flink 如何自己存储state

对于 Apache Flink 的状态持久化，Flink 自身支持多种 State Backend，如 RocksDB、FileSystem、Memory 等，可用于保存 pipeline 中的重要状态数据。为了在 savepoint 启动失败时恢复重要数据，您可以考虑以下策略：

• 使用 Flink 自带的 checkpoint/savepoint 功能定期或按需持久化 state，并将其备份到可靠的存储系统中，例如 HDFS 或阿里云 OSS。
• 根据重要性筛选出关键状态数据，设计定制化的持久化方案，比如在状态被写入 Flink State Backend 之前或之后同时存入你们自建的存储系统。
• 如果希望完全掌控状态数据，可以选择基于 Flink 的 Checkpoint机制扩展自定义的状态存储逻辑。

Flink 允许用户根据自己的需求选择不同的状态后端来存储状态数据。以下是一些建议和想法，帮助您实现自定义的状态存储方案：

1. 选择合适的 State Backend：Flink 提供了多种 State Backend，包括 MemoryStateBackend、FsStateBackend 和 RocksDBStateBackend。根据您的需求，可以选择将状态持久化到磁盘上，例如使用 FsStateBackend 或 RocksDBStateBackend。
2. 使用 Managed State 或 Raw State：Flink 支持托管状态（Managed State）和原生状态（Raw State）。托管状态由 Flink 自动管理，而原生状态则需要用户自己序列化和处理。如果您需要更细粒度的控制状态的存储和恢复，可以选择使用原生状态。
3. 配置状态的 TTL：为了避免状态数据无限期地增长，可以在状态中设置 Time-to-Live（TTL），这样状态会在一段时间后自动过期，减少存储压力。
4. 优化状态的使用：合理设计状态的数据结构，比如优先使用 MapState 和 ListState，因为它们的性能已经过优化。避免在 ValueState 中存储大型数据结构，如列表，这样可以提高性能和减少存储空间。
5. 自定义序列化和反序列化：如果您选择使用原生状态，可以实现自定义的序列化和反序列化逻辑，以便将状态数据存储到您选择的存储系统中。
6. 集成外部存储系统：如果需要将状态数据存储到 HDFS 或其他外部存储系统中，可以开发自定义的 State Backend，实现与外部存储系统的集成。
7. 定期备份和恢复：定期对状态数据进行备份，并在发生故障时能够快速恢复，这样可以保证数据的可靠性和一致性。
8. 监控和日志：实现对状态存储系统的监控和日志记录，以便在出现问题时能够快速定位和解决。
9. 测试和验证：在实际部署之前，对您的自定义状态存储方案进行充分的测试和验证，确保其稳定性和可靠性。

总的来说，通过上述方法，您可以实现一个符合自己业务需求的 Flink 状态存储方案，以确保在 pipeline 启动失败时，重要的状态数据可以被找回并恢复正常运行。

在Apache Flink中，为了确保状态数据的安全性和可靠性，Flink提供了多种StateBackend来持久化和恢复状态。如果您希望在从Savepoint重新启动时拥有额外的数据保护措施，可以采取以下建议：

1. 选择可靠的StateBackend：

   • 使用FileSystemStateBackend或RocksDBStateBackend将状态数据存储到文件系统（如HDFS、S3、阿里云OSS等）上，而不是仅依赖内存中的MemoryStateBackend。这样即使TaskManager失败，状态数据也能保存在远程的、容错的文件系统中。

2. 自定义备份策略：

   • 在使用上述持久化StateBackend的同时，您可以设计一个自定义的备份机制，在每次checkpoint完成后，异步地将重要状态数据复制到您自己的备份存储方案中，例如另一个独立的数据库、对象存储或者专用备份服务器。

3. 利用Flink的两阶段提交Checkpoint：

   • 利用Flink的Checkpoint机制，它会保证所有任务的状态同时一致，并且在成功完成Checkpoint后才会删除旧的checkpoint数据。您可以设置合适的Checkpoint配置，确保即使在故障恢复时，也能回滚到最近的成功Checkpoint。

4. 监控与报警：

   • 对于Savepoint创建和恢复的过程进行严密的监控，并设置相应的报警机制，当出现异常时能够及时通知并介入处理。

5. 数据校验与修复工具：

   • 开发或采用现有的工具对备份数据进行定期校验，以确认数据的完整性。对于损坏或丢失的数据，通过其他方式补全，比如从原始数据源重新计算或通过日志回溯。

6. 一致性保障：

   • 如果您的业务逻辑允许，也可以考虑实现幂等性操作，这样即使在从Savepoint恢复时有部分数据丢失，也可以通过重放事件达到最终的一致状态。

7. 元数据管理：

   • 对于重要的状态信息，记录下其元数据信息，包括生成时间、大小、关联的任务ID等，以便在需要时能准确找到对应的状态数据。

总结起来，尽管Flink本身已经提供了强大的状态管理和故障恢复机制，但针对特别关键的状态数据，结合自身业务特点和可用资源，设计一套符合需求的额外备份方案是完全合理的。这将为您的实时流处理管道增加一层额外的安全保障。

对于Apache Flink的checkpoint/savepoint机制，您可以采取以下策略来确保关键状态的安全性：

• 使用Flink的checkpoint机制定期持久化状态数据到可靠的存储系统，比如阿里云OSS（对象存储服务）、HDFS或者其他分布式文件系统。
• 在savepoint的基础上，可以结合自身的业务逻辑设计额外的备份方案，例如定期将savepoint数据复制到另一个存储位置，或者对savepoint数据进行归档保存。
• 如果状态特别关键，考虑是否能够将状态数据同时存入可查询的数据库中，以便在恢复时直接从数据库读取。

Flink 允许用户通过不同的 State Backend 来自定义状态的存储方式。如果您想要自己存储 Flink pipeline 的重要 state 数据，可以考虑以下几种方法：

1. 使用自定义的 StateBackend：您可以实现自己的 StateBackend，这样可以完全控制 state 的存储和管理方式。Flink 的 StateBackend 定义了状态是如何存储的，不同的 State Backend 会采用不同的方式来存储状态。
2. 使用 FSStateBackend：如果您的作业需要长时间运行，或者处理大量数据，建议使用 FSStateBackend，它会将状态保存在文件系统中，这样即使发生故障，状态数据也不会丢失。
3. 利用 Checkpoint 和 Savepoint：您可以通过定期触发 Checkpoint 来保存状态的快照，然后在需要的时候从 Savepoint 恢复。虽然这不是直接自定义存储，但它是一种有效的数据恢复手段。
4. 使用 Managed State 或 Raw State：Flink 支持两种基本类型的状态，Managed State 是由 Flink 管理的，而 Raw State 则提供了更多的控制权，允许您以原生的方式访问和操作状态。
5. 外部持久化：如果 Flink 内置的 StateBackend 不能满足您的需求，您可以考虑将状态数据定期导出到外部存储系统，如数据库、分布式文件系统等，以此来保证数据的持久性和可恢复性。
6. 监控和日志：确保对 pipeline 的状态进行监控，并记录详细的日志，这样可以在出现问题时快速定位和恢复状态数据。
7. 备份策略：定期备份状态数据，尤其是在进行重要操作前，这样可以在发生意外时从最近的备份中恢复数据。
8. 容错设计：在设计 pipeline 时，考虑到可能的故障情况，并设计相应的容错机制，比如重试、超时处理等。

总的来说，建议您根据具体的业务需求和技术环境，选择最适合的方法来实现状态的自定义存储。同时，确保充分测试所选方案的可行性和稳定性，以保证生产环境中的可靠性。