當我們使用flink進行流式計算時，通常會產生各種形式的中間結果，我們稱之為state。有狀態產生，就必然涉及到狀態的儲存，那麼flink中定義了哪些形式的狀態儲存呢，下面一一給大家介紹一下。顧名思義，memorystatebackend狀態後端是將狀態資料以object的形式存放於j**a heap中。
當執行檢查點時，memorystatebackend會為當前的狀態生成snapshot，然後將快照資訊作為檢查點ack訊息的一部分傳送給jobmanager（master節點），jobmanager會將收到的快照資料存放於自己的堆記憶體中。
memorystatebackend預設採用非同步snapshots的方式來避免資料流管道阻塞，這是一種比較推薦的方式。當然，我們也可以通過配置來禁用這種方式。
new memorystatebackend(max_mem_state_size, false); // max_mem_state_size表示最大允許的狀態容量基於以上這些限制，我們通常建議在如下場景中使用memorystatebackend：
此外，官方建議將託管記憶體（managed memory）設定為0，這樣可以確保為jvm上的使用者程式分配最大的記憶體。
fsstatebackend需要配置乙個檔案系統url，如：「hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints」 or 「file:///data/flink/checkpoints」。
fsstatebackend將作業執行過程中的動態資料存放在taskmanager的記憶體當中，當執行檢查點時，狀態快照資料會被儲存在配置的檔案系統目錄中，還有一部分metadata資料會被儲存在jobmanager的記憶體當中。
同樣的，fsstatebackend也是預設採用非同步snapshot的方式。我們可以通過例項化fsstatebackend來更改快照生成方式。
new fsstatebackend(path, false);同樣官方建議將託管記憶體（managed memory）設定為0，這樣可以確保為jvm上的使用者程式分配最大的記憶體。
rocksdbstatebackend同樣需要配置乙個檔案系統url：「hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints」 or 「file:///data/flink/checkpoints」。
rocksdbstatebackend將作業執行過程中的動態資料存放在rocksdb資料庫中，rocksdb資料庫預設儲存在taskmanager的資料目錄下。當執行檢查點時，整個rocksdb資料庫會被存檔到配置的檔案系統目錄下。只有少量的metadata資料儲存在jobmanager的記憶體當中。
同樣地，rocksdbstatebackend通常也採用非同步snapshot的方式。
使用上的一些限制：
官方建議在以下場景中使用rocksdbstatebackend：
乍一看，好像跟fsstatebackend沒啥區別？其實不是，這裡需要注意的是，當我們使用rocksdbstatebackend作為狀態儲存時，可以維護的狀態大小僅僅受限於程式可訪問的磁碟空間大小。這就使得我們可以維護比fsstatebackend更大的作業狀態。
當然，這也帶來乙個問題：由於與狀態後端之間的所有讀寫操作都要經過de-/serialization，因此這種方式犧牲了一定的吞吐量。
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