实际问题

在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。如果我们想进行一个Count聚合计算，那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次，还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢？答案是肯定的，Apache Flink是基于上一次的计算结果进行增量计算的。那么问题来了: "上一次的计算结果保存在哪里，保存在内存可以吗？"，答案是否定的，如果保存在内存，在由于网络，硬件等原因造成某个计算节点失败的情况下，上一次计算结果会丢失，在节点恢复的时候，就需要将历史上所有数据（可能十几天，上百天的数据）重新计算一次，所以为了避免这种灾难性的问题发生，Apache Flink 会利用State存储计算结果。本篇将会为大家介绍Apache Flink State的相关内容。

什么是State

这个问题似乎有些"弱智"？不管问题的答案是否显而易见，但我还是想简单说一下在Apache Flink里面什么是State？State是指流计算过程中计算节点的中间计算结果或元数据属性，比如 在aggregation过程中要在state中记录中间聚合结果，比如 Apache Kafka 作为数据源时候，我们也要记录已经读取记录的offset，这些State数据在计算过程中会进行持久化(插入或更新)。所以Apache Flink中的State就是与时间相关的，Apache Flink任务的内部数据（计算数据和元数据属性）的快照。

为什么需要State

与批计算相比，State是流计算特有的，批计算没有failover机制，要么成功，要么重新计算。流计算在 大多数场景 下是增量计算，数据逐条处理（大多数场景)，每次计算是在上一次计算结果之上进行处理的，这样的机制势必要将上一次的计算结果进行存储（生产模式要持久化），另外由于 机器，网络，脏数据等原因导致的程序错误，在重启job时候需要从成功的检查点(checkpoint，后面篇章会专门介绍)进行state的恢复。增量计算，Failover这些机制都需要state的支撑。

State 实现

Apache Flink内部有四种state的存储实现，具体如下：

• 基于内存的HeapStateBackend - 在debug模式使用，不 建议在生产模式下应用；
• 基于HDFS的FsStateBackend - 分布式文件持久化，每次读写都产生网络IO，整体性能不佳；
• 基于RocksDB的RocksDBStateBackend - 本地文件+异步HDFS持久化；
• 还有一个是基于Niagara(Alibaba内部实现)NiagaraStateBackend - 分布式持久化- 在Alibaba生产环境应用；

State 持久化逻辑

Apache Flink版本选择用RocksDB+HDFS的方式进行State的存储，State存储分两个阶段，首先本地存储到RocksDB，然后异步的同步到远程的HDFS。 这样而设计既消除了HeapStateBackend的局限（内存大小，机器坏掉丢失等），也减少了纯分布式存储的网络IO开销。

State 分类

Apache Flink 内部按照算子和数据分组角度将State划分为如下两类：

• KeyedState - 这里面的key是我们在SQL语句中对应的GroupBy/PartitioneBy里面的字段，key的值就是groupby/PartitionBy字段组成的Row的字节数组，每一个key都有一个属于自己的State，key与key之间的State是不可见的；
• OperatorState - Apache Flink内部的Source Connector的实现中就会用OperatorState来记录source数据读取的offset。 

State 扩容重新分配

Apache Flink是一个大规模并行分布式系统，允许大规模的有状态流处理。 为了可伸缩性，Apache Flink作业在逻辑上被分解成operator graph，并且每个operator的执行被物理地分解成多个并行运算符实例。 从概念上讲，Apache Flink中的每个并行运算符实例都是一个独立的任务，可以在自己的机器上调度到网络连接的其他机器运行。

Apache Flink的DAG图中只有边相连的节点