Flink---12、状态后端（HashMapStateBackend/RocksDB）、如何选择正确的状态后端

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文章目录

[1、状态后端（State Backends）](#1、状态后端（State Backends）)
- [1.1 状态后端的分类（HashMapStateBackend/RocksDB）](#1.1 状态后端的分类（HashMapStateBackend/RocksDB）)
- [1.2 如何选择正确的状态后端](#1.2 如何选择正确的状态后端)
- [1.3 状态后端的配置](#1.3 状态后端的配置)

1、状态后端（State Backends）

在Flink中，状态的存储、访问以及维护，都是由一个可插拔的组件决定的，这个·组件就叫状态后端（state backend）。状态后端主要负责管理本地状态的储存方式和位置。

1.1 状态后端的分类（HashMapStateBackend/RocksDB）

状态后端是一个"开箱即用"的组件，可以在不改变应用程序逻辑的情况下独立配置。Flink中提供了两类不同的状态后端，一种是"哈希表状态后端"（HashMapStateBackend），另一种是"内嵌RocksDB状态后端"（EmbeddedRocksDBStateBackend）。如果没有特别配置，系统默认的状态后端是HashMapStateBackend。

（1）哈希表状态后端（HashMapStateBackend）

HashMapStateBackend是把状态存放在内存里。具体实现上，哈希表状态后端在内部会直接把状态当作对象（objects），保存在Taskmanager的JVM堆上。普通的状态，以及窗口中收集的数据和触发器，都会以键值对的形式存储起来，所以底层是一个哈希表（HashMap），这种状态后端也因此得名。

（2）内嵌RocksDB状态后端（EmbeddedRocksDBStateBackend）

RocksDB是一种内嵌的key-value存储介质，可以把数据持久化到本地硬盘。配置EmbeddedRocksDBStateBackend后，会将处理中的数据全部放入RocksDB数据库中，RocksDB默认存储在TaskManager的本地数据目录里。

RocksDB的状态数据被存储为序列化的字节数组，读写操作需要序列化/反序列化，因此状态的访问性能要差一些。另外，因为做了序列化，key的比较也会按照字节进行，而不是直接调用.hashCode()和.equals()方法。

EmbeddedRocksDBStateBackend始终执行的是异步快照，所以不会因为保存检查点而阻塞数据的处理；而且它还提供了增量式保存检查点的机制，这在很多情况下可以大大提升保存效率。

1.2 如何选择正确的状态后端

HashMap和RocksDB两种状态后端最大的区别，就在于本地状态存放在哪里。

HashMapStateBackend是内存计算，读写速度非常快；但是，状态的大小会受到集群可用内存的限制，如果应用的状态随着时间不停地增长，就会耗尽内存资源。

而RocksDB是硬盘存储，所以可以根据可用的磁盘空间进行扩展，所以它非常适合于超级海量状态的存储。不过由于每个状态的读写都需要做序列化/反序列化，而且可能需要直接从磁盘读取数据，这就会导致性能的降低，平均读写性能要比HashMapStateBackend慢一个数量级。

1.3 状态后端的配置

在不做配置的时候，应用程序使用的默认状态后端是由集群配置文件flink-conf.yaml中指定的，配置的键名称为state.backend。这个默认配置对集群上运行的所有作业都有效，我们可以通过更改配置值来改变默认的状态后端。另外，我们还可以在代码中为当前作业单独配置状态后端，这个配置会覆盖掉集群配置文件的默认值。

（1）配置默认的状态后端

在flink-conf.yaml中，可以使用state.backend来配置默认状态后端。

配置项的可能值为hashmap，这样配置的就是HashMapStateBackend；如果配置项的值是rocksdb，这样配置的就是EmbeddedRocksDBStateBackend。

下面是一个配置HashMapStateBackend的例子

java 复制代码

# 默认状态后端
state.backend: hashmap

# 存放检查点的文件路径
state.checkpoints.dir: hdfs://hadoop102:8020/flink/checkpoints

这里的state.checkpoints.dir配置项，定义了检查点和元数据写入的目录。

（2）为每个作业（Per-job/Application）单独配置状态后端

通过执行环境设置，HashMapStateBackend。

java 复制代码

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());

通过执行环境设置，EmbeddedRocksDBStateBackend。

java 复制代码

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend());

需要注意，如果想在IDE中使用EmbeddedRocksDBStateBackend，需要为Flink项目添加依赖：

java 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-statebackend-rocksdb</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

而由于Flink发行版中默认就包含了RocksDB(服务器上解压的Flink)，所以只要我们的代码中没有使用RocksDB的相关内容，就不需要引入这个依赖。

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