Flink状态管理

KeyedState的管理

KeyState通过KeyedStateBackend进行创建和管理，Flink提供了基于JVM堆内存和RocksDB实现的KeyedStateBackend。KeyedStateBackend不仅提供了创建KeyedState的功能，也实现SnapshotStrategy接口，对KeyedStateBackend中的状态数据进行快照，实现状态数据的持久化。

在Task初始化时，每个Task实例初始化的过程中都会创建一个StateBackend，用于管理状态和Checkpoint操作。StreamTask初始化时还会对每个Operator进行状态初始化

Task实例初始化时会创建对应的状态后端并对所有Operator进行状态初始化
public abstract class StreamTask<OUT, OP extends StreamOperator<OUT>>
		extends AbstractInvokable
		implements AsyncExceptionHandler {
	private void beforeInvoke() throws Exception {
		disposedOperators = false;
		LOG.debug("Initializing {}.", getName());

		asyncOperationsThreadPool = Executors.newCachedThreadPool(new ExecutorThreadFactory("AsyncOperations", uncaughtExceptionHandler));
		//创建Task实例的状态后端
		stateBackend = createStateBackend();
		checkpointStorage = stateBackend.createCheckpointStorage(getEnvironment().getJobID());

		// timerService初始化，本质是一个ScheduledThreadPoolExecutor
		if (timerService == null) {
			ThreadFactory timerThreadFactory =
				new DispatcherThreadFactory(TRIGGER_THREAD_GROUP, "Time Trigger for " + getName());
			//用于算子中进行定时任务
			timerService = new SystemProcessingTimeService(
				this::handleTimerException,
				timerThreadFactory);
		}

		operatorChain = new OperatorChain<>(this, recordWriter);
		headOperator = operatorChain.getHeadOperator();

		// task specific initialization
		init();

		// save the work of reloading state, etc, if the task is already canceled
		if (canceled) {
			throw new CancelTaskException();
		}

		// -------- Invoke --------
		LOG.debug("Invoking {}", getName());
		//算子状态初始化
		actionExecutor.runThrowing(() -> {
			// 对StreamTask中的所有Operator进行状态初始化
			initializeStateAndOpen();
		});
	}
	//对所有Operator状态初始化
	private void initializeStateAndOpen() throws Exception {
		StreamOperator<?>[] allOperators = operatorChain.getAllOperators();

		for (StreamOperator<?> operator : allOperators) {
			if (null != operator) {
				operator.initializeState();
				//状态初始化完毕后，启动算子
				operator.open();
			}
		}
	}
}

HeapKeyedStateBackend中KeyedState的管理

在HeapKeyedStateBackend中通过一个Map> registeredKVStates数据结构来存储StateName和StateTable之间的关系，每个State都有单独的StateTable来存储数据。

public class HeapKeyedStateBackend<K> extends AbstractKeyedStateBackend<K> {
	//存储该Task的
	private final Map<String, StateTable<K, ?, ?>> registeredKVStates;
}

用户创建的KeyedState会借助StateTable进行存储，StateTable内部将KeyedState按KeyGroup划分为多个StateMap存储。每个KeyGroup对于一个StateMap，StateMap实际就是一个数组和链表组成的哈希表。

public abstract class StateTable<K, N, S>
	implements StateSnapshotRestore, Iterable<StateEntry<K, N, S>> {
	//每个KeyGroup对应一个StateMap存储KeyedState
	protected final StateMap<K, N, S>[] keyGroupedStateMaps;
}

CopyOnWriteStateMap中的元素类型为StateMapEntry，与HashMap中的Entry类似，StateMapEntry是存储数据的实体。CopyOnWriteStateMap是一个类似HashMap的结构，采用渐进式rehash策略进行扩容。

public class CopyOnWriteStateMap<K, N, S> extends StateMap<K, N, S> {
	protected static class StateMapEntry<K, N, S> implements StateEntry<K, N, S> {
		final K key;
		final N namespace;
		S state;
		StateMapEntry<K, N, S> next;
	}
	private StateMapEntry<K, N, S>[] primaryTable;
	private StateMapEntry<K, N, S>[] incrementalRehashTable;
}

StateBackend

StateBackend作为flink的状态后端，提供了KeyedStateBackend、OperatorStateBackend以及CheckpointStorage的功能。根据创建的KeyedStateBackend和CheckpointStorage不同，分为MemoryStateBackend、FsStateBackend和RocksDBStateBackend三种状态后端。

• MemoryStateBackend主要通过JobManager的堆内存存储Checkpoint数据，通过HeapKeyedStateBackend和DefaultOperatorStateBackend管理算子状态。
• FsStateBackend通过FsCheckpointStorage将Checkpoint数据存储到指定文件系统中，同样使用HeapKeyedStateBackend和DefaultOperatorStateBackend管理算子状态。
• RocksDBStateBackend也通过FsCheckpointStorage，基于文件系统对Checkpoint中的状态数据进行持久化，使用基于RocksDB实现的RocksDBKeyedStateBackend将KeyedState存储在RocksDB内存和磁盘中。
  综上看来，StateBackend提供了创建CheckpointStorage、KeyedStateBackend以及OperatorStateBackend的功能。基于MemoryStateBackend可以实现非常高效的状态数据获取和存储，但是由于JobManager内存有限，对于大状态数据无法提供更好的支持。对于RocksDBStateBackend而言，可以基于RockDB提供的LSM-Tree内存数据结构，实现更加高效的堆外内存访问，支持大数据量的状态数据存储。