Apache-Flink深度解析-State
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摘要：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。
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有网络通信，也就是整个DAG在垂直方向有网络IO，在水平方向如下图的stateful节点之间没有网络通信，这种模型也保证了每个operator实例维护一份自己的state，并且保存在本地磁盘（远程异步同步）。通过这种设计，任务的所有状态数据都是本地的，并且状态访问不需要任务之间的网络通信。 避免这种流量对于像Apache Flink这样的大规模并行分布式系统的可扩展性至关重要。
如上我们知道Apache Flink中State有OperatorState和KeyedState，那么在进行扩容时候（增加并发）State如何分配呢？比如：外部Source有5个partition，在Apache Flink上面由Srouce的1个并发扩容到2个并发，中间Stateful Operation 节点由2个并发并扩容的3个并发，如下图所示:
在Apache Flink中对不同类型的State有不同的扩容方法，接下来我们分别介绍。
OperatorState对扩容的处理
我们选取Apache Flink中某个具体Connector实现实例进行介绍，以MetaQ为例，MetaQ以topic方式订阅数据，每个topic会有N>0个分区，以上图为例，加上我们订阅的MetaQ的topic有5个分区，那么当我们source由1个并发调整为2个并发时候，State是怎么恢复的呢？ state 恢复的方式与Source中OperatorState的存储结构有必然关系，我们先看MetaQSource的实现是如何存储State的。首先MetaQSource 实现了ListCheckpointed<T extends Serializable>，其中的T是Tuple2<InputSplit,Long>，我们在看ListCheckpointed接口的内部定义如下：
public interface ListCheckpointed<T extends Serializable>; {
List<T> snapshotState(long var1, long var3) throws Exception;
void restoreState(List<T> var1) throws Exception;
}我们发现 snapshotState方法的返回值是一个List<T>,T是Tuple2<InputSplit,Long>，也就是snapshotState方法返回List<Tuple2<InputSplit,Long>>,这个类型说明state的存储是一个包含partiton和offset信息的列表，InputSplit代表一个分区，Long代表当前partition读取的offset。InputSplit有一个方法如下：
public interface InputSplit extends Serializable {
int getSplitNumber();
}也就是说，InputSplit我们可以理解为是一个Partition索引，有了这个数据结构我们在看看上面图所示的case是如何工作的？当Source的并行度是1的时候，所有打partition数据都在同一个线程中读取，所有partition的state也在同一个state中维护，State存储信息格式如下：
如果我们现在将并发调整为2，那么我们5个分区的State将会在2个独立的任务（线程）中进行维护，在内部实现中我们有如下算法进行分配每个Task所处理和维护partition的State信息，如下：
List<Integer> assignedPartitions = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < partitions; i++) {
if (i % consumerCount == consumerIndex) {
assignedPartitions.add(i);
}
}这个求mod的算法，决定了每个并发所处理和维护partition的State信息，针对我们当前的case具体的存储情况如下：
那么到现在我们发现上面扩容后State得以很好的分配得益于OperatorState采用了List<T>的数据结构的设计。另外大家注意一个问题，相信大家已经发现上面分配partition的算法有一个限制，那就是Source的扩容（并发数）是否可以超过Source物理存储的partition数量呢？答案是否定的，不能。目前Apache Flink的做法是提前报错，即使不报错也是资源的浪费，因为超过partition数量的并发永远分配不到待管理的partition。
KeyedState对扩容的处理
对于KeyedState最容易想到的是hash(key) mod parallelism(operator) 方式分配state，就和OperatorState一样，这种分配方式大多数情况是恢复的state不是本地已有的state，需要一次网络拷贝，这种效率比较低，OperatorState采用这种简单的方式进行处理是因为OperatorState的state一般都比较小，网络拉取的成本很小，对于KeyedState往往很大，我们会有更好的选择，在Apache Flink中采用的是Key-Groups方式进行分配。
什么是Key-Groups
Key-Groups 是Apache Flink中对keyed state按照key进行分组的方式，每个key-group中会包含N>0个key，一个key-group是State分配的原子单位。在Apache Flink中关于Key-Group的对象是 KeyGroupRange, 如下：
public class KeyGroupRange implements KeyGroupsList, Serializable {
...
...
private final int startKeyGroup;
private final int endKeyGroup;
...
...
