Flink状态之 ListState 用法

Flink有两种基本的状态：算子状态(Operator State)和键控状态(Keyed State)，他们的主要区别就是作用范围不一样，算子状态的作用范围就是限定为算子任务（也就是当前一个分区执行的时候，所有数据来了都能访问到状态）。键控状态中并不是当前分区所有的数据都能访问所有的状态，而是按照keyby之后的key做划分，当前key只能访问自己的状态。

顾名思义，状态是和算子进行绑定的，一个算子的状态不能被其他算子所访问到。状态由同一并行任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态，状态对于同一并行任务而言是共享的。算子状态不能由相同或不同算子的另一个任务访问。

Kafka Connector是一个很好的operator state 使用示例。
Kafka consumer 的每个并行实例都维护一个topic partition和offset的映射作为其operator state 。
当更改并行时，operator state 接口支持在并行的实例重新分配state。有多种执行此重新分配的方案。

算子状态三种基本数据结构：

BroadcastState 用于广播的算子状态。
BroadcastState是 Operator State的一种特殊类型。引入它是为了支持需要将一个流的记录广播到所有下游任务的用例，这些记录用于在所有子任务之间保持相同的状态。

ListState 将状态表示为一组数据的列表。

UnionListState 存储列表类型的状态，与 ListState 的区别在于：如果并行度发生变化，ListState 会将该算子的所有并发的状态实例进行汇总，然后均分给新的 Task；而 UnionListState 只是将所有并发的状态实例汇总起来，具体的划分行为则由用户进行定义。

Flink的Keyed State支持的数据类型如下：

特点和注意：

 1. 每个状态都有clear()是清空操作。
 2.在使用键控状态的时候，流都要有被 group by 的字段。
 3. 设置监控状态，在进行状态编程时需要通过RuntimeContext注册StateDescriptor。StateDescriptor以状态state的名字和存储的数据型为参数。
 4.ttl 策略根据自己的业务需求来设置。
 5. 状态存储要做到定时或者一定规则的处理清空，大数据量的话会导致oom.

import com.google.common.collect.Lists;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.math.BigDecimal;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

@Slf4j
public class SnapshotProcessFunction extends RichFlatMapFunction {

    //之前的操作记录
    private transient ListState listState;


    
    @Override
    public void open(Configuration parameters) {
        StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
                .newBuilder(Time.days(1))
                // 仅在创建和写入时更新
                .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite)
                .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)
                .build();
				
        ListStateDescriptor descriptor = new ListStateDescriptor("listDescriptor", Snapshot.class);
        descriptor.enableTimeToLive(ttlConfig);
        listState = getRuntimeContext().getListState(descriptor);
    }


    @Override
    public void flatMap(Snapshot snapshot, Collector out) throws Exception {
        //拿取状态
        Iterable snapshots = listState.get();
        //如果是空，则初始化
        if (snapshots == null) {
            listState.addAll(Collections.emptyList());
        } else {
            //不为空，添加
            listState.add(snapshot);
        }

        List allEles = Lists.newArrayList(listState.get());
        Snapshot prevSnapshot = null;
        if (allEles.size() >= 2) {
            prevSnapshot = allEles.get(allEles.size() - 2);
        }

        if (prevSnapshot != null) {
            snapshot.setLowPx(prevSnapshot.getLowPx());
            snapshot.setHighPx(prevSnapshot.getHighPx());
            snapshot.setIncrementVolume(snapshot.getVolume() - prevSnapshot.getVolume());
            snapshot.setIncrementAmount(snapshot.getAmount().subtract(prevSnapshot.getAmount()));
            // 昨收价取上个周期的收盘价
            snapshot.setPreClosepx(prevSnapshot.getLastPx());
        } else {
            snapshot.setIncrementVolume(snapshot.getVolume());
            snapshot.setIncrementAmount(snapshot.getAmount());
        }
        out.collect(snapshot);

// 这也算是一个状态清楚的处理逻辑吧，根据业务需要来处理。
        // 先全部清除
        listState.clear();
        // 在把上一个周期的对象塞进集合
        listState.add(allEles.get(allEles.size() - 1));

    }
}

参考：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/zh/docs/dev/datastream/fault-tolerance/state/