Flink-按键分区状态-算子状态-广播状态
文章目录
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- 1. 按键分区状态（Keyed State）
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- 1.2基本概念和特点
- 1.3 支持的结构类型
- 1.4 代码实现
- 1.5 状态生存时间（TTL）
- 2 算子状态（Operator State）
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- 2.1 基本概念和特点
- 2.2 状态类型
- 2.3 代码实现
- 3. 广播状态（Broadcast State）
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- 3.1 基本用法
- 3.2 代码实例
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1. 按键分区状态（Keyed State）
1.2基本概念和特点
按键分区状态（Keyed State）顾名思义，是任务按照键（key）来访问和维护的状态。它的特点非常鲜明，就是以 key 为作用范围进行隔离。
在进行按键分区（keyBy）之后，具有相同键的所有数据，都会分配到同一个并行子任务中；所以如果当前任务定义了状态，Flink 就会在当前并行子任务实例中，为每个键值维护一个状态的实例。于是当前任务就会为分配来的所有数据，按照 key 维护和处理对应的状态。
1.3 支持的结构类型
1.值状态（ValueState）
顾名思义，状态中只保存一个“值”（value）。ValueState本身是一个接口，源码中定义如下：
public interface ValueState<T> extends State {
T value() throws IOException;
void update(T value) throws IOException;
}
⚫ T value()：获取当前状态的值；
⚫ update(T value)：对状态进行更新，传入的参数 value 就是要覆写的状态值。
2.列表状态（ListState）
将需要保存的数据，以列表（List）的形式组织起来。在 ListState接口中同样有一个类型参数 T，表示列表中数据的类型。ListState 也提供了一系列的方法来操作状态，使用方式与一般的 List 非常相似。
⚫ Iterable get()：获取当前的列表状态，返回的是一个可迭代类型 Iterable；
⚫ update(List values)：传入一个列表 values，直接对状态进行覆盖；
⚫ add(T value)：在状态列表中添加一个元素 value；
⚫ addAll(List values)：向列表中添加多个元素，以列表 values 形式传入。
3.映射状态（MapState）
把一些键值对（key-value）作为状态整体保存起来，可以认为就是一组 key-value 映射的列表。对应的 MapState
⚫ UV get(UK key)：传入一个 key 作为参数，查询对应的 value 值；
⚫ put(UK key, UV value)：传入一个键值对，更新 key 对应的 value 值；
⚫ putAll(Map
⚫ remove(UK key)：将指定 key 对应的键值对删除；
⚫ boolean contains(UK key)：判断是否存在指定的 key，返回一个 boolean 值。另外，MapState 也提供了获取整个映射相关信息的方法：
⚫ Iterable
⚫ Iterable keys()：获取映射状态中所有的键（key），返回一个可迭代 Iterable 类型；
⚫ Iterable values()：获取映射状态中所有的值（value），返回一个可迭代 Iterable类型；
⚫ boolean isEmpty()：判断映射是否为空，返回一个 boolean 值。
4.归约状态（ReducingState）
类似于值状态（Value），不过需要对添加进来的所有数据进行归约，将归约聚合之后的值作为状态保存下来。ReducintState这个接口调用的方法类似于 ListState，只不过它保存的只是一个聚合值，所以调用.add()方法时，不是在状态列表里添加元素，而是直接把新数据和之前的状态进行归约，并用得到的结果更新状态。
归约逻辑的定义，是在归约状态描述器（ReducingStateDescriptor）中，通过传入一个归约函数（ReduceFunction）来实现的。这里的归约函数，就是我们之前介绍 reduce 聚合算子时讲到的 ReduceFunction，所以状态类型跟输入的数据类型是一样的。
public ReducingStateDescriptor(
String name, ReduceFunction<T> reduceFunction, Class<T> typeClass) {...}
这里的描述器有三个参数，其中第二个参数就是定义了归约聚合逻辑的 ReduceFunction，另外两个参数则是状态的名称和类型。
5.聚合状态（AggregatingState）
与归约状态非常类似，聚合状态也是一个值，用来保存添加进来的所有数据的聚合结果。与 ReducingState 不同的是，它的聚合逻辑是由在描述器中传入一个更加一般化的聚合函（AggregateFunction）来定义的；这也就是之前我们讲过的 AggregateFunction，里面通过一个
累加器（Accumulator）来表示状态，所以聚合的状态类型可以跟添加进来的数据类型完全不同，使用更加灵活。
同样地，AggregatingState 接口调用方法也与 ReducingState 相同，调用.add()方法添加元素时，会直接使用指定的 AggregateFunction 进行聚合并更新状态。
1.4 代码实现
在 Flink 中，状态始终是与特定算子相关联的；算子在使用状态前首先需要“注册”，其实就是告诉 Flink 当前上下文中定义状态的信息，这样运行时的 Flink 才能知道算子有哪些状态。
状态的注册，主要是通过“状态描述器”（StateDescriptor）来实现的。状态描述器中最重要的内容，就是状态的名称（name）和类型（type）。我们知道 Flink 中的状态，可以认为是加了一些复杂操作的内存中的变量；而当我们在代码中声明一个局部变量时，都需要指定变量类型和名称，名称就代表了变量在内存中的地址，类型则指定了占据内存空间的大小。同样地，我们一旦指定了名称和类型，Flink 就可以在运行时准确地在内存中找到对应的状态，进而返回状态对象供我们使用了。所以在一个算子中，我们也可以定义多个状态，只要它们的名称不同就可以了。
另外，状态描述器中还可能需要传入一个用户自定义函数（user-defined-function，UDF），用来说明处理逻辑，比如前面提到的 ReduceFunction 和 AggregateFunction。
1.值状态（ValueState）
import com.atguigu.chapter05.ClickSource;