}KeyGroupRange两个重要的属性就是 startKeyGroup和endKeyGroup，定义了startKeyGroup和endKeyGroup属性后Operator上面的Key-Group的个数也就确定了。
什么决定Key-Groups的个数
key-group的数量在job启动前必须是确定的且运行中不能改变。由于key-group是state分配的原子单位，而每个operator并行实例至少包含一个key-group，因此operator的最大并行度不能超过设定的key-group的个数，那么在Apache Flink的内部实现上key-group的数量就是最大并行度的值。
GroupRange.of(0, maxParallelism)如何决定key属于哪个Key-Group
确定好GroupRange之后，如何决定每个Key属于哪个Key-Group呢？我们采取的是取mod的方式，在KeyGroupRangeAssignment中的assignToKeyGroup方法会将key划分到指定的key-group中，如下：
public static int assignToKeyGroup(Object key, int maxParallelism) {
return computeKeyGroupForKeyHash(key.hashCode(), maxParallelism);
}
public static int computeKeyGroupForKeyHash(int keyHash, int maxParallelism) {
return HashPartitioner.INSTANCE.partition(keyHash, maxParallelism);
}
@Override
public int partition(T key, int numPartitions) {
return MathUtils.murmurHash(Objects.hashCode(key)) % numPartitions;
}如上实现我们了解到分配Key到指定的key-group的逻辑是利用key的hashCode和maxParallelism进行取余操作来分配的。如下图当parallelism=2,maxParallelism=10的情况下流上key与key-group的对应关系如下图所示：
如上图key(a)的hashCode是97，与最大并发10取余后是7，被分配到了KG-7中，流上每个event都会分配到KG-0至KG-9其中一个Key-Group中。 每个Operator实例如何获取Key-Groups 了解了Key-Groups概念和如何分配每个Key到指定的Key-Groups之后，我们看看如何计算每个Operator实例所处理的Key-Groups。 在KeyGroupRangeAssignment的computeKeyGroupRangeForOperatorIndex方法描述了分配算法：
public static KeyGroupRange computeKeyGroupRangeForOperatorIndex(
int maxParallelism,
int parallelism,
int operatorIndex) {
GroupRange splitRange = GroupRange.of(0, maxParallelism).getSplitRange(parallelism, operatorIndex);
int startGroup = splitRange.getStartGroup();
int endGroup = splitRange.getEndGroup();
return new KeyGroupRange(startGroup, endGroup - 1);
}
public GroupRange getSplitRange(int numSplits, int splitIndex) {
...
final int numGroupsPerSplit = getNumGroups() / numSplits;
final int numFatSplits = getNumGroups() % numSplits;
int startGroupForThisSplit;
int endGroupForThisSplit;
if (splitIndex < numFatSplits) {
startGroupForThisSplit = getStartGroup() + splitIndex * (numGroupsPerSplit + 1);
endGroupForThisSplit = startGroupForThisSplit + numGroupsPerSplit + 1;
} else {
startGroupForThisSplit = getStartGroup() + splitIndex * numGroupsPerSplit + numFatSplits;
endGroupForThisSplit = startGroupForThisSplit + numGroupsPerSplit;
}
if (startGroupForThisSplit >= endGroupForThisSplit) {
return GroupRange.emptyGroupRange();
} else {
return new GroupRange(startGroupForThisSplit, endGroupForThisSplit);
}
}上面代码的核心逻辑是先计算每个Operator实例至少分配的Key-Group个数，将不能整除的部分N个，平均分给前N个实例。最终每个Operator实例管理的Key-Groups会在GroupRange中表示，本质是一个区间值；下面我们就上图的case，说明一下如何进行分配以及扩容后如何重新分配。 假设上面的Stateful Operation节点的最大并行度maxParallelism的值是10，也就是我们一共有10个Key-Group，当我们并发是2的时候和并发是3的时候分配的情况如下图：
如上算法我们发现在进行扩容时候，大部分state还是落到本地的，如Task0只有KG-4被分出去，其他的还是保持在本地。同时我们也发现，一个job如果修改了maxParallelism的值那么会直接影响到Key-Groups的数量和key的分配，也会打乱所有的Key-Group的分配，目前在Apache Flink系统中统一将maxParallelism的默认值调整到4096，最大程度的避免无法扩容的情况发生。
腾讯云开发者
