大数据—— Flink 状态后端（State Backends）

由于有效的状态访问对于处理数据的低延迟只管重要，因此每个并行任务都会在本地维护其状态，以确保快速的状态访问。

状态的存储、访问以及维护，有一个可插入的组件决定，这个组件就叫做状态后端（State Backends）

状态后端主要负责两件事：

• 本地的状态管理
• 将检查点（checkpoint）状态写入远程存储

Flink 提供的状态后端：

• MemoryStateBackend：内存级的状态后端，会将键控状态作为内存中的对象进行管理，将它们存储在 TaskManager 的 JVM 堆上，而将 checkpoint 存储在 JobManger 的内存中。（生产不用）
• FsStateBackend：将 checkpoint 存到远程的持久化文件系统（FileSystem）上，面对于本地状态，跟 MemoryStateBackend 一样，也存到 TaskManger 的 JVM 堆上。
• RockDBStateBackend：将所有状态序列化后，存入本地的 RockDB中存储。RockDB 是基于 KV的，可以看做是一个本地数据库（实际使用内存+磁盘）。checkpoint 存到远程的持久化文件系统（FileSystem）上。RockDB 是一个用于快速存储的可嵌入持久化键值存储。他通过 Java Native接口（JNI）与Flink进行交互。

状态后端	特点	场景
MemoryStateBackend	快速、低延迟、但不稳定	生产环境不用
FsStateBackend	同时拥有内存级的本地访问速度和更好的容错保证，但还是会受到OOM影响	分钟级窗口聚合、join
RockDBStateBackend	超大状态的作业，对状态读写性能要求不高的作业	天级窗口聚合

设置 StateBackend 的方式

1. 在配置文件中修改 flink-conf.yaml

jobmanager（即MemoryStateBackend）

filesystem（即FsStateBackend）

rocksdb（即RocksDBStateBackend）

state.backend:filesystem

state.checkpoints.dir:hdfs://namenode:9000/flink/checkpoints

2. 在代码中修改

//MemoryStateBackend
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEvironment
env.setStateBackend(new HashMapStateBackend)
env.getCheckpointConfig.setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage)

//FsStateBackend
env.setStateBackend(new HashMapStateBackend)
env.getCheckpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://checkpoints")

//RockDBStateBackend
env.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend)
env.getCheckpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://checkpoints")

如果设置的是RockDBStateBackend，需要先引入依赖

 
    org.apache.flink 
    flink-statebackend-rocksdb_2.12 
    ${flink.version} 

RockDBStateBa 将正在运行中的状态数据保存在 RocksDB 数据库中，RocksDB 数据库默认将数据存储在 TaskManger 的数据目录。

运行中的状态首先写入堆外/本机内存，然后当达到配置的阈值时刷新到本地磁盘。这意味着 RocksDBStateBendback 可以支持大于总配置堆容量的状态，或者说其状态大小只受限于整个集群中的可用磁盘空间。另外，因为 RockSDBStateBendback 不使用 JVM 堆来存储运行中的状态，故也不受 JVM 垃圾回收的影响，具有可预测的延迟。

Checkpoint 时，整个RocksDB 数据库 被 checkpoint 到配置的文件系统目录中。少量的元数据信息存储到 JobManager 的内存中（高可用模式下，将其存储到 Checkpoint 的元数据文件中）。

除了完整的、自包含的状态快照之外，RocksDBStateBackend 还支持作为性能调优选项的增量 checkpoint。增量 checkpoint 仅存储上次checkpoint之后发生的改变。与执行完整快照相比，这大大减少了checkpoint的时间。Rock是DBStateBendback 是当前唯一支持增量 checkpoint 的状态后端。