状态编程(状态持久化和状态后端)

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状态编程

状态持久化和状态后端

1.检查点（Checkpoint）  

2.状态后端（State Backends）

2.1. 状态后端的分类

2.2. 如何选择正确的状态后端

2.3. 状态后端的配置

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状态编程

状态持久化和状态后端

        在 Flink 的状态管理机制中，对状态进行持久化（persistence）保存是一个重要的功能，它允许系统在发生故障后进行重启恢复。为了实现这一功能，Flink 采用了一种特殊的机制来对分布式状态进行“快照”保存。

        Flink 将当前所有分布式状态的快照保存到一个称为“检查点”（checkpoint）或“保存点”（savepoint）的外部存储系统中。这种机制确保了即使在系统发生故障或其他异常情况下，状态数据也不会丢失，并且可以在故障恢复后从最近的检查点或保存点恢复。

        检查点和保存点是 Flink 状态管理中的重要概念。它们是系统状态的瞬时副本，用于在故障发生时提供数据恢复的机制。通过定期创建和保存检查点或保存点，Flink 可以在故障发生后重新构建系统的状态，并继续处理数据流。

        为了实现检查点和保存点的持久化，Flink 使用分布式文件系统作为存储介质。分布式文件系统允许多个节点同时访问和写入数据，提供了高可用性和可扩展性。通过将状态数据写入分布式文件系统，Flink 可以确保在多个节点之间共享和持久化状态数据，从而在故障发生时能够快速恢复系统状态。

        通过结合分布式文件系统和检查点或保存点的机制，Flink 提供了可靠的状态管理功能，能够在系统发生故障后快速恢复并继续处理数据流。这种机制对于保证流处理系统的可靠性和稳定性至关重要，特别是在处理大规模数据流的应用场景中。

1.检查点（Checkpoint）  

        在有状态流应用中，检查点（checkpoint）是一个非常重要的概念，它实际上是所有任务的状态在某个时间点的快照（即一份拷贝）。简单来说，检查点就像是一次“存盘”，确保我们不会丢失之前处理数据的进度。

        在流应用程序运行时，Flink 会定期创建检查点，并记录每个算子的 ID 和状态。如果发生故障，Flink 会使用最近一次成功保存的检查点来恢复应用的状态，重新启动处理流程，就像“读档”一样。这样，即使在发生故障后，流处理也能够从上一次检查点的状态继续处理数据，确保数据的完整性和一致性。

        然而，如果检查点保存之后又处理了一些数据，然后发生了故障，那么重启恢复状态之后这些数据带来的状态改变可能会丢失。为了确保最终处理结果正确，我们需要让源（Source）算子重新读取这些数据，再次处理一遍。这就需要流的数据源具有“数据重放”的能力。一个典型的例子就是 Kafka，我们可以通过保存消费数据的偏移量、故障重启后重新提交来实现数据的重放。

        此外，Flink 还提供了“保存点”（savepoint）的功能。保存点和检查点在原理和形式上完全一样，也是状态持久化保存的一个快照。但是，与检查点不同的是，保存点是自定义的镜像保存，所以不会由 Flink 自动创建，而需要用户手动触发。这在有计划地停止、重启应用时非常有用。通过使用保存点，用户可以灵活地控制应用的启动和停止，并在需要时进行状态恢复。

        需要注意的是，默认情况下，检查点是禁用的，需要在代码中手动开启。通过直接调用执行环境的 enableCheckpointing() 方法，就可以开启检查点功能。此外，关于检查点的详细配置，可以参考第 10 章的内容进行深入了解。

        总之，检查点和保存点是 Flink 流处理中非常重要的功能，它们提供了数据可靠性和一致性的保障。通过定期创建检查点和保存点、使用数据重放机制以及自定义镜像保存等手段，Flink 确保了流处理在故障发生时能够快速恢复并继续处理数据流。这些功能对于构建健壮、可靠的流处理应用至关重要。

2.状态后端（State Backends）

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        检查点的保存确实离不开 JobManager、TaskManager 以及外部存储系统的协调工作。在应用进行检查点保存时，整个过程是分布式的，并需要各个组件之间的紧密配合。

        首先，JobManager 会向所有 TaskManager 发出触发检查点的命令。TaskManager 收到命令后，会负责将当前任务的所有状态进行快照保存，并将这些状态持久化到远程的存储介质中。完成快照保存后，TaskManager 会向 JobManager 返回确认信息，表示检查点保存完成。

        在整个过程中，JobManager 会持续监听来自 TaskManager 的确认信息。当 JobManager 收到所有 TaskManager 的返回信息后，就可以确认当前检查点成功保存。这个过程确保了检查点的完整性和可靠性，为后续的状态恢复提供了保障。

        为了协调这一系列工作，需要一个“专职人员”来负责管理和协调各个组件之间的通信和操作。这个“专职人员”可以是一个独立的协调服务，也可以是 Flink 框架内部的一个组件，负责发送命令、收集确认信息以及管理检查点的生命周期。

