FlinkState在Flink流式计算中的应用

一、FlinkState简介

FlinkState 是 Apache Flink 中，用与表示和处理状态(state)的一个核心组件。在流式计算中，状态是处理逐步发展的关键。在传统计算模型中，每个计算任务都有自己的状态，而在 Flink 流式计算框架中，所有的计算任务共享一个状态。因此，FlinkState 能够轻松的应对大规模、高并发、低延迟、容错性的计算需求。

二、FlinkState的核心特点

1、分布式：FlinkState允许分布式地存储和访问状态，避免了单个节点故障导致状态丢失的问题。

2、高可用：在分布式存储的基础上，FlinkState 提供了高可用性的保证。当存在节点故障时，FlinkState 能够使用备份节点快速恢复状态。

3、容错性：FlinkState 具有自动的快照机制，能够在接受到故障恢复请求时，快速恢复计算任务的状态。

4、高性能：FlinkState 提供了快速的数据读写能力，能够保证高并发、低延迟的计算需求。

三、FlinkState在Flink流式计算中的应用

1、FlinkState的模式

FlinkState 模式有 4 种：

ValueState
ListState
MapState
ReducingState

其中：

ValueState：保存单个Java对象（类型为T）的状态。

ListState：保存一个Java对象（类型为T）列表的状态。

MapState：保存键值对的状态，键是一个Java对象（类型为K），值是另一个Java对象（类型为V）。

ReducingState：状态类型为T的集合进行固定操作的结果。

2、简化计算

使用 FlinkState 可以简化一些计算任务。例如，我们要在流中筛选出不同的用户数据，然后计算用户的平均值。在传统的计算模型中，我们需要维护两个状态:用户数量及其对应的总值。而在 Flink 流式计算中，我们可以定义一个 Sum 状态，在 Sum 状态中，保存当前流的总和即可。这样可以避免在计算过程中不断判定用户数据的状态，大大简化计算。以下是实现代码示例：

public static class AvgFunction extends RichFlatMapFunction<Tuple2, Tuple2> {

    private transient ValueState<Tuple2> sum;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        ValueStateDescriptor<Tuple2> descriptor =
                new ValueStateDescriptor("sum", TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2>() {}));
        sum = getRuntimeContext().getState(descriptor);
    }

    @Override
    public void flatMap(Tuple2 value, Collector<Tuple2> out) throws Exception {
        Tuple2 currentSum = sum.value();
        if (currentSum == null) {
            currentSum = Tuple2.of(0, 0);
        }
        currentSum.f0 += 1;
        currentSum.f1 += value.f1;
        sum.update(currentSum);
        if (currentSum.f0 >= 3) {
            double avg = (double) currentSum.f1 / currentSum.f0;
            out.collect(Tuple2.of(value.f0, avg));
            sum.clear();
        }
    }
}

3、统计任务

在一些统计任务中，需要维护某些 Key 的状态，记录它们的经过时间后出现的次数。比如我们可以用 FlinkState 实现一个简单的登录任务，记录某个用户在几小时内登录了几次，以下是实现代码示例：

public static class LoginCount extends RichFlatMapFunction<Tuple2, Tuple2> {

    private static final long HOUR_MS = 60 * 60 * 1000;
    private static final long SECOND_MS = 1000;

    private transient MapState countMap;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);
        MapStateDescriptor countDesc = new MapStateDescriptor("count", Long.class, Integer.class);
        countMap = getRuntimeContext().getMapState(countDesc);
    }

    @Override
    public void flatMap(Tuple2 event, Collector<Tuple2> out) throws Exception {
        long hour = event.f1 / HOUR_MS;
        int count = 1;

        Integer oldCount = countMap.get(hour);
        if (oldCount != null) {
            count += oldCount;
        }
        countMap.put(hour, count);

        int sum = 0;
        for (Integer integer : countMap.values()) {
            sum += integer;
        }
        out.collect(Tuple2.of(event.f0, sum));
    }
}

4、跨任务状态共享

在 Flink 流式计算中，多个任务可能需要共享一些状态，例如，在一个事件流系统中，多个流都需要同时接受数据。在这种情况下，我们可以使用 Flink 的 Broadcast State 来共享状态。以下是实现代码示例：

public static final MapStateDescriptor BC_DESC = new MapStateDescriptor("broadcast", BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO);

public static class SplitStream extends ProcessFunction {

    private transient MapState broadcastState;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        broadcastState = getRuntimeContext().getMapState(BC_DESC);
    }

    @Override
    public void processElement(String value, Context ctx, Collector out) throws Exception {
        //从广播状态中获取特定信息做相应处理
        String bcInfo = broadcastState.get("bcInfo");
        if (StringUtils.isNotBlank(bcInfo)) {
            out.collect(value + " " + bcInfo);
        }
    }
}

public static class BroadcastStream extends RichMapFunction<Tuple2, Tuple2> {

    private transient MapState broadcastState;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        broadcastState = getRuntimeContext().getMapState(BC_DESC);
        //将bcInfo信息放入广播状态中
        broadcastState.put("bcInfo", "broadcastInfo");
    }

    @Override
    public Tuple2 map(Tuple2 value) throws Exception {
        return Tuple2.of(value.f1, value.f0.toString());
    }
}

总结

本文详细介绍了 FlinkState 的特点、优点、常见模式以及应用场景，以及精简计算、统计任务、跨任务状态共享案例撰写的实现代码。