namespace维护每个subtask的状态
上面Flink原理与实现的文章中，有引用word count的例子，但是都没有包含状态管理。也就是说，如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once)，Flink引入了state和checkpoint。
首先区分一下两个概念，state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoint则表示了一个Flink Job，在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有task/operator的状态。
Flink通过定期地做checkpoint来实现容错和恢复。
Flink中包含两种基础的状态：Keyed State和Operator State。
Keyed State
顾名思义，就是基于KeyedStream上的状态。这个状态是跟特定的key绑定的，对KeyedStream流上的每一个key，可能都对应一个state。
Operator State
与Keyed State不同，Operator State跟一个特定operator的一个并发实例绑定，整个operator只对应一个state。相比较而言，在一个operator上，可能会有很多个key，从而对应多个keyed state。
举例来说，Flink中的Kafka Connector，就使用了operator state。它会在每个connector实例中，保存该实例中消费topic的所有(partition, offset)映射。
原始状态和Flink托管状态 (Raw and Managed State)
Keyed State和Operator State，可以以两种形式存在：原始状态和托管状态。
托管状态是由Flink框架管理的状态，如ValueState, ListState, MapState等。
下面是Flink整个状态框架的类图，还是比较复杂的，可以先扫一眼，看到后面再回过来看：
通过框架提供的接口，我们来更新和管理状态的值。
而raw state即原始状态，由用户自行管理状态具体的数据结构，框架在做checkpoint的时候，使用byte[]来读写状态内容，对其内部数据结构一无所知。
通常在DataStream上的状态推荐使用托管的状态，当实现一个用户自定义的operator时，会使用到原始状态。
下文中所提到的状态，如果没有特殊说明，均为托管状态。
首先看一下Keyed State下，我们可以用哪些原子状态：
ValueState：即类型为T的单值状态。这个状态与对应的key绑定，是最简单的状态了。它可以通过update方法更新状态值，通过value()方法获取状态值。ListState：即key上的状态值为一个列表。可以通过add方法往列表中附加值；也可以通过get()方法返回一个Iterable<T>来遍历状态值。ReducingState：这种状态通过用户传入的reduceFunction，每次调用add方法添加值的时候，会调用reduceFunction，最后合并到一个单一的状态值。FoldingState：跟ReducingState有点类似，不过它的状态值类型可以与add方法中传入的元素类型不同（这种状态将会在Flink未来版本中被删除）。MapState：即状态值为一个map。用户通过put或putAll方法添加元素。以上所有的状态类型，都有一个clear方法，可以清除当前key对应的状态。
需要注意的是，以上所述的State对象，仅仅用于与状态进行交互（更新、删除、清空等），而真正的状态值，有可能是存在内存、磁盘、或者其他分布式存储系统中。相当于我们只是持有了这个状态的句柄(state handle)。
接下来看下，我们如何得到这个状态句柄。Flink通过StateDescriptor来定义一个状态。这是一个抽象类，内部定义了状态名称、类型、序列化器等基础信息。与上面的状态对应，从StateDescriptor派生了ValueStateDescriptor, ListStateDescriptor等descriptor。
具体如下：
ValueState getState(ValueStateDescriptor)ReducingState getReducingState(ReducingStateDescriptor)ListState getListState(ListStateDescriptor)FoldingState getFoldingState(FoldingStateDescriptor)MapState getMapState(MapStateDescriptor)接下来我们看一下创建和使用ValueState的例子：
public class CountWindowAverage extends RichFlatMapFunction<Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Long>> {
/**
* ValueState状态句柄. 第一个值为count，第二个值为sum。
*/
private transient ValueState<Tuple2<Long, Long>> sum;
@Override
public void flatMap(Tuple2<Long, Long> input, Collector<Tuple2<Long, Long>> out) throws Exception {
// 获取当前状态值
Tuple2<Long, Long> currentSum = sum.value();
// 更新
currentSum.f0 += 1;
currentSum.f1 += input.f1;
// 更新状态值
sum.update(currentSum);
// 如果count >=2 清空状态值，重新计算
if (currentSum.f0 >= 2) {
out.collect(new Tuple2<>(input.f0, currentSum.f1 / currentSum.f0));
sum.clear();
}
}
@Override
public void open(Configuration config) {
ValueStateDescriptor<Tuple2<Long, Long>> descriptor =
new ValueStateDescriptor<>(
"average", // 状态名称
TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<Long, Long>>() {}), // 状态类型
Tuple2.of(0L, 0L)); // 状态默认值
sum = getRuntimeContext().getState(descriptor);
}
}
// ...
env.fromElements(Tuple2.of(1L, 3L), Tuple2.of(1L, 5L), Tuple2.of(1L, 7L), Tuple2.of(1L, 4L), Tuple2.of(1L, 2L))
.keyBy(0)
.flatMap(new CountWindowAverage())
.print();
// the printed output will be (1,4) and (1,5)
由于状态需要从RuntimeContext中创建和获取，因此如果要使用状态，必须使用RichFunction。普通的Function是无状态的。
KeyedStream上的scala api则提供了一些语法糖，让创建和使用状态更加方便：
val stream: DataStream[(String, Int)] = ...
