State Processor API：如何读取，写入和修改 Flink 应用程序的状态

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过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点（savepoint）中保存的 state？Apache Flink 1.9 引入了状态处理器（State Processor）API，它是基于 DataSet API 的强大扩展，允许读取，写入和修改 Flink 的保存点和检查点（checkpoint）中的状态。

本文将详解为什么此功能对 Flink 来说很重要，以及该功能的用途和用法。最后，我们将讨论状态处理器 API 的未来规划，以保持与 Flink 批流统一的未来整体规划一致。

Flink 1.9 之前的状态流处理现状

几乎所有复杂的流处理应用程序都是有状态的，其中大多数都是设计为运行数月甚至数年。随着时间的推移，这些作业积累了很多有价值的状态，如果由于故障而丢失，这些状态的重建不止代价很高甚至是不可能的。为了保证应用程序状态的一致性和持久性，Flink 从一开始就设计了一套复杂巧妙的检查点和恢复机制。在每一个版本中，Flink 社区都添加了越来越多与状态相关的特性，以提高检查点执行和恢复的速度、改进应用程序的维护和管理。

然而，Flink 用户经常会提出能够“从外部”访问应用程序的状态的需求。这个需求的动机可能是验证或调试应用程序的状态，或是将应用程序的状态迁移到另一个应用程序，或是从外部系统（例如关系数据库）导入应用程序的初始状态。

尽管这些需求的出发点都是合理的，但到目前为止从外部访问应用程序的状态这一功能仍然相当有限。Flink 的可查询状态（queryable state）功能只支持基于键的查找（点查询），且不保证返回值的一致性（在应用程序发生故障恢复前后，返回值可能不同），并且可查询状态只支持读取并不支持修改和写入。此外，状态的一致性快照：保存点，也是无法访问的，因为这是使用自定义二进制格式进行编码的。

使用 State Processor API 对应用程序状态进行读写

Flink 1.9 引入的状态处理器（State Processor） API，真正改变了这一现状，实现了对应用程序状态的操作。该功能借助 DataSet API，扩展了输入和输出格式以读写保存点或检查点数据。由于 DataSet 和 Table API 的互通性，用户甚至可以使用关系表 API 或 SQL 查询来分析和处理状态数据。

• 例如，用户可以创建正在运行的流处理应用程序的保存点，并使用批处理程序对其进行分析，以验证该应用程序的行为是否正确。 

• 或者，用户也可以任意读取、处理、并写入数据到保存点中，将其用于流计算应用程序的初始状态。 

• 同时，现在也支持修复保存点中状态不一致的条目。

• 最后，状态处理器 API 开辟了许多方法来开发有状态的应用程序，以绕过以前为了保证正常恢复而做的诸多限制：用户现在可以任意修改状态的数据类型，调整运算符的最大并行度，拆分或合并运算符状态，重新分配运算符 UID 等等。

将应用程序与数据集进行映射

状态处理器 API 将流应用程序的状态映射到一个或多个可以分别处理的数据集。为了能够使用 API，您需要了解此映射的工作方式。

首先，让我们看看有状态的 Flink 作业是什么样的。Flink 作业由算子（operator）组成，通常是一个或多个 source 算子，一些进行数据处理的算子以及一个或多个 sink 算子。每个算子在一个或多个任务中并行运行，并且可以使用不同类型的状态：可以具有零个，一个或多个列表形式的 operator states，他们的作用域范围是当前算子实例；如果这些算子应用于键控流（keyed stream），它还可以具有零个，一个或多个 keyed states，它们的作用域范围是从每个处理记录中提取的键。您可以将 keyed states 视为分布式键-值映射。

下图显示的应用程序“MyApp”，由称为“Src”，“Proc”和“Snk”的三个算子组成。Src 具有一个 operator state（os1），Proc 具有一个 operator state（os2）和两个 keyed state（ks1，ks2），而 Snk 则是无状态的。

MyApp 的保存点或检查点均由所有状态的数据组成，这些数据的组织方式可以恢复每个任务的状态。在使用批处理作业处理保存点（或检查点）的数据时，我们脑海中需要将每个任务状态的数据映射到数据集或表中。因为实际上，我们可以将保存点视为数据库。每个算子（由其 UID 标识）代表一个名称空间。算子的每个 operator state 都射到名称空间中的一个单列专用表，该列保存所有任务的状态数据。operator 的所有 keyed state 都映射到一个键值多列表，该表由一列 key 和与每个 key state 映射的一列值组成。下图显示了 MyApp 的保存点如何映射到数据库。

该图显示了"Src"的 operator state 的值如何映射到具有一列和五行的表，一行数据代表对于 Src 的所有并行任务中的一个并行实例。类似地，"Proc"的 operator state os2，也映射到单个表。对于 keyed state，ks1 和 ks2 则是被组合到具有三列的单个表中，一列代表主键，一列代表 ks1，一列代表 ks2。该表为两个 keyed state 的每个不同 key 都保有一行。由于“Snk”没有任何状态，因此其映射表为空。

状态处理器 API 提供了创建，加载和编写保存点的方法。用户可以从已加载的保存点读取数据集，也可以将数据集转换为状态并将其添加到保存点中。总之，可以使用 DataSet API 的全部功能集来处理这些数据集。使用这些方法，可以解决所有前面提到的用例（以及更多用例）。如果您想详细了解如何使用状态处理器 API，请查看文档：

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/libs/state_processor_api.html

为什么使用 DataSet API？

如果您熟悉 Flink 的未来规划，可能会对状态处理器 API 基于 DataSet API 而感到惊讶，因为目前 Flink 社区计划使用 BoundedStreams 的概念扩展 DataStream API，并弃用 DataSet API。但是在设计此状态处理器功能时，我们还评估了 DataStream API 以及 Table API，他们都不能提供相应的功能支持。由于不想此功能的开发因此受到阻碍，我们决定先在 DataSet API 上构建该功能，并将其对 DataSet API 的依赖性降到最低。基于此，将其迁移到另一个 API 应该是相当容易的。

总结

Flink 用户长时间以来都有从外部访问和修改流应用程序的状态的需求，借助于状态处理器 API，Flink 为用户维护和管理流应用程序打开了许多新可能性，包括流应用程序的任意演变以及应用程序状态的导出和引导。简而言之，状态处理器 API 的保存点不再是一个黑匣子。

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