import com.atguigu.chapter05.Event;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class PeriodicPvExample{
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
@Override
public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
return element.timestamp;
}
})
);
//stream.print("input");
// 统计每个用户的pv，隔一段时间（10s）输出一次结果
stream.keyBy(data -> data.user)
.process(new PeriodicPvResult())
.print("***********************");
env.execute();
}
// 注册定时器，周期性输出pv
public static class PeriodicPvResult extends KeyedProcessFunction<String ,Event, String>{
// 定义两个状态，保存当前pv值，以及定时器时间戳
ValueState<Long> countState;
ValueState<Long> timerTsState;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
countState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Long>("count", Long.class));
timerTsState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Long>("timerTs", Long.class));
}
@Override
public void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
// 更新count值
Long count = countState.value();
if (count == null){
countState.update(1L);
} else {
countState.update(count + 1);
}
// 注册定时器
if (timerTsState.value() == null){
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(value.timestamp + 10 * 1000L);
timerTsState.update(value.timestamp + 10 * 1000L);
}
}
@Override
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
out.collect(ctx.getCurrentKey() + " pv: " + countState.value());
// 清空状态
timerTsState.clear();
}
}}
2.列表状态（ListState）
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
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.Tuple3;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class TwoStreamFullJoinExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, String, Long>> stream1 = env
.fromElements(
Tuple3.of("a", "stream-1", 1000L),
Tuple3.of("b", "stream-1", 2000L)
)
.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy.<Tuple3<String, String, Long>>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple3<String, String, Long>>() {
@Override
public long extractTimestamp(Tuple3<String, String, Long> t, long l) {
return t.f2;
}
})
);
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, String, Long>> stream2 = env
.fromElements(
Tuple3.of("a", "stream-2", 3000L),
Tuple3.of("b", "stream-2", 4000L)
)
.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy.<Tuple3<String, String, Long>>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple3<String, String, Long>>() {
@Override
public long extractTimestamp(Tuple3<String, String, Long> t, long l) {
return t.f2;
}
})
);
stream1.keyBy(r -> r.f0)
.connect(stream2.keyBy(r -> r.f0))
.process(new CoProcessFunction<Tuple3<String, String, Long>, Tuple3<String, String, Long>, String>() {
private ListState<Tuple3<String, String, Long>> stream1ListState;
private ListState<Tuple3<String, String, Long>> stream2ListState;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
stream1ListState = getRuntimeContext().getListState(
new ListStateDescriptor<Tuple3<String, String, Long>>("stream1-list", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.STRING))
);
stream2ListState = getRuntimeContext().getListState(
