Flink之OperatorState

在Flink中状态主要分为三种:

• Operator State(算子状态)
• Keyed State(键控状态)
• Broadcast State(广播状态)

这里简单介绍一下Operator State的使用,说到使用State就必然要使用到Flink的容错机制也就是Checkpoint.具体内容见代码注解

• 数据源
  这里选用Socket作为Source输入,便于测试

  ➜  ~ nc -lk 8888
  a
  b
  c
  k
  k
  k
  

• 状态算子代码

  /**
  * @Description TODO 自定义状态MapFunc
  **/
  // 状态算子必须要实现对应的算子接口和CheckpointFunction接口
  class StateMapFunc implements MapFunction<String, String>, CheckpointedFunction{
    private ListState<String> strListState;
  
    /**
     * @Param o
     * @return String
     * @Description TODO map方法的正常处理逻辑
    **/
    @Override
    public String map(String s) throws Exception {
        // 模拟Task失败
        if (s.equals("k") && RandomUtils.nextInt(0, 5) == 3) {
            throw new Exception("Task 异常");
        }
        // 将数据添加到状态存储器中
        strListState.add(s);
  
        Iterable<String> strings = strListState.get();
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        for (String string : strings) {
            builder.append(string);
        }
        return builder.toString();
    }
  
    /**
     * @Param functionSnapshotContext
     * @return void
     * @Description TODO 系统对状态数据做快照(持久化)会调用此方法, 用户使用此方法在持久化前对状态数据可以做一些操控
    **/
    @Override
    public void snapshotState(FunctionSnapshotContext functionSnapshotContext) throws Exception {
        System.out.println("快照生成, checkpointId: " + functionSnapshotContext.getCheckpointId());
    }
  
    /**
     * @Param functionInitializationContext
     * @return void
     * @Description TODO 算子任务在启动前会调用此方法,未用户状态数据进行初始化
    **/
    @Override
    public void initializeState(FunctionInitializationContext functionInitializationContext) throws Exception {
        // 获取算子状态存储器
        OperatorStateStore operatorStateStore = functionInitializationContext.getOperatorStateStore();
  
        /**
         * ListStateDescriptor状态描述
         * 参数1:一个自定义名称
         * 参数2:存储的数据类型
        **/
        ListStateDescriptor<String> stateDescriptor = new ListStateDescriptor<>("demo", String.class);
        /**
         * 算子状态存储器, 只提供ListSate的形式(和Java中的List不是一回事)来存储状态数据
         * getListSate方法,会在Task失败后,task自动重启时,会帮助用户加载最近一次的快照数据,如果是job重启则不会加载
        **/
        strListState = operatorStateStore.getListState(stateDescriptor);
    }
  }
  

  要注意代码注释中的内容,getListState只作用于Task的自动重启,如果是整个Job重启时不生效的,如果是想Job重启后从重启前的State获取数据需要在Job提交时就指定checkpoint镜像文件.
• 业务代码

    public class FlinkOperatorState {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 设置并行度1
        env.setParallelism(1);
        // 开启Checkpoint, 8秒一个周期并开启一次性语义
        env.enableCheckpointing(8000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        // 指定checkpoint持久化路径
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("file:///Users/xxx/data/testData/checkpoint");
        // 开启Task级别故障自动failover,通过fixedDelayRestart设置Task重启上限和重启间隔,这里设置的重启次数为2次,一旦Task重启次数超过这个次数,整个job也会停止
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(2, Time.seconds(5)));
        // 获取Socket数据源
        DataStreamSource<String> socketSource = env.socketTextStream("localhost", 8888);
        // 将自定义的StateOperator传入
        SingleOutputStreamOperator<String> map = socketSource.map(new StateMapFunc());
        // 打印结果
        map.print();
        env.execute("Operator State");
    }
  }
  

具体的代码模板和API的介绍大概就这些内容,具体实践要根据业务逻辑而定.