Flink状态(二)

Flink提供了不同的状态存储方式，并说明了状态如何存和存储在哪里。
状态可以被存储在Jvm的堆和堆外。根据状态存储方式的不同，Flink也能代替应用管理状态，意思是Flink能够进行内存管理(有必要的时候,可能会溢出到硬盘),允许应用保存非常大的状态。默认情况下，在配置文件flink-conf.yaml中为所有Flink作业配置状态存储方式。

然而，默认的状态存储方式配置可以被单独的作业设置覆盖，就像下面那样。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStateBackend(...);

使用Data Stream API写的程序经常需要以多种情况保存状态：

• 在窗口被触发之前, 窗口需要保存或聚合元素
• 转换算子也许会使用key/value状态接口保存数据
• 转换算子也许实现CheckpointedFunction接口使本地变量容错。

当checkpointing被激活的时候，一旦发生checkpoint，状态会被保存，这样数据就不会丢失，并且在恢复的时候能够保持数据一致性。状态在内部是怎么表示的，以及当checkpoint的时候，状态怎么样被保存，以及保存到哪里依赖选择的状态存储方式。

Flink提供了三种开箱即用的状态存储方式：

• MemoryStateBackend 内存存储
• FsStateBackend 文件系统存储
• RocksDBStateBackend RocksDB存储

如果没有特殊配置，系统默认使用内存存储方式。

MemoryStateBackend 内存存储

内存存储：在Java堆中保存状态对象。Key/Value状态和窗口算子都会以Hash表的方式保存状态值，触发器等。
当checkpoint的时候，状态存储将会快照状态，将当checkpoint向JobManager发送回执消息时，作为消息的一部分发给JobManager(master)，JobManager会将状态存储到堆内存中。

可以配置内存存储使用异步快照。我们也强烈推荐使用异步快照，避免阻塞流处理通道。请注意默认是打开异步快照的。如果想要关闭这个特性，用户可以在实现化MemoryStateBackend对象的时候，给构造函数中相应的boolean参数传false(这应该仅用于调试目的)。

new MemoryStateBackend(MAX_MEM_STATE_SIZE, false);

内存存储有如下限制：

• 每一个状态大小默认不超过5M。这个值可以在实例化MemoryStateBackend的时候增加
• 不管配置的最大状态大小是多少，状态大小不能超过akka配置的桢(一次RPC传输的数据)大小(参数: akka.framesize,默认:10M)。
• 聚合的状态必须适合JobMaanger内存

以下情况推荐使用内存存储

• 本地开发或调用
• 只保存少量状态的作业。例如仅仅包含一次一条记录算子(例如:Map,FlatMap,Fliter,....)的作业。对于这样的作业，Kafka Consumer 仅仅需要非常少的状态。

FsStateBackend 文件系统存储

通过配置文件系统的URL(类型,地址,路径)使用文件系统存储。例如"hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints"或者"file:///data/flink/checkpoints"。
FsStateBackend 将状态数据保存在TaskManager’s 内存中。当checkpoint的时候，将状态数据写到配置的文件系统或目录中。最小的元数据会存储到JobManager内存中(或者在HA模式下，存储到checkpoint元数据中).
FsStateBackend 默认使用异步快照，以避免阻塞流处理。如果想禁止该特性，在实现化FsStateBackend对象的时候，构造函数中应的参数传入false即可。

new FsStateBackend(path, false);

以下情况，推荐使用FsStateBackend

• 具有大状态，长窗口，大的key/value状态的作业
• 所有HA模式下

RocksDBStateBackend RocksDB存储

要想使用RocksDB存储，需要配置文件系统的URL(类型,地址,路径)。例如"hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints"或者"file:///data/flink/checkpoints"。
RocksDBStateBackend 将状态数据保存到RocksDB数据库.RocksDB文件默认会存储到TaskManager的数据目录中。当checkpoint的时候，整个RocksDB数据库将会保存到配置的文件系统或目录中。最小的元数据会存储到JobManager内存中(或者在HA模式下，存储到checkpoint元数据中).

RocksDBStateBackend 总是执行异步快照。

RocksDBStateBackend 具有如下限制：

• 由于 RocksDB JNI通信使用的API基于byte[]，每个key或每个value最大支持2^31字节。
  注意: 在以RocksDB作用存储情况下，使用merge操作的状态(例如:ListState)会默默地将值大小累加到大于2^31字节，当再次读取的时候会失败，这是目前RocksDB JNI的限制。

以下情况，推荐使用RocksDBStateBackend

• 具有非常大的状态，长窗口，大的key/value状态的作业
• 所有HA模式下

你可以保存的状态数据量仅仅受限于磁盘剩余空间大小。与将状态保存到内存中的``FsStateBackend `相比，可以保存更大的状态。然而这也意味着能达到的最大吞吐量更小。因为所有从rocksDB读或写入rocksDB都需要经过序列化与反序例化，比那些基于Java堆的存储后端开销更大。

RocksDBStateBackend 是目前唯一提供 增量的checkpoint的存储。

RocksDB的一些指标可以被获取，但是默认没打开，可以在这里找到全部文档说明。

配置状态存储

如果你什么也没配置，默认的状态存储在JobManager内存中。如果你希望为所有作业默认一个其它的存储，你可以在flink-conf.ymal中配置其它的存储。当然，每一个作业也能单独设置存储。

每个作业单独设置存储

下面示例显示StreamExecutionEnvironment 的作业如何设置存储。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints"));

如果你想使用 RocksDBStateBackend ，你就必须在你的Flink项目中添加如下Maven依赖。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-statebackend-rocksdb_2.11</artifactId>
    <version>1.8.0</version>
</dependency>

设置默认的状态存储

默认的状态存储能够在flink-conf.yaml文件中配置，参数是state.backend. 值可以选择jobmanager(MemoryStateBackend), filesystem(FsStateBackend),rocksdb(RocksDBStateBackend)三者中的一个，也可以配置实现了接口StateBackendFactory的全类名。例如: RocksDBStateBackend 的实现类 org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackendFactory.

state.checkpoints.dir参数定义了checkpoint数据和元数据文件存储的位置，你可以在这里发现更详细的checkpoint目录结构说明

配置示例:

# 状态存储
state.backend: filesystem

# checkpoints数据存储目录
state.checkpoints.dir: hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints

翻译自: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/ops/state/state_backends.html