        通过这样的分布式协调机制，Flink 流处理应用能够确保状态数据的可靠性和一致性，即使在发生故障时也能够快速恢复并继续处理数据流。这对于构建健壮、可扩展和可靠的流处理应用至关重要。

                             

检查点的保存确实离不开 JobManager、TaskManager 以及外部存储系统的协调工作。在应用进行检查点保存时，整个过程是分布式的，并需要各个组件之间的紧密配合。

首先，JobManager 会向所有 TaskManager 发出触发检查点的命令。TaskManager 收到命令后，会负责将当前任务的所有状态进行快照保存，并将这些状态持久化到远程的存储介质中。完成快照保存后，TaskManager 会向 JobManager 返回确认信息，表示检查点保存完成。

在整个过程中，JobManager 会持续监听来自 TaskManager 的确认信息。当 JobManager 收到所有 TaskManager 的返回信息后，就可以确认当前检查点成功保存。这个过程确保了检查点的完整性和可靠性，为后续的状态恢复提供了保障。

为了协调这一系列工作，需要一个“专职人员”来负责管理和协调各个组件之间的通信和操作。这个“专职人员”可以是一个独立的协调服务，也可以是 Flink 框架内部的一个组件，负责发送命令、收集确认信息以及管理检查点的生命周期。

通过这样的分布式协调机制，Flink 流处理应用能够确保状态数据的可靠性和一致性，即使在发生故障时也能够快速恢复并继续处理数据流。这对于构建健壮、可扩展和可靠的流处理应用至关重要。

2.1. 状态后端的分类

状态后端是一个重要的组件，负责在Flink中管理状态的存储、访问和持久化。根据其工作方式和特点，可以将状态后端分为两类：哈希表状态后端和内嵌RocksDB状态后端。

1. 哈希表状态后端（HashMapStateBackend）：

   • 哈希表状态后端将状态数据保存在内存中，提供快速的读写速度，使计算性能达到最佳。
   • 它将状态数据以键值对的形式存储在哈希表中，因此也被称为哈希表状态后端。
   • 默认情况下，检查点数据保存在持久化的分布式文件系统中，也可以通过配置来指定其他的存储位置。
   • 哈希表状态后端适用于具有大状态、长窗口、大键值状态的作业，并且对高可用性设置有效。

2. 内嵌RocksDB状态后端（EmbeddedRocksDBStateBackend）：

   • RocksDB是一种内嵌的键值存储介质，用于将数据持久化到本地硬盘。
   • 当配置EmbeddedRocksDBStateBackend时，处理中的数据将全部存储在RocksDB数据库中，默认存储在TaskManager的本地数据目录里。
   • 与哈希表状态后端不同，状态数据主要存储在RocksDB中，需要进行序列化和反序列化操作，因此状态的访问性能相对较差。
   • 内嵌RocksDB状态后端支持异步快照，不会阻塞数据处理，并且提供增量式检查点的机制，提高保存效率。
   • 在状态非常大、窗口非常长、键/值状态很大的应用场景中，内嵌RocksDB状态后端是一个好的选择，并且对高可用性设置同样有效。

综上所述，Flink中的状态后端提供了灵活的状态管理机制，可以根据应用的需求选择适合的状态后端。哈希表状态后端提供快速的读写性能，适用于计算密集型作业；而内嵌RocksDB状态后端则适合于需要持久化存储大量状态的场景，支持异步快照和增量式检查点。

2.2. 如何选择正确的状态后端

        在选择状态后端时，需要根据业务需求在处理性能和应用的扩展性之间进行权衡。

        HashMapStateBackend将状态数据保存在内存中，提供快速的读写速度，使计算性能达到最佳。然而，状态的大小受到可用内存的限制，如果应用的状态随着时间不断增长，可能会耗尽内存资源。

        相比之下，RocksDBStateBackend将状态数据持久化到本地硬盘，可以根据可用磁盘空间进行扩展。它还支持增量检查点，非常适合存储超级海量状态。然而，由于每个状态的读写都需要进行序列化和反序列化，并且可能需要直接从磁盘读取数据，这会导致性能的降低，平均读写性能要比HashMapStateBackend慢一个数量级。

        因此，选择哪种状态后端取决于具体的应用需求。如果需要处理大规模数据并要求高性能计算，HashMapStateBackend是一个更好的选择。如果应用的状态数据非常大且需要持久化存储，或者需要支持增量检查点，那么RocksDBStateBackend可能更适合。实际应用中需要在处理性能和应用的扩展性之间进行权衡和取舍。

2.3. 状态后端的配置

在Flink中，默认的状态后端配置是在集群的配置文件flink-conf.yaml中指定的。配置的键名称为state.backend。这个默认配置适用于集群上运行的所有作业。通过更改这个配置的值，可以改变默认的状态后端。

除了在集群级别进行配置外，我们还可以在代码中为单个作业单独配置状态后端。这种配置方式会覆盖掉集群配置文件的默认值。通过使用StreamExecutionEnvironment或ExecutionEnvironment的setStateBackend()方法，可以为作业指定特定的状态后端。