new ListStateDescriptor<Tuple3<String, String, Long>>("stream2-list", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.STRING))
);
}
@Override
public void processElement1(Tuple3<String, String, Long> left, Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
stream1ListState.add(left);
for (Tuple3<String, String, Long> right : stream2ListState.get()) {
collector.collect(left + " => " + right);
}
}
@Override
public void processElement2(Tuple3<String, String, Long> right, Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
stream2ListState.add(right);
for (Tuple3<String, String, Long> left : stream1ListState.get()) {
collector.collect(left + " => " + right);
}
}
})
.print();
env.execute();
}
}
3.映射状态（MapState）
import com.atguigu.chapter05.ClickSource;
import com.atguigu.chapter05.Event;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.state.MapState;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.sql.Timestamp;
// 使用KeyedProcessFunction模拟滚动窗口
public class FakeWindowExample {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
@Override
public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
return element.timestamp;
}
})
);
// 统计每10s窗口内，每个url的pv
stream.keyBy(data -> data.url)
.process(new FakeWindowResult(10000L))
.print();
env.execute();
}
public static class FakeWindowResult extends KeyedProcessFunction<String, Event, String>{
// 定义属性，窗口长度
private Long windowSize;
public FakeWindowResult(Long windowSize) {
this.windowSize = windowSize;
}
// 声明状态，用map保存pv值（窗口start，count）
MapState<Long, Long> windowPvMapState;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
windowPvMapState = getRuntimeContext().getMapState(new MapStateDescriptor<Long, Long>("window-pv", Long.class, Long.class));
}
@Override
public void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
// 每来一条数据，就根据时间戳判断属于哪个窗口
Long windowStart = value.timestamp / windowSize * windowSize;
Long windowEnd = windowStart + windowSize;
// 注册 end -1 的定时器，窗口触发计算
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(windowEnd - 1);
// 更新状态中的pv值
if (windowPvMapState.contains(windowStart)){
Long pv = windowPvMapState.get(windowStart);
windowPvMapState.put(windowStart, pv + 1);
} else {
windowPvMapState.put(windowStart, 1L);
}
}
// 定时器触发，直接输出统计的pv结果
@Override
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
Long windowEnd = timestamp + 1;
Long windowStart = windowEnd - windowSize;
Long pv = windowPvMapState.get(windowStart);
out.collect( "url: " + ctx.getCurrentKey()
+ " 访问量: " + pv
+ " 窗口：" + new Timestamp(windowStart) + " ~ " + new Timestamp(windowEnd));
// 模拟窗口的销毁，清除map中的key
windowPvMapState.remove(windowStart);
}
}
}
4.聚合状态（AggregatingState）
我们举一个简单的例子，对用户点击事件流每 5 个数据统计一次平均时间戳。这是一个类似计数窗口（CountWindow）求平均值的计算，这里我们可以使用一个有聚合状态的RichFlatMapFunction 来实现。
import com.atguigu.chapter05.ClickSource;
import com.atguigu.chapter05.Event;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.AggregatingState;
import org.apache.flink.api.common.state.AggregatingStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
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.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.sql.Timestamp;
