Flink-状态后端

状态后端是一个“开箱即用”的组件，可以在不改变应用程序逻辑的情况下独立配置。 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（HashMapStateBackend）

HashMapStateBackend是把状态存放在内存里。具体实现上，哈希表状态后端在内部会直接把状态当作对象（objects），保存在Taskmanager的JVM堆上。普通的状态，以及窗口中收集的数据和触发器，都会以键值对的形式存储起来，所以底层是一个哈希表（HashMap），这种状态后端也因此得名。

内嵌RocksDB状态后端（EmbeddedRocksDBStateBackend）

RocksDB是一种内嵌的key-value存储介质，可以把数据持久化到本地硬盘。配置EmbeddedRocksDBStateBackend后，会将处理中的数据全部放入RocksDB数据库中，RocksDB默认存储在TaskManager的本地数据目录里。
RocksDB的状态数据被存储为序列化的字节数组，读写操作需要序列化/反序列化，因此状态的访问性能要差一些。另外，因为做了序列化，key的比较也会按照字节进行，而不是直接调用.hashCode()和.equals()方法。
EmbeddedRocksDBStateBackend始终执行的是异步快照，所以不会因为保存检查点而阻塞数据的处理；而且它还提供了增量式保存检查点的机制，这在很多情况下可以大大提升保存效率。

两者区别

HashMap和RocksDB两种状态后端最大的区别，就在于本地状态存放在哪里。
HashMapStateBackend是内存计算，读写速度非常快；但是，状态的大小会受到集群可用内存的限制，如果应用的状态随着时间不停地增长，就会耗尽内存资源。
而RocksDB是硬盘存储，所以可以根据可用的磁盘空间进行扩展，所以它非常适合于超级海量状态的存储。不过由于每个状态的读写都需要做序列化/反序列化，而且可能需要直接从磁盘读取数据，这就会导致性能的降低，平均读写性能要比HashMapStateBackend慢一个数量级。