Flink状态管理及状态后端配置

Flink状态管理及状态后端配置

有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。
SparkStreaming在状态管理这块做的不好, 很多时候需要借助于外部存储(例如Redis)来手动管理状态, 增加了编程的难度.
Flink的状态管理是它的优势之一.

1. 什么是状态

在流式计算中有些操作一次处理一个独立的事件(比如解析一个事件), 有些操作却需要记住多个事件的信息(比如窗口操作).
那些需要记住多个事件信息的操作就是有状态的.
流式计算分为无状态计算和有状态计算两种情况。

无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收水位数据，并在水位超过指定高度时发出警告。

有状态的计算则会基于多个事件输出结果。以下是一些例子。例如，计算过去一小时的平均水位，就是有状态的计算。所有用于复杂事件处理的状态机。例如，若在一分钟内收到两个相差20cm以上的水位差读数，则发出警告，这是有状态的计算。流与流之间的所有关联操作，以及流与静态表或动态表之间的关联操作，都是有状态的计算。

2. 为什么需要管理状态

下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能:

• 去重
  数据流中的数据有重复，我们想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。
• 检测
  检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感器数据流中的温度是否在持续上升。
• 聚合
  对一个时间窗口内的数据进行聚合分析，分析一个小时内水位的情况
• 更新机器学习模型
  在线机器学习场景下，需要根据新流入数据不断更新机器学习的模型参数。

3. Flink中的状态分类

Flink包括两种基本类型的状态Managed State和Raw State

	Managed State	Raw State
状态管理方式	Flink Runtime托管, 自动存储, 自动恢复, 自动伸缩	用户自己管理
状态数据结构	Flink提供多种常用数据结构, 例如:ListState, MapState等	字节数组: byte[]
使用场景	绝大数Flink算子	所有算子

注意:
从具体使用场景来说，绝大多数的算子都可以通过继承Rich函数类或其他提供好的接口类，在里面使用Managed State。Raw State一般是在已有算子和Managed State不够用时，用户自定义算子时使用。
在我们平时的使用中Managed State已经足够我们使用.

4. Managed State的分类

对Managed State继续细分，它又有两种类型

• Operator State(算子状态)
• Keyed State(键控状态)

	Operator State	Keyed State
适用用算子类型	可用于所有算子: 常用于source, 例如 FlinkKafkaConsumer	只适用于KeyedStream上的算子
状态分配	一个算子的子任务对应一个状态	一个Key对应一个State: 一个算子会处理多个Key, 则访问相应的多个State
创建和访问方式	实现CheckpointedFunction或ListCheckpointed(已经过时)接口	重写RichFunction, 通过里面的RuntimeContext访问
横向扩展	并发改变时有多重重写分配方式可选: 均匀分配和合并后每个得到全量	发改变, State随着Key在实例间迁移
支持的数据结构	ListState和BroadCastState	ValueState, ListState,MapState ReduceState, AggregatingState

5. 算子状态的使用

Operator State可以用在所有算子上，每个算子子任务或者说每个算子实例共享一个状态，流入这个算子子任务的数据可以访问和更新这个状态。

注意: 算子子任务(并行度)之间的状态不能互相访问

Operator State的实际应用场景不如Keyed State多，它经常被用在Source或Sink等算子上，用来保存流入数据的偏移量或对输出数据做缓存，以保证Flink应用的Exactly-Once语义。

Flink为算子状态提供三种基本数据结构：

• 列表状态（List state）
  将状态表示为一组数据的列表
• 联合列表状态（Union list state）
  也是将状态表示为数据的列表。它与常规列表状态的区别在于，在发生故障时，或者从保存点（savepoint）启动应用程序时如何恢复。
  一种是均匀分配(List state)，另外一种是将所有 State 合并为全量 State 再分发给每个实例(Union list state)。
• 广播状态（Broadcast state）
  是一种特殊的算子状态. 如果一个算子有多项任务，而它的每项任务状态又都相同，那么这种特殊情况最适合应用广播状态。