public class AverageTimestampExample {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
@Override
public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
return element.timestamp;
}
})
);
// 统计每个用户的点击频次，到达5次就输出统计结果
stream.keyBy(data -> data.user)
.flatMap(new AvgTsResult())
.print();
env.execute();
}
public static class AvgTsResult extends RichFlatMapFunction<Event, String>{
// 定义聚合状态，用来计算平均时间戳
AggregatingState<Event, Long> avgTsAggState;
// 定义一个值状态，用来保存当前用户访问频次
ValueState<Long> countState;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
avgTsAggState = getRuntimeContext().getAggregatingState(new AggregatingStateDescriptor<Event, Tuple2<Long, Long>, Long>(
"avg-ts",
new AggregateFunction<Event, Tuple2<Long, Long>, Long>() {
@Override
public Tuple2<Long, Long> createAccumulator() {
return Tuple2.of(0L, 0L);
}
@Override
public Tuple2<Long, Long> add(Event value, Tuple2<Long, Long> accumulator) {
return Tuple2.of(accumulator.f0 + value.timestamp, accumulator.f1 + 1);
}
@Override
public Long getResult(Tuple2<Long, Long> accumulator) {
return accumulator.f0 / accumulator.f1;
}
@Override
public Tuple2<Long, Long> merge(Tuple2<Long, Long> a, Tuple2<Long, Long> b) {
return null;
}
},
Types.TUPLE(Types.LONG, Types.LONG)
));
countState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Long>("count", Long.class));
}
@Override
public void flatMap(Event value, Collector<String> out) throws Exception {
Long count = countState.value();
if (count == null){
count = 1L;
} else {
count ++;
}
countState.update(count);
avgTsAggState.add(value);
// 达到5次就输出结果，并清空状态
if (count == 5){
out.collect(value.user + " 平均时间戳：" + new Timestamp(avgTsAggState.get()));
countState.clear();
}
}
}
}
1.5 状态生存时间（TTL）
在实际应用中，很多状态会随着时间的推移逐渐增长，如果不加以限制，最终就会导致存储空间的耗尽。一个优化的思路是直接在代码中调用.clear()方法去清除状态，但是有时候我们的逻辑要求不能直接清除。这时就需要配置一个状态的“生存时间”（time-to-live，TTL），当状态在内存中存在的时间超出这个值时，就将它清除。
具体实现上，如果用一个进程不停地扫描所有状态看是否过期，显然会占用大量资源做无用功。状态的失效其实不需要立即删除，所以我们可以给状态附加一个属性，也就是状态的“失效时间”。状态创建的时候，设置 失效时间 = 当前时间 + TTL；之后如果有对状态的访问和修改，我们可以再对失效时间进行更新；当设置的清除条件被触发时（比如，状态被访问的时候，或者每隔一段时间扫描一次失效状态），就可以判断状态是否失效、从而进行清除了。配置状态的 TTL 时，需要创建一个 StateTtlConfig 配置对象，然后调用状态描述器的.enableTimeToLive()方法启动 TTL 功能。
StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
.newBuilder(Time.seconds(10))
.setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite)
.setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)
.build();
ValueStateDescriptor stateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("my
state", String.class);
stateDescriptor.enableTimeToLive(ttlConfig);
这里用到了几个配置项：
⚫ .newBuilder()
状态 TTL 配置的构造器方法，必须调用，返回一个 Builder 之后再调用.build()方法就可以得到 StateTtlConfig 了。方法需要传入一个 Time 作为参数，这就是设定的状态生存时间。
⚫ .setUpdateType()
设置更新类型。更新类型指定了什么时候更新状态失效时间，这里的 OnCreateAndWrite表示只有创建状态和更改状态（写操作）时更新失效时间。另一种类型 OnReadAndWrite 则表示无论读写操作都会更新失效时间，也就是只要对状态进行了访问，就表明它是活跃的，从而延长生存时间。这个配置默认为 OnCreateAndWrite。
⚫ .setStateVisibility()
设置状态的可见性。所谓的“状态可见性”，是指因为清除操作并不是实时的，所以当状态过期之后还有可能基于存在，这时如果对它进行访问，能否正常读取到就是一个问题了。这里设置的 NeverReturnExpired 是默认行为，表示从不返回过期值，也就是只要过期就认为它已经被清除了，应用不能继续读取；这在处理会话或者隐私数据时比较重要。对应的另一种配置是 ReturnExpireDefNotCleanedUp，就是如果过期状态还存在，就返回它的值。
