。

这个特性默认没有启用。可以通过flink配置文件配置，将state.backend.rocksdb.ttl.compaction.filter.enabled设置为true,或者当为某个Job创建自定义RocksDB状态存储时调用RocksDBStateBackend::enableTtlCompactionFilter设置。这样设置了TTL的状态将会使用过滤器。

import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig

StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
       .newBuilder(Time.seconds(1))
       .cleanupInRocksdbCompactFilter(1000)
       .build();

当处理一定数量的状态数据后，RocksDB压缩过滤器将查询当前时间戳，检查有没有过期。你可以改变它，传递一个自定义值给StateTtlConfig.newBuilder(...).cleanupInRocksdbCompactFilter(long queryTimeAfterNumEntries)方法. 更新时间戳越频繁，清除的速度越快，但却降低了压缩性能。因为需要调用JNI本地方法. 如果你启用默认的清除策略(这个策略适用于RocksDB状态存储)，在每处理1000个元素后都查询一次当前的时间戳。

如果想为RocksDB过滤器开启本地方法的debug级别日志，可以为FlinkCompactionFilter设置日志级别为Debug.

log4j.logger.org.rocksdb.FlinkCompactionFilter=DEBUG

注意:

  • 在压缩过程中调用TTL过滤器会减慢flink处理速度。TTL过滤器必须在key正在被压缩的过程中，刷新key对应的每一个value元素的时间戳，并检查是否过期。对于集合类型例如list或map,也将检查其中的每一个元素。
  • 如果这个特性用于列表状态，列表的长度不固定。 TTL过滤器必须对每一个元素另外通过JNI调用Java类型的序列化器,由第一个过期的元素决定下一个没过期元素的偏移量。
  • 对于已经存在的job，清除策略可以在任意时间在StateTtlConfig中激活或关闭激活，例如当从savepoint重启时。

Scala DataStream API中的状态

除了上面讲到的接口, Scala API对于KeyStream中使用ValueState存储单个状态值的map()或flatmap()函数有更简短的写法。user function从Option对象中得到ValueState当前状态值，并返回一个待更新的值。

val stream: DataStream[(String, Int)] = ...

val counts: DataStream[(String, Int)] = stream
  .keyBy(_._1)
  .mapWithState((in: (String, Int), count: Option[Int]) =>
    count match {
      case Some(c) => ( (in._1, c), Some(c + in._2) )
      case None => ( (in._1, 0), Some(in._2) )
    })

使用被管理的算子状态

为了使用被管理的算子状态，必须实现通用的CheckpointedFunction接口，或者实现ListCheckpointed<T extends Serializable>接口。

CheckpointedFunction

CheckpointedFunction接口可以让我们保存不同数据结构的非key对象的状态。我们如果要使用，必须实现以下两个方法:

void snapshotState(FunctionSnapshotContext conetxt) throws Exception;
void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception;

每当checkpoint执行的时候都会调用snapshotState()方法，而另一个方法，initializeState()，则是用户自定义的功能初始化的时候调用，包括首次初始化或者从之前的checkpoint恢复的时候。鉴于此，initializeState()不仅包含不同的需要保存状态的数据初始化的逻辑，还需要包含恢复状态的逻辑。

当前，支持列表类型的被管理的算子状态，状态应该是由互相独立的可序列化的对象组成的列表，当伸缩的时候需要重新分配。换言之，这些对象是非key状态分配的最小粒度。根据状态获取方式的不同，定义了以下分配策略：

  • 平均分配(Even-split redistribution): 每一个算子返回一个状态集合，整个状态逻辑上是所有列表集合的并集。当恢复或重新分配时，根据并发数平均分配成多个子集，每一个算子获取一个子集合，可能是空集合，也可能包含一个或多个元素。例如，并发度1的时候，一个算子的checkpoint状态包含元素1和元素2，当并发度增加到2的时候，元素1可能被分配到算子0，元素2被分配到算子1.
  • 合并分配(union redistribution): 每一个算子返回一个状态的集合，整个状态逻辑上是所有这些列表集合的并集，当恢复或重新分配时，每一个算子都将分配到整个状态的列表集合。

下面是一个带状态的SinkFunction示例，使用平均分配策略，功能是在将一些元素发送给外部系统之前，使用CheckpointedFunction缓存这些元素.