val counts: DataStream[(String, Int)] = stream
.keyBy(_._1)
.mapWithState((in: (String, Int), count: Option[Int]) =>
count match {
case Some(c) => ( (in._1, c), Some(c + in._2) )
case None => ( (in._1, 0), Some(in._2) )
})
上面以Keyed State为例讲了如何使用状态，接下来我们从代码层面分析一下，框架在内部做了什么事情。
先看下上面例子中open方法中获取状态句柄的代码：
sum = getRuntimeContext().getState(descriptor);它调用了RichFlatMapFunction.getRuntimeContext().getState方法，最终会调用StreamingRuntimeContext.getState方法：
public <T> ValueState<T> getState(ValueStateDescriptor<T> stateProperties) {
KeyedStateStore keyedStateStore = checkPreconditionsAndGetKeyedStateStore(stateProperties);
stateProperties.initializeSerializerUnlessSet(getExecutionConfig());
return keyedStateStore.getState(stateProperties);
}
checkPreconditionsAndGetKeyedStateStore方法中：
KeyedStateStore keyedStateStore = operator.getKeyedStateStore();
return keyedStateStore;
即返回了AbstractStreamOperator.keyedStateStore变量。这个变量的初始化在AbstractStreamOperator.initState方法中：
private void initKeyedState() {
try {
TypeSerializer<Object> keySerializer = config.getStateKeySerializer(getUserCodeClassloader());
// create a keyed state backend if there is keyed state, as indicated by the presence of a key serializer
if (null != keySerializer) {
KeyGroupRange subTaskKeyGroupRange = KeyGroupRangeAssignment.computeKeyGroupRangeForOperatorIndex(
container.getEnvironment().getTaskInfo().getMaxNumberOfParallelSubtasks(),
container.getEnvironment().getTaskInfo().getNumberOfParallelSubtasks(),
container.getEnvironment().getTaskInfo().getIndexOfThisSubtask());
long estimatedStateSizeInMB = config.getStateSize();
this.keyedStateBackend = container.createKeyedStateBackend(
keySerializer,
// The maximum parallelism == number of key group
container.getEnvironment().getTaskInfo().getMaxNumberOfParallelSubtasks(),
subTaskKeyGroupRange,
estimatedStateSizeInMB);
this.keyedStateStore = new DefaultKeyedStateStore(keyedStateBackend, getExecutionConfig());
}
// ...
}
它先调用StreamTask.createKeyedStateBackend方法创建stateBackend，然后将stateBackend传入DefaultKeyedStateStore。
StreamTask.createKeyedStateBackend方法通过它内部的stateBackend来创建keyed statebackend：
backend = stateBackend.createKeyedStateBackend(
getEnvironment(),
getEnvironment().getJobID(),
operatorIdentifier,
keySerializer,
numberOfKeyGroups,
keyGroupRange,
estimatedStateSizeInMB,
getEnvironment().getTaskKvStateRegistry());
看一下statebackend的初始化，在StreamTask.createStateBackend方法中，这个方法会根据配置项state.backend的值创建backend，其中内置的backend有jobmanager, filesystem, rocksdb。
jobmanager的state backend会把状态存储在job manager的内存中。filesystem会把状态存在文件系统中，有可能是本地文件系统，也有可能是HDFS、S3等分布式文件系统。rocksdb会把状态存在rocksdb中。
所以可以看到，创建了state backend之后，创建keyed stated backend，实际上就是调用具体的state backend来创建。我们以filesystem为例，实际就是FsStateBackend.createKeyedStateBackend方法，这个方法也很简单，直接返回了HeapKeyedStateBackend对象。
先不展开说HeapKeyedStateBackend类，我们返回去看创建keyed state，最终返回的是DefaultKeyedStateStore对象，它的getState, getListState, getReducingState等方法，都是对底层keyed state backend的一层封装，keyedStateBackend.getPartitionedState来返回具体的state handle（DefaultKeyedStateStore.getPartitionedState方法）。
这个方法实际调用了AbstractKeyedStateBackend.getPartitionedState方法，HeapKeyedStateBackend和RocksDBKeyedStateBackend都从这个基类派生。
这个类有一个成员变量：
private final HashMap<String, InternalKvState<?>> keyValueStatesByName;它保存了的一个映射。map value中的InternalKvState，实际为创建的HeapValueState, HeapListState, RocksDBValueState, RocksDBListStat等实现。
回到上面AbstractKeyedStateBackend.getPartitionedState，正常的代码路径下，它会调用AbstractKeyedStateBackend.getOrCreateKeyedState方法来创建这个InternalKvState，其方法如下：
S state = stateDescriptor.bind(new StateBackend() {
@Override
public <T> ValueState<T> createValueState(ValueStateDescriptor<T> stateDesc) throws Exception {
return AbstractKeyedStateBackend.this.createValueState(namespaceSerializer, stateDesc);
}
@Override
public <T> ListState<T> createListState(ListStateDescriptor<T> stateDesc) throws Exception {
return AbstractKeyedStateBackend.this.createListState(namespaceSerializer, stateDesc);
}
// ...