除此之外，TTL 配置还可以设置在保存检查点（checkpoint）时触发清除操作，或者配置增量的清理（incremental cleanup），还可以针对 RocksDB 状态后端使用压缩过滤器（compaction filter）进行后台清理。关于检查点和状态后端的内容，我们会在后续章节继续讲解。
这里需要注意，目前的 TTL 设置只支持处理时间。另外，所有集合类型的状态（例如ListState、MapState）在设置 TTL 时，都是针对每一项（per-entry）元素的。也就是说，一个列表状态中的每一个元素，都会以自己的失效时间来进行清理，而不是整个列表一起清理。
2 算子状态（Operator State）
除按键分区状态（Keyed State）之外，另一大类受控状态就是算子状态（Operator State）。从某种意义上说，算子状态是更底层的状态类型，因为它只针对当前算子并行任务有效，不需要考虑不同 key 的隔离。算子状态功能不如按键分区状态丰富，应用场景较少，它的调用方法也会有一些区别。
2.1 基本概念和特点
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。
算子状态的实际应用场景不如 Keyed State 多，一般用在 Source 或 Sink 等与外部系统连接的算子上，或者完全没有 key 定义的场景。比如 Flink 的 Kafka 连接器中，就用到了算子状态。在我们给 Source 算子设置并行度后，Kafka 消费者的每一个并行实例，都会为对应的主题
（topic）分区维护一个偏移量， 作为算子状态保存起来。这在保证 Flink 应用“精确一次”（exactly-once）状态一致性时非常有用。关于状态一致性的内容，我们会在第十章详细展开。当算子的并行度发生变化时，算子状态也支持在并行的算子任务实例之间做重组分配。根据状态的类型不同，重组分配的方案也会不同。
2.2 状态类型
算子状态也支持不同的结构类型，主要有三种：ListState、UnionListState 和 BroadcastState。
1.列表状态（ListState）
与 Keyed State 中的 ListState 一样，将状态表示为一组数据的列表。
与 Keyed State 中的列表状态的区别是：在算子状态的上下文中，不会按键（key）分别处理状态，所以每一个并行子任务上只会保留一个“列表”（list），也就是当前并行子任务上所有状态项的集合。列表中的状态项就是可以重新分配的最细粒度，彼此之间完全独立。
当算子并行度进行缩放调整时，算子的列表状态中的所有元素项会被统一收集起来，相当于把多个分区的列表合并成了一个“大列表”，然后再均匀地分配给所有并行任务。这种“均匀分配”的具体方法就是“轮询”（round-robin），与之前介绍的 rebanlance 数据传输方式类似，是通过逐一“发牌”的方式将状态项平均分配的。这种方式也叫作“平均分割重组”（even-split redistribution）。
算子状态中不会存在“键组”（key group）这样的结构，所以为了方便重组分配，就把它直接定义成了“列表”（list）。这也就解释了，为什么算子状态中没有最简单的值状态（ValueState）。
2.联合列表状态（UnionListState）
与 ListState 类似，联合列表状态也会将状态表示为一个列表。它与常规列表状态的区别在于，算子并行度进行缩放调整时对于状态的分配方式不同。
UnionListState 的重点就在于“联合”（union）。在并行度调整时，常规列表状态是轮询分配状态项，而联合列表状态的算子则会直接广播状态的完整列表。这样，并行度缩放之后的并行子任务就获取到了联合后完整的“大列表”，可以自行选择要使用的状态项和要丢弃的状态项。这种分配也叫作“联合重组”（union redistribution）。如果列表中状态项数量太多，为资源和效率考虑一般不建议使用联合重组的方式。
3.广播状态（BroadcastState）
有时我们希望算子并行子任务都保持同一份“全局”状态，用来做统一的配置和规则设定。这时所有分区的所有数据都会访问到同一个状态，状态就像被“广播”到所有分区一样，这种特殊的算子状态，就叫作广播状态（BroadcastState）。
因为广播状态在每个并行子任务上的实例都一样，所以在并行度调整的时候就比较简单，只要复制一份到新的并行任务就可以实现扩展；而对于并行度缩小的情况，可以将多余的并行子任务连同状态直接砍掉——因为状态都是复制出来的，并不会丢失。
在底层，广播状态是以类似映射结构（map）的键值对（key-value）来保存的，必须基于一个“广播流”（BroadcastStream）来创建。关于广播流，我们在第八章“广播连接流”的讲解中已经做过介绍。
2.3 代码实现
我们已经知道，状态从本质上来说就是算子并行子任务实例上的一个特殊本地变量。它的特殊之处就在于 Flink 会提供完整的管理机制，来保证它的持久化保存，以便发生故障时进行状态恢复；另外还可以针对不同的 key 保存独立的状态实例。按键分区状态（Keyed State）对这两个功能都要考虑；而算子状态（Operator State）并不考虑 key 的影响，所以主要任务就是要让 Flink 了解状态的信息、将状态数据持久化后保存到外部存储空间。
看起来算子状态的使用应该更加简单才对。不过仔细思考又会发现一个问题：我们对状态进行持久化保存的目的是为了故障恢复；在发生故障、重启应用后，数据还会被发往之前分配的分区吗？显然不是，因为并行度可能发生了调整，不论是按键（key）的哈希值分区，还是直接轮询（round-robin）分区，数据分配到的分区都会发生变化。这很好理解，当打牌的人数从 3 个增加到 4 个时，即使牌的次序不变，轮流发到每个人手里的牌也会不同。数据分区发生变化，带来的问题就是，怎么保证原先的状态跟故障恢复后数据的对应关系呢？
对于 Keyed State 这个问题很好解决：状态都是跟 key 相关的，而相同 key 的数据不管发往哪个分区，总是会全部进入一个分区的；于是只要将状态也按照 key 的哈希值计算出对应的分区，进行重组分配就可以了。恢复状态后继续处理数据，就总能按照 key 找到对应之前的状态，就保证了结果的一致性。所以 Flink 对 Keyed State 进行了非常完善的包装，我们不需实现任何接口就可以直接使用。
而对于 Operator State 来说就会有所不同。因为不存在 key，所有数据发往哪个分区是不可预测的；也就是说，当发生故障重启之后，我们不能保证某个数据跟之前一样，进入到同一个并行子任务、访问同一个状态。所以 Flink 无法直接判断该怎样保存和恢复状态，而是提供了接口，让我们根据业务需求自行设计状态的快照保存（snapshot）和恢复（restore）逻辑。
1.CheckpointedFunction 接口
在 Flink 中，对状态进行持久化保存的快照机制叫作“检查点”（Checkpoint）。于是使用算子状态时，就需要对检查点的相关操作进行定义，实现一个 CheckpointedFunction 接口。CheckpointedFunction 接口在源码中定义如下：
public interface CheckpointedFunction {
// 保存状态快照到检查点时，调用这个方法
void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception
// 初始化状态时调用这个方法，也会在恢复状态时调用
void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception;
}
每次应用保存检查点做快照时，都会调用.snapshotState()方法，将状态进行外部持久化。而在算子任务进行初始化时，会调用. initializeState()方法。这又有两种情况：一种是整个应用第一次运行，这时状态会被初始化为一个默认值（default value）；另一种是应用重启时，从检查点（checkpoint）或者保存点（savepoint）中读取之前状态的快照，并赋给本地状态。所以，接口中的.snapshotState()方法定义了检查点的快照保存逻辑，而. initializeState()方法不仅定义了初始化逻辑，也定义了恢复逻辑。
这里需要注意，CheckpointedFunction 接口中的两个方法，分别传入了一个上下文（context）作为参数。不同的是，.snapshotState()方法拿到的是快照的上下文 FunctionSnapshotContext，它可以提供检查点的相关信息，不过无法获取状态句柄；而. initializeState()方法拿到的是FunctionInitializationContext，这是函数类进行初始化时的上下文，是真正的“运行时上下文”。FunctionInitializationContext 中提供了“算子状态存储”（OperatorStateStore）和“按键分区状态存储（” KeyedStateStore），在这两个存储对象中可以非常方便地获取当前任务实例中的 OperatorState 和 Keyed State。例如：
ListStateDescriptor descriptor =
new ListStateDescriptor<>(
"buffered-elements",
Types.of(String));
ListState checkpointedState =
context.getOperatorStateStore().getListState(descriptor);
我们看到，算子状态的注册和使用跟 Keyed State 非常类似，也是需要先定义一个状态描述器（StateDescriptor），告诉 Flink 当前状态的名称和类型，然后从上下文提供的算子状态存（OperatorStateStore）中获取对应的状态对象。如果想要从 KeyedStateStore 中获取 Keyed State也是一样的，前提是必须基于定义了 key 的 KeyedStream，这和富函数类中的方式并不矛盾。通过这里的描述可以发现，CheckpointedFunction 是 Flink 中非常底层的接口，它为有状态的流处理提供了灵活且丰富的应用。
2.示例代码
import com.atguigu.chapter05.ClickSource;
import com.atguigu.chapter05.Event;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
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.runtime.state.FunctionInitializationContext;
import org.apache.flink.runtime.state.FunctionSnapshotContext;
import org.apache.flink.runtime.state.storage.FileSystemCheckpointStorage;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.CheckpointedFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BufferingSinkExample {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env.enableCheckpointing(10000L);
// env.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend());
// env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new FileSystemCheckpointStorage(""));
CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();
checkpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
checkpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500);
checkpointConfig.setCheckpointTimeout(60000);
checkpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1);
checkpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(
CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
checkpointConfig.enableUnalignedCheckpoints();
SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
@Override
public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
return element.timestamp;
}
})
);
stream.print("input");
// 批量缓存输出
stream.addSink(new BufferingSink(10));
env.execute();
}
public static class BufferingSink implements SinkFunction<Event>, CheckpointedFunction {
private final int threshold;
private transient ListState<Event> checkpointedState;
private List<Event> bufferedElements;
public BufferingSink(int threshold) {
this.threshold = threshold;
this.bufferedElements = new ArrayList<>();
}
@Override
public void invoke(Event value, Context context) throws Exception {
bufferedElements.add(value);