案例1: 列表状态

在map算子中计算数据的个数

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import org.apache.flink.runtime.state.FunctionInitializationContext;
import org.apache.flink.runtime.state.FunctionSnapshotContext;
import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.CheckpointedFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class S01_Operator_List {
    public static void main(String[] args) {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(3);

        env.socketTextStream("hadoop162",9999)
                .map(new MyMapFunction())
                .print();

        try {
            env.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static class MyMapFunction implements MapFunction<String,String>, CheckpointedFunction{

        long count =0;
        private ListState<Long> state;

        @Override
        public String map(String value) throws Exception {
            count++;
            state.clear();
            state.add(count);
            return count+"";
        }

        //初始化算子状态
        @Override
        public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception {
            //System.out.println("initializeState ...... ");
            //state = context.getOperatorStateStore().getListState(new ListStateDescriptor("state",Long.class));
            state = context.getOperatorStateStore()
                    .getUnionListState(new ListStateDescriptor<Long>("state",Long.class));

            Iterator<Long> it = state.get().iterator();
            if (it.hasNext()){
                count = it.next();
            }
        }

        //checkpoint时调用这个方法，在这里可以写持久化。
        @Override
        public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
            //System.out.println("snapshotState ...... ");
            state.clear();
            state.add(count);
        }
    }
}

案例2: 广播状态

从版本1.5.0开始，Apache Flink具有一种新的状态，称为广播状态。
广播状态被引入以支持这样的用例:来自一个流的一些数据需要广播到所有下游任务，在那里它被本地存储，并用于处理另一个流上的所有传入元素。作为广播状态自然适合出现的一个例子，我们可以想象一个低吞吐量流，其中包含一组规则，我们希望根据来自另一个流的所有元素对这些规则进行评估。考虑到上述类型的用例，广播状态与其他操作符状态的区别在于:

1. 它是一个map格式
2. 它只对输入有广播流和无广播流的特定操作符可用
3. 这样的操作符可以具有不同名称的多个广播状态。

import org.apache.flink.api.common.state.BroadcastState;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.state.ReadOnlyBroadcastState;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.BroadcastProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

ublic class S02_Operator_Broadcast {
    public static void main(String[] args) {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(3);
        env.enableCheckpointing(1000) ;

        //数据流
        DataStreamSource<String> dataStream = env.socketTextStream("hadoop162", 9999);
        //控制流
        BroadcastStream<String> controlStream = env.socketTextStream("hadoop162", 8888)
                .broadcast(new MapStateDescriptor<String, String>("bd_state", String.class, String.class));

        dataStream.connect(controlStream)
                .process(new BroadcastProcessFunction<String, String, String>() {
                    @Override
                    public void processElement(String value,ReadOnlyContext ctx,Collector<String> out) throws Exception {
                        // 从广播状态中取值, 不同的值做不同的处理
                        ReadOnlyBroadcastState<String, String> state =
                                ctx.getBroadcastState(new MapStateDescriptor<>("bd_state", String.class, String.class));

                        String seitch = state.get("switch");
                        seitch = seitch==null?"0" : seitch;
                        switch (seitch){
                            case "1":
                                out.collect("进入一级战备状态");
                                 break;
                            case "2":
                                out.collect("进入二级战备状态");
                                break;
                            default:
                                out.collect("平常式三级戒备");
                                break;
                        }
                    }

                    @Override
                    public void processBroadcastElement(String value,Context ctx,Collector<String> out) throws Exception {
                        //把值放入广播状态
                        ctx.getBroadcastState(new MapStateDescriptor<>("bd_state",String.class,String.class))
                                .put("switch",value);
                    }
                })
                .print();

        try {
            env.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

6. 键控状态的使用

键控状态是根据输入数据流中定义的键（key）来维护和访问的。
Flink为每个键值维护一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个key对应的状态。当任务处理一条数据时，它会自动将状态的访问范围限定为当前数据的key。因此，具有相同key的所有数据都会访问相同的状态。
Keyed State很类似于一个分布式的key-value map数据结构，只能用于KeyedStream（keyBy算子处理之后）。

