Flink 流状态详解及代码实战

大数据技能圈 2024-07-10

引言

在 Flink 的流处理中，状态是处理逻辑的重要组成部分，它可以保存在内存或外部存储系统中，用于在处理过程中保存和查询数据。状态对于实现窗口操作、聚合计算等操作至关重要。

一、流状态的概念

Flink 支持以下几种类型的流状态：

值状态（ValueState）：保存单个值，每个 key 只保存一个值。
列表状态（ListState）：保存一个值的列表，可以保存相同 key 的多个值。
减少状态（ReducingState）：通过 reduce 函数聚合值。
折叠状态（FoldingState）：通过 fold 函数和初始值聚合值。
映射状态（MapState）：保存键值对的集合。

二、状态的生命周期

Flink 中的状态具有以下生命周期：

初始化：在操作符的 open() 方法中初始化状态。
更新：在处理元素时更新状态。
访问：在处理元素时访问状态。
清理：在操作符的 close() 方法中清理状态。

三、状态后端

Flink 提供了多种状态后端，用于存储和管理状态：

内存状态后端：将状态存储在 TaskManager 的内存中。
文件系统状态后端：将状态存储在文件系统中。
RocksDB 状态后端：使用 RocksDB 作为状态的存储，适用于大规模状态。

这或许是一个对你有用的开源项目，data-warehouse-learning 项目是一套基于 MySQL + Kafka + Hadoop + Hive + Dolphinscheduler + Doris + Seatunnel + Paimon + Hudi + Iceberg + Flink + Dinky + DataRT + SuperSet 实现的实时离线数仓（数据湖）系统，以大家最熟悉的电商业务为切入点，详细讲述并实现了数据产生、同步、数据建模、数仓（数据湖）建设、数据服务、BI报表展示等数据全链路处理流程。
https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning
https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning

项目演示：

四、每种状态代码实现

以下是每种状态类型的代码实现示例：

4.1 值状态（ValueState）

import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
// ... 其他必要的导入


public class ValueStateExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境和数据流
        // ...


        input.process(new KeyedProcessFunction<String, String, String>() {
            private ValueState<Integer> countState;


            @Override
            public void open(Configuration config) {
                countState = getRuntimeContext()
                    .getState(new ValueStateDescriptor<>("count", Integer.class, 0));
            }


            @Override
            public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                Integer count = countState.value() + 1;
                countState.update(count);
                out.collect("Count for " + value + ": " + count);
            }
        }).print();


        // 执行作业
    }
}

4.2 列表状态（ListState）

import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
// ... 其他必要的导入


public class ListStateExample extends KeyedProcessFunction<String, String, String> {
    // ...


    private ListState<String> listState;


    @Override
    public void open(Configuration config) {
        listState = getRuntimeContext()
            .getListState(new ListStateDescriptor<>("list", String.class));
    }


    @Override
    public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        List<String> values = new ArrayList<>();
        listState.get().forEach(values::add);
        values.add(value);
        listState.clear();
        values.forEach(listState::add);
        out.collect("List State: " + values);
    }
}

4.3 减少状态（ReducingState）

import org.apache.flink.api.common.state.ReducingState;
import org.apache.flink.api.common.state.ReducingStateDescriptor;
// ... 其他必要的导入


public class ReducingStateExample extends KeyedProcessFunction<String, Integer, String> {
    // ...


    private ReducingState<Integer, Integer> reducingState;


    @Override
    public void open(Configuration config) {
        reducingState = getRuntimeContext()
            .getReducingState(new ReducingStateDescriptor<>("reduce", (a, b) -> a + b, Integer.class));
    }


    @Override
    public void processElement(Integer value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        int sum = reducingState.get();
        reducingState.add(value);
        out.collect("Reduced Sum: " + sum);
    }
}

4.4 折叠状态（FoldingState）

import org.apache.flink.api.common.state.FoldingState;
import org.apache.flink.api.common.state.FoldingStateDescriptor;
// ... 其他必要的导入


public class FoldingStateExample extends KeyedProcessFunction<String, Integer, String> {
    // ...


    private FoldingState<Integer, Integer> foldingState;


    @Override
    public void open(Configuration config) {
        foldingState = getRuntimeContext()
            .getFoldingState(new FoldingStateDescriptor<>("fold", 0, (a, b) -> a + b));
    }


    @Override
    public void processElement(Integer value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        int total = foldingState.get();
        foldingState.add(value);
        out.collect("Folded Total: " + total);
    }
}

4.5 映射状态（MapState）

import org.apache.flink.api.common.state.MapState;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import java.util.Map;
// ... 其他必要的导入


public class MapStateExample extends KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, Integer>, String> {
    // ...


    private MapState<String, Integer> mapState;


    @Override
    public void open(Configuration config) {
        mapState = getRuntimeContext()
            .getMapState(new MapStateDescriptor<>("map", String.class, Integer.class));
    }


    @Override
    public void processElement(Tuple2<String, Integer> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        mapState.put(value.f0, value.f1);
        out.collect("Map State: " + mapState.entries());
    }
}

五、状态的容错性

Flink 的状态是容错的。它通过定期对状态进行快照（checkpointing）来实现。在发生故障时，Flink 可以从最近的检查点恢复状态。

六、性能调优

选择合适的状态后端：对于大规模状态，使用 RocksDB 状态后端可以提高性能。
减少状态访问的频率：频繁的状态访问可能会影响性能。
调整检查点的间隔：合理的检查点间隔可以减少对性能的影响。

Flink 流状态详解及代码实战

4.1 值状态（ValueState）

4.2 列表状态（ListState）

4.3 减少状态（ReducingState）

4.4 折叠状态（FoldingState）

4.5 映射状态（MapState）

项目文档地址

添加作者进大数据交流群

推荐阅读

评论