if (bufferedElements.size() == threshold) {
for (Event element: bufferedElements) {
// 输出到外部系统，这里用控制台打印模拟
System.out.println(element);
}
System.out.println("==========输出完毕=========");
bufferedElements.clear();
}
}
@Override
public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
checkpointedState.clear();
// 把当前局部变量中的所有元素写入到检查点中
for (Event element : bufferedElements) {
checkpointedState.add(element);
}
}
@Override
public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception {
ListStateDescriptor<Event> descriptor = new ListStateDescriptor<>(
"buffered-elements",
Types.POJO(Event.class));
checkpointedState = context.getOperatorStateStore().getListState(descriptor);
// 如果是从故障中恢复，就将ListState中的所有元素添加到局部变量中
if (context.isRestored()) {
for (Event element : checkpointedState.get()) {
bufferedElements.add(element);
}
}
}
}
}
当初始化好状态对象后，我们可以通过调用. isRestored()方法判断是否是从故障中恢复。在代码中 BufferingSink 初始化时，恢复出的 ListState 的所有元素会添加到一个局部变量bufferedElements 中，以后进行检查点快照时就可以直接使用了。在调用.snapshotState()时，直接清空 ListState，然后把当前局部变量中的所有元素写入到检查点中。
对于不同类型的算子状态，需要调用不同的获取状态对象的接口，对应地也就会使用不同的状态分配重组算法。比如获取列表状态时，调用.getListState() 会使用最简单的 平均分割重组（even-split redistribution）算法；而获取联合列表状态时，调用的是.getUnionListState() ，对应就会使用联合重组（union redistribution） 算法。
3. 广播状态（Broadcast State）
算子状态中有一类很特殊，就是广播状态（Broadcast State）。从概念和原理上讲，广播状态非常容易理解：状态广播出去，所有并行子任务的状态都是相同的；并行度调整时只要直接复制就可以了。然而在应用上，广播状态却与其他算子状态大不相同。本节我们就专门来讨论一下广播状态的使用。
3.1 基本用法
让所有并行子任务都持有同一份状态，也就意味着一旦状态有变化，所以子任务上的实例都要更新。什么时候会用到这样的广播状态呢？
一个最为普遍的应用，就是“动态配置”或者“动态规则”。我们在处理流数据时，有时会基于一些配置（configuration）或者规则（rule）。简单的配置当然可以直接读取配置文件，一次加载，永久有效；但数据流是连续不断的，如果这配置随着时间推移还会动态变化，那又该怎么办呢？
一个简单的想法是，定期扫描配置文件，发现改变就立即更新。但这样就需要另外启动一个扫描进程，如果扫描周期太长，配置更新不及时就会导致结果错误；如果扫描周期太短，又会耗费大量资源做无用功。解决的办法，还是流处理的“事件驱动”思路——我们可以将这动态的配置数据看作一条流，将这条流和本身要处理的数据流进行连接（connect），就可以实时地更新配置进行计算了。
由于配置或者规则数据是全局有效的，我们需要把它广播给所有的并行子任务。而子任务需要把它作为一个算子状态保存起来，以保证故障恢复后处理结果是一致的。这时的状态，就是一个典型的广播状态。我们知道，广播状态与其他算子状态的列表（list）结构不同，底层是以键值对（key-value）形式描述的，所以其实就是一个映射状态（MapState）。在代码上，可以直接调用 DataStream 的.broadcast()方法，传入一个“映射状态描述器”
（MapStateDescriptor）说明状态的名称和类型，就可以得到一个“广播流”（BroadcastStream）；进而将要处理的数据流与这条广播流进行连接（connect），就会得到“广播连接流”（BroadcastConnectedStream）。注意广播状态只能用在广播连接流中。
关于广播连接流，我们已经在 8.2.2 节做过介绍，这里可以复习一下：
MapStateDescriptor ruleStateDescriptor = new
MapStateDescriptor<>(...);
BroadcastStream ruleBroadcastStream = ruleStream
.broadcast(ruleStateDescriptor);
DataStream output = stream
.connect(ruleBroadcastStream)
.process( new BroadcastProcessFunction<>() {...} );
这里我们定义了一个“规则流”ruleStream，里面的数据表示了数据流 stream 处理的规则，规则的数据类型定义为 Rule。于是需要先定义一个 MapStateDescriptor 来描述广播状态，然后传入 ruleStream.broadcast()得到广播流，接着用 stream 和广播流进行连接。这里状态描述器中的 key 类型为 String，就是为了区分不同的状态值而给定的 key 的名称。
对 于 广 播 连 接 流 调 用 .process() 方 法 ， 可 以 传 入 “ 广 播 处 理 函 数 ”KeyedBroadcastProcessFunction 或者 BroadcastProcessFunction 来进行处理计算。广播处理函数里面有两个方法.processElement()和.processBroadcastElement()，源码中定义如下：
public abstract class BroadcastProcessFunction extends
BaseBroadcastProcessFunction {
...
public abstract void processElement(IN1 value, ReadOnlyContext ctx,
Collector out) throws Exception;
public abstract void processBroadcastElement(IN2 value, Context ctx,
Collector out) throws Exception;
...
