文章来源与《尚硅谷2021最新Java版Flink（武老师清华硕士，原IBM-CDL负责人）》
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? Flink 中的状态
? 算子状态（Operatior State）
? 键控状态（Keyed State）
? 状态后端（State Backends）
? 由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态
? 可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问
? Flink 会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑
? 在 Flink 中，状态始终与特定算子相关联
? 为了使运行时的 Flink 了解算子的状态，算子需要预先注册其状态
? 总的说来，有两种类型的状态：
? 算子状态（Operator State）
? 算子状态的作用范围限定为算子任务
? 键控状态（Keyed State）
? 根据输入数据流中定义的键（key）来维护和访问
? 算子状态的作用范围限定为算子任务，由同一并行任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态
? 状态对于同一子任务而言是共享的 ? 算子状态不能由相同或不同算子的另一个子任务访问
? 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。
? 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 key 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
? 值状态（Value state）
? 将状态表示为单个的值
? 列表状态（List state）
? 将状态表示为一组数据的列表
? 映射状态（Map state）
? 将状态表示为一组 Key-Value 对
? 聚合状态（Reducing state & Aggregating State）
? 将状态表示为一个用于聚合操作的列表
? 声明一个键控状态
读取状态
? 对状态赋值
状态后端（State Backends）
? 每传入一条数据，有状态的算子任务都会读取和更新状态
? 由于有效的状态访问对于处理数据的低延迟至关重要，因此每个并行任务都会在本地维护其状态，以确保快速的状态访问
? 状态的存储、访问以及维护，由一个可插入的组件决定，这个组件就叫做状态后端（state backend） ? 状态后端主要负责两件事：本地的状态管理，以及将检查点（checkpoint）状态写入远程存储
? MemoryStateBackend
? 内存级的状态后端，会将键控状态作为内存中的对象进行管理，将它们存储在TaskManager 的 JVM 堆上，而将 checkpoint 存储在 JobManager 的内存中
? 特点：快速、低延迟，但不稳定
? FsStateBackend
? 将 checkpoint 存到远程的持久化文件系统（FileSystem）上，而对于本地状态，跟 MemoryStateBackend 一样，也会存在 TaskManager 的 JVM 堆上
? 同时拥有内存级的本地访问速度，和更好的容错保证
? RocksDBStateBackend
? 将所有状态序列化后，存入本地的 RocksDB 中存储。原文：https://www.cnblogs.com/eistert/p/14738890.html