Flink 中的状态：全面剖析按键分区状态（Keyed State）与算子状态（Operator State）

2023-08-01 20:19:08

Flink 状态管理：按键分区状态与算子状态

在分布式数据处理领域，状态管理扮演着至关重要的角色。状态数据是应用程序运行过程中产生的临时数据，它对应用程序的正确执行和结果的准确性至关重要。作为一款领先的分布式数据处理框架，Flink 拥有丰富而强大的状态管理机制，助力开发者轻松管理和使用状态数据。本文将深入分析和比较 Flink 中两种重要的状态类型：按键分区状态和算子状态。

按键分区状态：以 Key 为中心的隔离

按键分区状态（Keyed State）是一个强大的特性，它为每个 key 维护隔离的状态。这意味着状态仅针对给定输入数据记录的特定 key 可见。该特性非常适用于需要基于特定 key 进行状态管理的应用程序，例如窗口聚合、状态机等。

在 Flink 中，可以使用 Keyed Stream 来访问按键分区状态。以下代码段演示了如何使用 valueState() 访问单个值状态：

KeyedState<String, ValueState<Long>> myState = myKeyedStream
    .keyBy(key -> key)
    .mapWithState((key, value, state) -> {
        // 访问状态并更新状态值
        Long count = state.value();
        count++;
        state.update(count);
    });

算子状态：无关 Key 的中间数据存储

算子状态与按键分区状态不同，它与特定 key 无关，而是与算子自身相关。这种状态类型非常适合存储算子运行过程中产生的中间数据，例如窗口聚合的中间结果、迭代计算的中间状态等。

算子状态的访问接口与按键分区状态类似。以下代码段演示了如何使用 reducingState() 访问归约状态：

OperatorState<ReducingState<Long>> myState = myDataStream
    .mapWithState((value, state) -> {
        // 访问状态并更新状态值
        Long sum = state.get();
        sum += value;
        state.add(value);
    });

按键分区状态与算子状态的比较

特征	按键分区状态	算子状态
作用范围	以 Key 为作用范围进行隔离	与 Key 无关，与算子本身相关
访问方式	通过富函数类或状态 API 访问	通过富函数类或状态 API 访问
使用场景	用于存储与 Key 相关的数据，例如窗口聚合、状态机等	用于存储算子运行过程中的中间数据，例如窗口聚合的中间结果、迭代计算的中间状态等