}
这里的.processElement()方法，处理的是正常数据流，第一个参数 value 就是当前到来的流数据；而.processBroadcastElement()方法就相当于是用来处理广播流的，它的第一个参数 value就是广播流中的规则或者配置数据。两个方法第二个参数都是一个上下文 ctx，都可以通过调用.getBroadcastState()方法获取到当前的广播状态；区别在于，.processElement()方法里的上下文 是 “ 只 读 ” 的 （ ReadOnly ）， 因 此 获 取 到 的 广 播 状 态 也 只 能 读 取 不 能 更 改 ；而.processBroadcastElement()方法里的 Context 则没有限制，可以根据当前广播流中的数据更新状态。
Rule rule = ctx.getBroadcastState( new MapStateDescriptor<>("rules", Types.String,
Types.POJO(Rule.class))).get("my rule");
通过调用 ctx.getBroadcastState()方法，传入一个 MapStateDescriptor，就可以得到当前的叫作“rules”的广播状态；调用它的.get()方法，就可以取出其中“my rule”对应的值进行计算处理。
3.2 代码实例
接下来我们举一个广播状态的应用案例。考虑在电商应用中，往往需要判断用户先后发生的行为的“组合模式”，比如“登录-下单”或者“登录-支付”，检测出这些连续的行为进行统计，就可以了解平台的运用状况以及用户的行为习惯。
import org.apache.flink.api.common.state.BroadcastState;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
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.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
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.streaming.api.functions.co.KeyedBroadcastProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class BroadcastStateExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 读取用户行为事件流
DataStreamSource<Action> actionStream = env.fromElements(
new Action("Alice", "login"),
new Action("Alice", "pay"),
new Action("Bob", "login"),
new Action("Bob", "buy")
);
// 定义行为模式流，代表了要检测的标准
DataStreamSource<Pattern> patternStream = env
.fromElements(
new Pattern("login", "pay"),
new Pattern("login", "buy")
);
// 定义广播状态的描述器，创建广播流
MapStateDescriptor<Void, Pattern> bcStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>(
"patterns", Types.VOID, Types.POJO(Pattern.class));
BroadcastStream<Pattern> bcPatterns = patternStream.broadcast(bcStateDescriptor);
// 将事件流和广播流连接起来，进行处理
DataStream<Tuple2<String, Pattern>> matches = actionStream
.keyBy(data -> data.userId)
.connect(bcPatterns)
.process(new PatternEvaluator());
matches.print();
env.execute();
}
public static class PatternEvaluator
extends KeyedBroadcastProcessFunction<String, Action, Pattern, Tuple2<String, Pattern>> {
// 定义一个值状态，保存上一次用户行为
ValueState<String> prevActionState;
@Override
public void open(Configuration conf) {
prevActionState = getRuntimeContext().getState(
new ValueStateDescriptor<>("lastAction", Types.STRING));
}
@Override
public void processBroadcastElement(
Pattern pattern,
Context ctx,
Collector<Tuple2<String, Pattern>> out) throws Exception {
BroadcastState<Void, Pattern> bcState = ctx.getBroadcastState(
new MapStateDescriptor<>("patterns", Types.VOID, Types.POJO(Pattern.class)));
// 将广播状态更新为当前的pattern
bcState.put(null, pattern);
}
@Override
public void processElement(Action action, ReadOnlyContext ctx,
Collector<Tuple2<String, Pattern>> out) throws Exception {
Pattern pattern = ctx.getBroadcastState(
new MapStateDescriptor<>("patterns", Types.VOID, Types.POJO(Pattern.class))).get(null);
String prevAction = prevActionState.value();
if (pattern != null && prevAction != null) {
// 如果前后两次行为都符合模式定义，输出一组匹配
if (pattern.action1.equals(prevAction) && pattern.action2.equals(action.action)) {
out.collect(new Tuple2<>(ctx.getCurrentKey(), pattern));
}
}
// 更新状态
prevActionState.update(action.action);
}
}
// 定义用户行为事件POJO类
public static class Action {
public String userId;
public String action;
public Action() {
}
public Action(String userId, String action) {
this.userId = userId;
this.action = action;
}
@Override
public String toString() {
return "Action{" +
"userId=" + userId +
", action='" + action + '\'' +
'}';
}
}
// 定义行为模式POJO类，包含先后发生的两个行为
public static class Pattern {
public String action1;
public String action2;
public Pattern() {
}
public Pattern(String action1, String action2) {
this.action1 = action1;
this.action2 = action2;
}
@Override
public String toString() {
return "Pattern{" +
"action1='" + action1 + '\'' +
", action2='" + action2 + '\'' +
'}';
}
}
}
