Flink State backend状态后端

本文介绍了Flink状态后端的演变,从v1.12到v1.14,MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend被弃用,新版本引入HashMapStateBackend和EmbeddedRocksDBStateBackend。检查点作为有状态流应用的关键,用于数据恢复。状态后端分为HashMap和RocksDB两类,前者将状态保留在内存,适合小状态,后者利用RocksDB提供磁盘存储,适合大状态。选择状态后端需权衡处理性能和应用扩展性。

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概述

Flink在v1.12到v1.14的改进当中,其状态后端也发生了变化。老版本的状态后端有三个,分别是MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend,在flink1.14中,这些状态已经被废弃了,新版本的状态后端是 HashMapStateBackend、EmbeddedRocksDBStateBackend。

1、检查点

有状态流应用中的检查点(checkpoint),其实就是所有任务的状态在某个时间点的一个快照(一份拷贝)。简单来讲,就是一次 存盘,让我们之前处理数据的进度不要丢掉。在一个流应用程序运行时,Flink会定期保存检查点,在检查点中会记录每个算子的id和状态,如果发生故障,Flink就会用最近一次成功保存的检查点来恢复应用的状态,重新启动处理流程,就如同 读档 一样。

2、状态后端

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,这个组件就叫作状态后端(state backend)。状态后端主要负责两件事:一是本地的状态管理,二是将检查点(checkpoint)写入远程的持久化存储。

2.1、状态后端的分类

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。

  • 哈希表状态后端(Ha

### Flink 状态后端概述 Flink 的状态后端State Backend)定义了应用程序运行期间的状态存储位置以及检查点(Checkpoint)的持久化方式。常见的三种状态后端分别是 `MemoryStateBackend`、`FsStateBackend` 和 `RocksDBStateBackend`。 #### 性能对比 从性能角度来看,这三种状态后端的表现依次为: `MemoryStateBackend > RocksDBStateBackend > FsStateBackend`[^1]。 --- ### 各种状态后端的特点与适用场景 #### 1. **MemoryStateBackend** - **特点**: 将状态存储在 TaskManager 的堆内存中,并将 Checkpoint 数据也写入 JobManager 的内存或分布式文件系统。 - **优点**: - 实现简单,读取速度快。 - 不需要额外依赖外部组件。 - **缺点**: - 受限于 JVM 堆内存大小,无法支持大规模状态。 - 如果发生故障恢复,可能因内存不足而失败。 - **适用场景**: - 主要用于本地开发和调试环境[^3]。 - 当状态较小且不需要高可用性时可以考虑使用它。 代码示例: ```java ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setStateBackend(new MemoryStateBackend()); ``` --- #### 2. **FsStateBackend** - **特点**: 动态数据存储在 TaskManager 的内存中,通过 Checkpoint 机制将状态快照写入指定的文件系统路径。 - **优点**: - 支持较大的状态量。 - 能够利用 HDFS 或其他分布式文件系统的可靠性来实现容错能力。 - **缺点**: - 对比纯内存操作,其性能较低。 - **配置参数**: - `type`: 文件系统类型。 - `address`: 文件系统地址。 - `path`: 存储路径。 - `fileStateThreshold`: 定义一个小阈值,低于此值的状态会直接存放在元数据中而不是独立文件中[^5]。 - **适用场景**: - 生产环境中需要可靠性和较大规模状态的应用。 代码示例: ```java import org.apache.flink.contrib.streaming.state.FsStateBackend; ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://namenode:8020/flink/checkpoints")); ``` --- #### 3. **RocksDBStateBackend** - **特点**: 利用嵌入式的 RocksDB 来管理状态,动态数据存储在磁盘上,Checkpoints 写入远程文件系统。 - **优点**: - 支持超大状态量。 - 即使重启作业也能快速加载增量状态。 - **缺点**: - 需要引入 RocksDB 库作为依赖项。 - 相较于前两者,性能稍逊一筹。 - **适用场景**: - 复杂业务逻辑下产生的海量状态数据。 - 高吞吐量需求的任务。 代码示例: ```java import org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackend; ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs://namenode:8020/flink/rocksdb-checkpoints", true)); ``` --- ### 版本差异说明 需要注意,在 Flink 1.13 版本之前,`StateBackend` 的设计较为复杂,既涉及状态存储又混合了 Checkpoint 持久化的概念,容易让初学者感到困惑[^2]。而在后续版本中,官方逐步优化了这一部分的设计,使得 API 更加清晰易懂。 --- ### 综合推荐 对于不同的应用场景可以选择合适的状态后端: - 开发测试阶段优先选用 `MemoryStateBackend`; - 中等规模生产环境可尝试 `FsStateBackend`; - 若存在大量状态数据,则应采用 `RocksDBStateBackend`。 ---
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