Flink operator-state 和 keyed-state 两者的区别

operator-state 和 keyed-state 两者的区别

详细描述一下上面的问题：

operator-state 和 keyed-state 两者的区别？最大并行度又和它们有什么关系？举个生产环境中经常出现的案例，当用户停止任务、更新代码逻辑并且改变任务并发度时，两种 state 都是怎样进行恢复的？

总结如下：

 operator-state：

 

 

• 状态适用算子：所有算子都可以使用 operator-state，没有限制。

• 状态的创建方式：如果需要使用 operator-state，需要实现 CheckpointedFunction（建议） 或 ListCheckpointed 接口

• DataStream API 中，operator-state 提供了 ListState、BroadcastState、UnionListState 3 种用户接口

• 状态的存储粒度：以单算子单并行度粒度访问、更新状态

• 并行度变化时：

  --- ListState：均匀划分到算子的每个 sub-task 上，比如 Flink Kafka Source 中就使用了 ListState 存储消费 Kafka 的 offset，其 rescale 如下图

    --- BroadcastState：每个 sub-task 的广播状态都一样 c. UnionListState：将原来所有元素合并，合并后的数据每个算子都有一份全量状态数据

 keyed-state：

 

• 状态适用算子：keyed-stream 后的算子使用。注意这里很多同学会犯一个错误，就是大家会认为 keyby 后面跟的所有算子都使用的是 keyed-state，但这是错误的 ❌，比如有 keyby.process.flatmap，其中 flatmap 中使用状态的话是 operator-state

• 状态的创建方式：从 context 接口获取具体的 keyed-state

• DataStream API 中，keyed-state 提供了 ValueState、MapState、ListState 等用户接口，其中最常用 ValueState、MapState

• 状态的存储粒度：以单 key 粒度访问、更新状态。举例，当我们使用 keyby.process，在 process 中处理逻辑时，其实每一次 process 的处理 context 都会对应到一个 key，所以在 process 中的处理都是以 key 为粒度的。这里很多同学会犯一个错  ，比如想在 open 方法中访问、更新 state，这是不行的，因为 open 方法在执行时，还没有到正式的数据处理环节，上下文中是没有 key 的。

• 并行度变化时：keyed-state 的重新划分是随着 key-group 进行的。其中 key-group 的个数就是最大并发度的个数。其中一个 key-group 处理一段区间 key 的数据，不同 key-group 处理的 key 是完全不同的。当任务并行度变化时，会将 key-group 重新划分到算子不同的 sub-task 上，任务启动后，任务数据在做 keyby 进行数据 shuffle 时，依然能够按照当前数据的 key 发到下游能够处理这个 key 的 key-group 中进行处理，如下图所示。注意：最大并行度和 key-group 的个数绑定，所以如果想恢复任务 state，最大并行度是不能修改的。大家需要提前预估最大并行度个数。