 public class BufferingSink 
           implements SinkFunction <Tuple2<String,Integer>>, CheckpointedFunction {
        
        private final int threshold;
        private transient ListState<Tuple2<String, Integer>> checkpoinedState;
        private List<Tuple2<String, Integer>> bufferedElements;
        public BufferingSink(int threshold) {
         this.threshold = threshold;
         this.bufferedElements = new ArrayList<>();
        }
        
        @Override
        public void invoke(Tuple2<String, Integer> value, Context context) throws Exception {
         bufferedElement.add(value);
         if (bufferedElements.size() == threshold) {
           for (Tuple2<String, Integer> element : bufferedElements) {
               // send it to the sink
           }
           bufferedElement.clear();
         }
        }
        
        @Override
        public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
          checkpointedState.clear();
          for (Tuple<String, Integer> element : bufferedElements) {
            checkpointedState.add(element);
          }
        }
        
        @Override
        public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception {
          ListStateDescriptor<Tuple2<String, Integer>> descriptor = 
              new ListStateDescriptor<>(
                  "buffered-elements",
                  TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<String, Integer>>(){}));
                  
         checkpointedState = context.getOperatorStateStore().getListState(descriptor);
         
         if(context.isRestored()) {
             for (Tuple2<String, Integer> element : checkpointedStage.get()) {
                bufferedElements.add(element);
             }
          }
     }
 }

initializeState方法接收一个FunctionInitializationContext参数。这个参数用于初始化非key的状态"容器"。有一个ListState类型的状态容器，当checkpointing发生的时候，非key的状态会存储在ListState对象中。

注意一下状态容器是如何初始化的，和key状态相似，都需要一个StateDescriptor来定义状态名和保存状态的数据类型信息。

ListStateDescriptor<Tuple2<String, Integer>> descriptor =
    new ListStateDescriptor<>(
        "buffered-elements",
        TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<Long, Long>>() {}));

checkpointedState = context.getOperatorStateStore().getListState(descriptor);

获取状态方法名称的不同代表了不同的分配策略。例如，如果想在恢复的时候使用合并分配策略，获取状态时，使用getUnionListState(descriptor)方法。如果方法名不包含分配策略名称，例如:getListState(descriptor),就默认表示将会使用平均分配策略。

在初始化状态容器之后，我们使用isRestored()方法来判断当前是否是失败后的恢复，如果是，将执行恢复逻辑。

我们再来看看类BufferingSink的代码，ListState是成员变量，在initializeState方法初始化，以便在snapshotState方法中使用。在snapshotState方法中，ListState首先清除上一次checkpont的所有对象，然后保存这一次需要checkpoint的对象。

顺便提一下，key状态也能使用initializeState方法初始化，可以使用FunctionInitializationContext对象实现。

ListCheckpointed

ListCheckpointed是CheckpointedFunction的一个变体，有更多的限制条件，仅支持list类型的状态存储，并且只能是平均分配。包含以下两个方法：

List<T> snapshotState(long checkpointId, long timestamp) throws Exception;
void restoreState(List<T> state) throws Exception;

在snapshotState方法中，算子应该返回需要保存的list对象，当恢复的时候，在restoreState方法中编写恢复list数据的逻辑。 如果状态不需要重新分区，可以在snapshotState方法中返回Collections.singletonList(MY_STATE)对象。

Stateful Source函数

相对于其它算子，Stateful source算子有一点特别。为了使更新状态和输出状态原子化(失败/恢复的恰好一次主义要求),必须在source算子的上下文中使用锁。

public static class CounterSource
        extends RichParallelSourceFunction<Long>
        implements ListCheckpointed<Long> {

    /**  恰好一次语义使用的偏移量 */
    private Long offset = 0L;

    /**job是否取消的标识*/
    private volatile boolean isRunning = true;

    @Override
    public void run(SourceContext<Long> ctx) {
        final Object lock = ctx.getCheckpointLock();

        while (isRunning) {
            // 输出和更新状态是原子化的
            synchronized (lock) {
                ctx.collect(offset);
                offset += 1;
            }
        }
    }

    @Override
    public void cancel() {
        isRunning = false;
    }

    @Override
    public List<Long> snapshotState(long checkpointId, long checkpointTimestamp) {
        return Collections.singletonList(offset);
    }

    @Override
    public void restoreState(List<Long> state) {
        for (Long s : state)
            offset = s;
    }
}

当flink checkpoint完全确认的时候,一些算子也许需要与外部系统交换一些信息，这种情况看下org.apache.flink.runtime.state.CheckpointListener接口。

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