键控状态支持的数据类型

• ValueState
  保存单个值. 每个有key有一个状态值. 设置使用 update(T), 获取使用 T value()
• ListState:
  保存元素列表.
  添加元素: add(T) addAll(List)
  获取元素: Iterable get()
  覆盖所有元素: update(List)
• ReducingState:
  存储单个值, 表示把所有元素的聚合结果添加到状态中. 与ListState类似, 但是当使用add(T)的时候ReducingState会使用指定的ReduceFunction进行聚合.
• AggregatingState:
  存储单个值. 与ReducingState类似, 都是进行聚合. 不同的是, AggregatingState的聚合的结果和元素类型可以不一样.
• MapState:
  存储键值对列表.
  添加键值对: put(UK, UV) or putAll(Map)
  根据key获取值: get(UK)
  获取所有: entries(), keys() and values()
  检测是否为空: isEmpty()

注意:

1. 所有的类型都有clear(), 清空当前key的状态
2. 这些状态对象仅用于用户与状态进行交互.
3. 状态不是必须存储到内存, 也可以存储在磁盘或者任意其他地方
4. 从状态获取的值与输入元素的key相关

案例1: ValueState

检测传感器的水位值，如果连续的两个水位值超过10，就输出报警。

import com.atguigu.flink.java.chapter_5.WaterSensor;
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.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class S03_Keyed_Value {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(3);

        env.socketTextStream("hadoop162",9999)
                .map(value->{
                    String[] split = value.split(",");
                    return new WaterSensor(split[0],Long.valueOf(split[1]),Integer.valueOf(split[2]));
                })
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .process(new KeyedProcessFunction<String, WaterSensor, String>() {
                    private ValueState<Integer> state;
                    
                    @Override
                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                        //初始化状态
                        state = getRuntimeContext()
                                .getState(new ValueStateDescriptor<Integer>("state", Integer.class));
                    }

                    //连续两次超警戒水位
                    @Override
                    public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        Integer lastVc = state.value();
                        if (lastVc != null){
                            if (value.getVc()>10 && lastVc >10){
                                out.collect(value.getId() + "连续两次超警戒水位");
                            }
                        }
                        state.update(value.getVc());
                    }
                })
                .print();

        try {
            env.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

案例2: ListState

针对每个传感器输出最高的3个水位值

import com.atguigu.flink.java.chapter_5.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class S03_Keyed_List {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(3);

        env.socketTextStream("hadoop162",9999)
                .map(value->{
                    String[] split = value.split(",");
                    return new WaterSensor(split[0],Long.valueOf(split[1]),Integer.valueOf(split[2]));
                })
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .process(new KeyedProcessFunction<String, WaterSensor, String>() {
                    private ListState<Integer> state;

                    @Override
                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                        //初始化状态
                        state = getRuntimeContext().getListState(new ListStateDescriptor<Integer>("state", Integer.class));
                    }

                    //排序取前三大的水位
                    @Override
                    public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        state.add(value.getVc()); //个数小于等于4个，利用减一的方式取出排序后数组的前三名

                        ArrayList<Integer> integers = new ArrayList<>();
                        for (Integer integer : state.get()) {
                            integers.add(integer);
                        }
                        //排序
                        integers.sort((o1, o2) -> o2 - o1);
                        //取前三
                        if (integers.size() > 3){
                            integers.remove(3);
                        }
                        state.update(integers);

                        //out.collect(value.getId() + ":" + state.get());
                        out.collect(ctx.getCurrentKey() +": "+integers);
                    }
                })
                .print();

        try {
            env.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

案例3: ReducingState

计算每个传感器的水位和

        .process(new KeyedProcessFunction() {
            private ReducingState state;

            @Override
            public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                //初始化状态
                state = getRuntimeContext()
                        .getReducingState(new ReducingStateDescriptor("state",
                                        new ReduceFunction() {
                                            @Override
                                            public Integer reduce(Integer value1, Integer value2) throws Exception {
                                                return value1 + value2;
                                            }
                                        },
                                        Integer.class));
            }
            
            @Override
            public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector out) throws Exception {
                state.add(value.getVc());
                out.collect(value.getId() + ":" + state.get());
            }
        })
        .print();

案例4: AggregatingState

计算每个传感器的平均水位

.process(new KeyedProcessFunction<String, WaterSensor, Double>() {

    private AggregatingState<Integer, Double> avgState;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        AggregatingStateDescriptor<Integer, Tuple2<Integer, Integer>, Double> aggregatingStateDescriptor = new AggregatingStateDescriptor<>("avgState", new AggregateFunction<Integer, Tuple2<Integer, Integer>, Double>() {
            @Override
            public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
                return Tuple2.of(0, 0);
            }

