FlinkState在Flink流式計算中的應用

一、FlinkState簡介

FlinkState 是 Apache Flink 中，用與表示和處理狀態(state)的一個核心組件。在流式計算中，狀態是處理逐步發展的關鍵。在傳統計算模型中，每個計算任務都有自己的狀態，而在 Flink 流式計算框架中，所有的計算任務共享一個狀態。因此，FlinkState 能夠輕鬆的應對大規模、高並發、低延遲、容錯性的計算需求。

二、FlinkState的核心特點

1、分布式：FlinkState允許分布式地存儲和訪問狀態，避免了單個節點故障導致狀態丟失的問題。

2、高可用：在分布式存儲的基礎上，FlinkState 提供了高可用性的保證。當存在節點故障時，FlinkState 能夠使用備份節點快速恢復狀態。

3、容錯性：FlinkState 具有自動的快照機制，能夠在接受到故障恢復請求時，快速恢復計算任務的狀態。

4、高性能：FlinkState 提供了快速的數據讀寫能力，能夠保證高並發、低延遲的計算需求。

三、FlinkState在Flink流式計算中的應用

1、FlinkState的模式

FlinkState 模式有 4 種：

ValueState
ListState
MapState
ReducingState

其中：

ValueState：保存單個Java對象（類型為T）的狀態。

ListState：保存一個Java對象（類型為T）列表的狀態。

MapState：保存鍵值對的狀態，鍵是一個Java對象（類型為K），值是另一個Java對象（類型為V）。

ReducingState：狀態類型為T的集合進行固定操作的結果。

2、簡化計算

使用 FlinkState 可以簡化一些計算任務。例如，我們要在流中篩選出不同的用戶數據，然後計算用戶的平均值。在傳統的計算模型中，我們需要維護兩個狀態:用戶數量及其對應的總值。而在 Flink 流式計算中，我們可以定義一個 Sum 狀態，在 Sum 狀態中，保存當前流的總和即可。這樣可以避免在計算過程中不斷判定用戶數據的狀態，大大簡化計算。以下是實現代碼示例：

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、統計任務

在一些統計任務中，需要維護某些 Key 的狀態，記錄它們的經過時間後出現的次數。比如我們可以用 FlinkState 實現一個簡單的登錄任務，記錄某個用戶在幾小時內登錄了幾次，以下是實現代碼示例：

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、跨任務狀態共享

在 Flink 流式計算中，多個任務可能需要共享一些狀態，例如，在一個事件流系統中，多個流都需要同時接受數據。在這種情況下，我們可以使用 Flink 的 Broadcast State 來共享狀態。以下是實現代碼示例：

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 {
        //從廣播狀態中獲取特定信息做相應處理
        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);
        //將bcInfo信息放入廣播狀態中
        broadcastState.put("bcInfo", "broadcastInfo");
    }

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

總結

本文詳細介紹了 FlinkState 的特點、優點、常見模式以及應用場景，以及精簡計算、統計任務、跨任務狀態共享案例撰寫的實現代碼。