大数据学习(49) - Flink按键分区状态（Keyed State）

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按键分区状态（Keyed State）顾名思义，是任务按照键（key）来访问和维护的状态。它的特点非常鲜明，就是以key为作用范围进行隔离。

需要注意，使用Keyed State必须基于KeyedStream。没有进行keyBy分区的DataStream，即使转换算子实现了对应的富函数类，也不能通过运行时上下文访问Keyed State。

1 值状态（ValueState）

顾名思义，状态中只保存一个"值"（value）。ValueState<T>本身是一个接口，源码中定义如下：

public interface ValueState<T> extends State {

    T value() throws IOException;

    void update(T value) throws IOException;

}

这里的T是泛型，表示状态的数据内容可以是任何具体的数据类型。如果想要保存一个长整型值作为状态，那么类型就是ValueState<Long>。

我们可以在代码中读写值状态，实现对于状态的访问和更新。

T value()：获取当前状态的值；
update(T value)：对状态进行更新，传入的参数value就是要覆写的状态值。

在具体使用时，为了让运行时上下文清楚到底是哪个状态，我们还需要创建一个"状态描述器"（StateDescriptor）来提供状态的基本信息。例如源码中，ValueState的状态描述器构造方法如下：

public ValueStateDescriptor(String name, Class<T> typeClass) {

    super(name, typeClass, null);

}

这里需要传入状态的名称和类型------这跟我们声明一个变量时做的事情完全一样。

2 列表状态（ListState）

将需要保存的数据，以列表（List）的形式组织起来。在ListState<T>接口中同样有一个类型参数T，表示列表中数据的类型。ListState也提供了一系列的方法来操作状态，使用方式与一般的List非常相似。

Iterable<T> get()：获取当前的列表状态，返回的是一个可迭代类型Iterable<T>；
update(List<T> values)：传入一个列表values，直接对状态进行覆盖；
add(T value)：在状态列表中添加一个元素value；
addAll(List<T> values)：向列表中添加多个元素，以列表values形式传入。

类似地，ListState的状态描述器就叫作ListStateDescriptor，用法跟ValueStateDescriptor完全一致。

3 Map状态（MapState）

把一些键值对（key-value）作为状态整体保存起来，可以认为就是一组key-value映射的列表。对应的MapState<UK, UV>接口中，就会有UK、UV两个泛型，分别表示保存的key和value的类型。同样，MapState提供了操作映射状态的方法，与Map的使用非常类似。

UV get(UK key)：传入一个key作为参数，查询对应的value值；
put(UK key, UV value)：传入一个键值对，更新key对应的value值；
putAll(Map<UK, UV> map)：将传入的映射map中所有的键值对，全部添加到映射状态中；
remove(UK key)：将指定key对应的键值对删除；
boolean contains(UK key)：判断是否存在指定的key，返回一个boolean值。

另外，MapState也提供了获取整个映射相关信息的方法；

Iterable<Map.Entry<UK, UV>> entries()：获取映射状态中所有的键值对；
Iterable<UK> keys()：获取映射状态中所有的键（key），返回一个可迭代Iterable类型；
Iterable<UV> values()：获取映射状态中所有的值（value），返回一个可迭代Iterable类型；
boolean isEmpty()：判断映射是否为空，返回一个boolean值。

4 归约状态（ReducingState）

类似于值状态（Value），不过需要对添加进来的所有数据进行归约，将归约聚合之后的值作为状态保存下来。ReducingState<T>这个接口调用的方法类似于ListState，只不过它保存的只是一个聚合值，所以调用.add()方法时，不是在状态列表里添加元素，而是直接把新数据和之前的状态进行归约，并用得到的结果更新状态。

归约逻辑的定义，是在归约状态描述器（ReducingStateDescriptor）中，通过传入一个归约函数（ReduceFunction）来实现的。这里的归约函数，就是我们之前介绍reduce聚合算子时讲到的ReduceFunction，所以状态类型跟输入的数据类型是一样的。

public ReducingStateDescriptor(

    String name, ReduceFunction<T> reduceFunction, Class<T> typeClass) {...}

这里的描述器有三个参数，其中第二个参数就是定义了归约聚合逻辑的ReduceFunction，另外两个参数则是状态的名称和类型。