            @Override
            public Tuple2<Integer, Integer> add(Integer value, Tuple2<Integer, Integer> accumulator) {
                return Tuple2.of(accumulator.f0 + value, accumulator.f1 + 1);
            }

            @Override
            public Double getResult(Tuple2<Integer, Integer> accumulator) {
                return accumulator.f0 * 1D / accumulator.f1;
            }

            @Override
            public Tuple2<Integer, Integer> merge(Tuple2<Integer, Integer> a, Tuple2<Integer, Integer> b) {
                return Tuple2.of(a.f0 + b.f0, a.f1 + b.f1);
            }
        }, Types.TUPLE(Types.INT, Types.INT));
        avgState = getRuntimeContext().getAggregatingState(aggregatingStateDescriptor);
    }

    @Override
    public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<Double> out) throws Exception {
        avgState.add(value.getVc());
        out.collect(avgState.get());
    }
})

案例5:MapState

去重: 去掉重复的水位值. 思路: 把水位值作为MapState的key来实现去重, value随意

  env.socketTextStream("hadoop162",9999)
                .map(value->{
                    String[] split = value.split(",");
                    return new WaterSensor(split[0],Long.valueOf(split[1]),Integer.valueOf(split[2]));
                })
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .process(new KeyedProcessFunction<String, WaterSensor, String>() {       
                    private MapState<Integer, Object> state;
                    
                    @Override
                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                        //初始化状态
                        state = getRuntimeContext().getMapState(new MapStateDescriptor<Integer, Object>("state", Integer.class, Object.class));
                    }

                    @Override
                    public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        state.put(value.getVc(), new Object());
                        out.collect(value.getId() + ":" + state.keys());
                    }
                })
                .print();

7. 状态后端

每传入一条数据，有状态的算子任务都会读取和更新状态。由于有效的状态访问对于处理数据的低延迟至关重要，因此每个并行任务(子任务)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，由一个可插入的组件决定，这个组件就叫做状态后端（state backend）
状态后端主要负责两件事：

• 本地(taskmanager)的状态管理
• 将检查点（checkpoint）状态写入远程存储

状态后端的分类

状态后端作为一个可插入的组件, 没有固定的配置, 我们可以根据需要选择一个合适的状态后端.
Flink提供了3种状态后端:

• MemoryStateBackend
  内存级别的状态后端,
  存储方式:本地状态存储在TaskManager的内存中, checkpoint 存储在JobManager的内存中.
  特点:快速, 低延迟, 但不稳定
  使用场景: 1. 本地测试 2. 几乎无状态的作业(ETL) 3. JobManager不容易挂, 或者挂了影响不大. 4. 不推荐在生产环境下使用

• FsStateBackend
  存储方式: 本地状态在TaskManager内存, Checkpoint时, 先把状态发送到JobManager的内存, 然后再存储在文件系统中
  特点: 拥有内存级别的本地访问速度, 和更好的容错保证
  使用场景: 1. 常规使用状态的作业. 例如分钟级别窗口聚合, join等 2. 需要开启HA的作业 3. 可以应用在生产环境中

• RocksDBStateBackend
  将所有的状态序列化之后, 存入本地的RocksDB数据库中.(一种NoSql数据库, KV形式存储)
  存储方式: 1. 本地状态存储在TaskManager的RocksDB数据库中(实际是内存+磁盘) 2. Checkpoint在外部文件系统中.
  使用场景: 1. 超大状态的作业, 例如天级的窗口聚合 2. 需要开启HA的作业 3. 对读写状态性能要求不高的作业 4. 可以使用在生产环境

配置状态后端

全局配置状态后端
在flink-conf.yaml文件中设置默认的全局后端

在代码中配置状态后端
可以在代码中单独为这个Job设置状态后端.

env.setStateBackend(new MemoryStateBackend());
env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop162:8020/flink/checkpoints/fs"));

如果要使用RocksDBBackend, 需要先引入依赖:

<dependency>
    <groupId>org.apache.flinkgroupId>
    <artifactId>flink-statebackend-rocksdb_${scala.binary.version}artifactId>
    <version>${flink.version}version>
    <scope>providedscope>
dependency>

env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs://hadoop162:8020/flink/checkpoints/rocksdb"));