Apache Flink 漫谈系列 - State

实际问题

在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。如果我们想进行一个Count聚合计算，那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次，还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢?答案是肯定的，Apache Flink是基于上一次的计算结果进行增量计算的。那么问题来了: "上一次的计算结果保存在哪里，保存在内存可以吗?"，答案是否定的，如果保存在内存，在由于网络，硬件等原因造成某个计算节点失败的情况下，上一次计算结果会丢失，在节点恢复的时候，就需要将历史上所有数据(可能十几天，上百天的数据)重新计算一次，所以为了避免这种灾难性的问题发生，Apache Flink 会利用State存储计算结果。本篇将会为大家介绍Apache Flink State的相关内容。

什么是State

这个问题似乎有些"弱智"?不管问题的答案是否显而易见，但我还是想简单说一下在Apache Flink里面什么是State?State是指流计算过程中计算节点的中间计算结果或元数据属性，比如 在aggregation过程中要在state中记录中间聚合结果，比如 Apache Kafka 作为数据源时候，我们也要记录已经读取记录的offset，这些State数据在计算过程中会进行持久化(插入或更新)。所以Apache Flink中的State就是与时间相关的，Apache Flink任务的内部数据(计算数据和元数据属性)的快照。

为什么需要State

与批计算相比，State是流计算特有的，批计算没有failover机制，要么成功，要么重新计算。流计算在 大多数场景 下是增量计算，数据逐条处理(大多数场景)，每次计算是在上一次计算结果之上进行处理的，这样的机制势必要将上一次的计算结果进行存储(生产模式要持久化)，另外由于 机器，网络，脏数据等原因导致的程序错误，在重启job时候需要从成功的检查点(checkpoint，后面篇章会专门介绍)进行state的恢复。增量计算，Failover这些机制都需要state的支撑。

State 实现

Apache Flink内部有四种state的存储实现，具体如下：

• 基于内存的HeapStateBackend - 在debug模式使用，不 建议在生产模式下应用;
• 基于HDFS的FsStateBackend - 分布式文件持久化，每次读写都产生网络IO，整体性能不佳;
• 基于RocksDB的RocksDBStateBackend - 本地文件+异步HDFS持久化;
• 还有一个是基于Niagara(Alibaba企业版Flink)NiagaraStateBackend - 分布式持久化- 在Alibaba生产环境应用;

State 持久化逻辑

Apache Flink版本选择用RocksDB+HDFS的方式进行State的存储，State存储分两个阶段，首先本地存储到RocksDB，然后异步的同步到远程的HDFS。 这样而设计既消除了HeapStateBackend的局限(内存大小，机器坏掉丢失等)，也减少了纯分布式存储的网络IO开销。

State 分类

Apache Flink 内部按照算子和数据分组角度将State划分为如下两类：

• KeyedState - 这里面的key是我们在SQL语句中对应的GroupBy/PartitioneBy里面的字段，key的值就是groupby/PartitionBy字段组成的Row的字节数组，每一个key都有一个属于自己的State，key与key之间的State是不可见的;
• OperatorState - Apache Flink内部的Source Connector的实现中就会用OperatorState来记录source数据读取的offset。

State 扩容重新分配

Apache Flink是一个大规模并行分布式系统，允许大规模的有状态流处理。 为了可伸缩性，Apache Flink作业在逻辑上被分解成operator graph，并且每个operator的执行被物理地分解成多个并行运算符实例。 从概念上讲，Apache Flink中的每个并行运算符实例都是一个独立的任务，可以在自己的机器上调度到网络连接的其他机器运行。

Apache Flink的DAG图中只有边相连的节点🈶网络通信，也就是整个DAG在垂直方向有网络IO，在水平方向如下图的stateful节点之间没有网络通信，这种模型也保证了每个operator实例维护一份自己的state，并且保存在本地磁盘(远程异步同步)。通过这种设计，任务的所有状态数据都是本地的，并且状态访问不需要任务之间的网络通信。 避免这种流量对于像Apache Flink这样的大规模并行分布式系统的可扩展性至关重要。

如上我们知道Apache Flink中State有OperatorState和KeyedState，那么在进行扩容时候(增加并发)State如何分配呢?比如：外部Source有5个partition，在Apache Flink上面由Srouce的1个并发扩容到2个并发，中间Stateful Operation 节点由2个并发并扩容的3个并发，如下图所示:

在Apache Flink中对不同类型的State有不同的扩容方法，接下来我们分别介绍。

OperatorState对扩容的处理

我们选取Apache Flink中某个具体Connector实现实例进行介绍，以MetaQ为例，MetaQ以topic方式订阅数据，每个topic会有N>0个分区，以上图为例，加上我们订阅的MetaQ的topic有5个分区，那么当我们source由1个并发调整为2个并发时候，State是怎么恢复的呢?

state 恢复的方式与Source中OperatorState的存储结构有必然关系，我们先看MetaQSource的实现是如何存储State的。首先MetaQSource 实现了ListCheckpointed，其中的T是Tuple2

public interface ListCheckpointed<T extends Serializable> { 
    List<T> snapshotState(long var1, long var3) throws Exception; 
 
    void restoreState(List<T> var1) throws Exception;} 

（编辑：海南站长网）

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