Flink的State使用时。如果应用在更新时，修改了POJO类，或者算子之间传递的POJO发生变更，需要怎样去迁移呢？只能通过自定义其他的序列化方式么？

Apache Flink 的状态（State）管理机制设计时考虑了容错和升级场景，但直接修改POJO类或算子间传递的POJO类型确实可能引发序列化问题。如果在应用更新时发生了这类变更，有几种策略可以用来迁移状态：

1. 自定义序列化器/反序列化器：这是最直接的方法，你可以实现 TypeSerializer 接口来自定义序列化逻辑，以兼容新旧数据结构。这要求你理解旧数据格式，并能正确地将其转换为新的POJO结构。

2. 使用Avro或Protobuf等兼容性更强的序列化框架：这些序列化框架支持向前和向后兼容性，意味着即使你的数据结构发生变化，只要遵循一定的规则（如添加字段而不是删除字段），原有的序列化数据仍然可以被正确地反序列化。通过将POJO类与Avro Schema或Protobuf定义绑定，可以在不修改Flink作业代码的情况下处理版本间的迁移。

3. 状态描述符的更新策略：Flink 1.10及以上版本引入了状态后端的“增量 checkpoints”特性，以及更灵活的状态描述符（State Descriptor）。虽然直接更改POJO类会导致不兼容，但在某些情况下，可以通过在状态描述符中指定新的序列化方式来间接解决这个问题。但这需要对Flink内部状态管理有深入理解。

4. 两阶段迁移：在一些复杂场景下，可以采取分步迁移的策略。首先，在不影响现有业务的前提下，部署一个并行的处理链路，该链路能够读取旧的POJO数据并转换为新的数据格式，然后用新的格式继续后续处理。一旦所有旧数据都被处理完毕，就可以安全地切换到完全基于新数据格式的流程。

5. 利用Savepoint进行迁移：在升级应用之前，先触发一个savepoint。然后，根据需要调整POJO类或算子间的数据结构。在恢复应用时，从这个savepoint启动，此时可以利用自定义的或兼容性好的序列化器来处理state的加载，确保新版本的应用能够正确理解和处理旧状态。

综上所述，虽然自定义序列化是一种方法，但根据具体情况选择最适合的策略才是关键。理想情况下，采用向前兼容的序列化框架可以在设计之初就避免很多迁移上的麻烦。