flink 状态编程和容错机制

流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并

根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收温度读数，并在

温度超过 90 度时发出警告。有状态的计算则会基于多个事件输出结果。以下是一些

例子。

⚫ 所有类型的窗口。例如，计算过去一小时的平均温度，就是有状态的计算。

⚫ 所有用于复杂事件处理的状态机。例如，若在一分钟内收到两个相差 20 度

以上的温度读数，则发出警告，这是有状态的计算。

⚫ 流与流之间的所有关联操作，以及流与静态表或动态表之间的关联操作，

都是有状态的计算。

下图展示了无状态流处理和有状态流处理的主要区别。无状态流处理分别接收

每条数据记录 ( 图中的黑条 ) ，然后根据最新输入的数据生成输出数据 ( 白条 ) 。有状态

流处理会维护状态 ( 根据每条输入记录进行更新 ) ，并基于最新输入的记录和当前的

状态值生成输出记录 ( 灰条 ) 。

 

上图中输入数据由黑条表示。无状态流处理每次只转换一条输入记录，并且仅

根据最新的输入记录输出结果 ( 白条 ) 。有状态 流处理维护所有已处理记录的状态

值，并根据每条新输入的记录更新状态，因此输出记录 ( 灰条 ) 反映的是综合考虑多

个事件之后的结果。

尽管无状态的计算很重要，但是流处理对有状态的计算更感兴趣。事实上，正

确地实现有状态的计算比实现无状态的计算难得多。旧的流处理系统并不支持有状

态的计算，而新一代的流处理系统则将状态及其正确性视为重中之重。

1 有状态的算子和应用程序

Flink 内置的很多算子，数据源 source ，数据存储 sink 都是有状态的，流中的数

据都是 buffer records ，会保存一定的元素或者元数据。例如 : ProcessWindowFunction

会缓存输入流的数据， ProcessFunction 会保存设置的定时器信息等等。

在 Flink 中，状态始终与特定算子相关联。总的来说，有两种类型的状态：

⚫ 算子状态（ operator state ）

⚫ 键控状态（ keyed state ）

1 算子状态（ operator state ）

 

 

Flink 为算子状态提供三种基本数据结构：

⚫ 列表状态（ List state ）

将状态表示为一组数据的列表。

⚫ 联合列表状态（ Union list state ）

也将状态表示为数据的列表。它与常规列表状态的区别在于，在发生故障时，或者从保

存点（ savepoint ）启动应用程序时如何恢复。

⚫ 广播状态（ Broadcast state ）

如果一个算子有多项任务，而它的每项任务状态又都相同，那么这种特殊情况最适合应

用广播状态。

2 键控状态（ keyed state ）

键控状态是根据输入数据流中定义的键（ key ）来维护和访问的。 Flink 为每个键值维护

一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护

和处理这个 key 对应的状态。当任务处理一条数据时，它会自动将状态的访问范围限定为当

前数据的 key 。因此，具有相同 key 的所有数据都会访问相同的状态。 Keyed State 很类似于

一个分布式的 key-value map 数据结构，只能用于 KeyedStream （ keyBy 算子处理之后）。

 

Flink 的 Keyed State 支持以下数据类型：

⚫ ValueState 保存单个的值，值的类型为 T 。

o get 操作 : ValueState.value()

o set 操作 : ValueState.update(T value)

⚫ ListState 保存一个列表，列表里的元素的数据类型为 T 。基本操作如下：

o ListState.add(T value)

o ListState.addAll(List values)

o ListState.get() 返回 Iterable

o ListState.update(List values)

⚫ MapState 保存 Key-Value 对。

o MapState.get(UK key)

o MapState.put(UK key, UV value)

o MapState.contains(UK key)

o MapState.remove(UK key)

⚫ ReducingState

⚫ AggregatingState

State.clear() 是清空操作。

我们可以利用 Keyed State ，实现这样一个需求：检测传感器的温度值，如果连

续的两个温度差值超过 10 度，就输出报警。

 这里需要实现一个自定义的 RichFlatMapFuction，具体实现如下：

 

通过 RuntimeContext 注册 StateDescriptor 。 StateDescriptor 以状态 state 的名字

和存储的数据类型为参数。

在 open() 方法中创建 state 变量。注意复习之前的 RichFunction 相关知识。

2 状态一致性

当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是 "

正确性级别 " 的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没

有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确？举例来说，假设要对最近

一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是

有漏掉的计数还是重复计数？

1 一致性级别

在流处理中，一致性可以分为 3 个级别：

⚫ at-most-once: 这其实是没有正确性保障的委婉说法 —— 故障发生之后，计

数结果可能丢失。同样的还有 udp 。

⚫ at-least-once: 这表示计数结果可能大于正确值，但绝不会小于正确值。也

就是说，计数程序在发生故障后可能多算，但是绝不会少算。

⚫ exactly-once: 这指的是系统保证在发生故障后得到的计数结果与正确值一

致。

曾经， at-least-once 非常流行。第一代流处理器 ( 如 Storm 和 Samza) 刚问世时只

保证 at-least-once ，原因有二。

⚫ 保证 exactly-once 的系统实现起来更复杂。这在基础架构层 ( 决定什么代表

正确，以及 exactly-once 的范围是什么 ) 和实现层都很有挑战性。

⚫ 流处理系统的早期用户愿意接受框架的局限性，并在应用层想办法弥补 ( 例

如使应用程序具有幂等性，或者用批量计算层再做一遍计算 ) 。

最先保证 exactly-once 的系统 (Storm Trident 和 Spark Streaming) 在性能和表现力

这两个方面付出了很大的代价。为了保证 exactly-once ，这些系统无法单独地对每条

记录运用应用逻辑，而是同时处理多条 ( 一批 ) 记录，保证对每一批的处理要么全部

成功，要么全部失败。这就导致在得到结果前，必须等待一批记录处理结束。因此，

用户经常不得不使用两个流处理框架 ( 一个用来保证 exactly-once ，另一个用来对每

个元素做低延迟处理 ) ，结果使基础设施更加复杂。曾经，用户不得不在保证

exactly-once 与获得低延迟和效率之间权衡利弊。 Flink 避免了这种权衡。

Flink 的一个重大价值在于， 它既保证了 exactly-once ，也具有低延迟和高吞吐

的处理能力 。

从根本上说， Flink 通过使自身满足所有需求来避免权衡，它是业界的一次意义

重大的技术飞跃。尽管这在外行看来很神奇，但是一旦了解，就会恍然大悟。

（注：flink的概念相对spark更加抽象，很多概念不一样，不能用spark的思路去套flink，确实很大不同）