AbstractKeyedStateBackend.createValueState，AbstractKeyedStateBackend.createListState等方法是AbstractKeyedStateBackend的抽象方法，具体还是在HeapKeyedStateBackend、RocksDBKeyedStateBackend等类中实现的，所以这里创建的state只是一个代理，它proxy了具体的上层实现。在我们的例子中，最后绕了一个圈，调用的仍然是HeapKeyedStateBackend.createValueState方法，并将state name对应的state handle放入到keyValueStatesByName这个map中，保证在一个task中只有一个同名的state handle。
回来看HeapKeyedStateBackend，这个类有一个成员变量：
private final Map<String, StateTable<K, ?, ?>> stateTables = new HashMap<>();它的key为state name, value为StateTable，用来存储这个state name下的状态值。它会将所有的状态值存储在内存中。
它的createValueState方法：
StateTable<K, N, V> stateTable = tryRegisterStateTable(namespaceSerializer, stateDesc);
return new HeapValueState<>(this, stateDesc, stateTable, keySerializer, namespaceSerializer);
即先注册StateTable，然后返回一个HeapValueState。
这里整理一下从应用层面创建一个ValueState的state handle的过程：
sum = getRuntimeContext().getState(descriptor) (app code)
--> RichFlatMapFunction.getRuntimeContext().getState
--> StreamingRuntimeContext.getState
--> KeyedStateStore.getState(stateProperties)
--> AbstractStreamOperator.keyedStateStore.getState
--> DefaultKeyedStateStore.getState
--> DefaultKeyedStateStore.getPartitionedState
--> AbstractKeyedStateBackend.getPartitionedState
--> AbstractKeyedStateBackend.getOrCreateKeyedState
--> HeapKeyedStateBackend.createValueState
--> HeapKeyedStateBackend.tryRegisterStateTable
--> return new HeapValueState
而从框架层面看，整个调用流程如下：
Task.run
--> StreamTask.invoke
--> StreamTask.initializeState
--> StreamTask.initializeOperators
--> AbstractStreamOperator.initializeState
--> AbstractStreamOperator.initKeyedState
--> StreamTask.createKeyedStateBackend
--> MemoryStateBackend.createKeyedStateBackend
--> HeapKeyedStateBackend.<init>
整体来看，创建一个state handle还是挺绕的，中间经过了多层封装和代理。
创建完了state handle，接下来看看如何获取和更新状态值。
首先需要讲一下HeapState在内存中是如何组织的，还是以最简单的HeapValueState为例， 具体的数据结构，是在其基类AbstractHeapState中，以StateTable<K, N, SV> stateTable的形式存在的，其中K代表Key的类型，N代表state的namespace（这样属于不同namespace的state可以重名），SV代表state value的类型。
StateTable类内部数据结构如下：
protected final KeyGroupRange keyGroupRange;
/** Map for holding the actual state objects. */
private final List<Map<N, Map<K, ST>>> state;
/** Combined meta information such as name and serializers for this state */
protected RegisteredBackendStateMetaInfo<N, ST> metaInfo;
最核心的数据结构是state成员变量，它保存了一个list，其值类型为Map<N, Map<K, ST>>，即按namespace和key分组的两级map。那么它为什么是一个list呢，这里就要提到keyGroupRange成员变量了，它代表了当前state所包含的key的一个范围，这个范围根据当前的sub task id以及最大并发进行计算，在AbstractStreamOperator.initKeyedState方法中：
KeyGroupRange subTaskKeyGroupRange = KeyGroupRangeAssignment.computeKeyGroupRangeForOperatorIndex(
container.getEnvironment().getTaskInfo().getMaxNumberOfParallelSubtasks(),
container.getEnvironment().getTaskInfo().getNumberOfParallelSubtasks(),
container.getEnvironment().getTaskInfo().getIndexOfThisSubtask());
举例来说，如果当前task的并发是2，最大并发是128，那么task-1所属的state backend的keyGroupRange为[0,63]，而task-2所属的state backend的keyGroupRange为[64,127]。
这样，task-1中的StateTable.state这个list，最大size即为64。获取特定key的state value时，会先计算key的hash值，然后用hash值 % 最大并发，这样会得到一个[0,127]之间的keyGroup，到这个list中get到这个下标的Map<N, Map<K,V>>值，然后根据 namespace + key二级获取到真正的state value。
看到这里，有人可能会问，对于一个key，如何保证在task-1中，它计算出来的keyGroup一定是在[0,63]之间，在task-2中一定是在[64,127]之间呢？
原因是，在KeyedStream中，使用了KeyGroupStreamPartitioner这种partitioner来向下游task分发keys，而这个类重载的selectChannels方法如下：
K key;
try {
key = keySelector.getKey(record.getInstance().getValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("Could not extract key from " + record.getInstance().getValue(), e);
}
returnArray[0] = KeyGroupRangeAssignment.assignKeyToParallelOperator(key, maxParallelism, numberOfOutputChannels);
return returnArray;
这里关键是KeyGroupRangeAssignment.assignKeyToParallelOperator方法，它中间调用了KeyGroupRangeAssignment.assignToKeyGroup方法来确定一个key所属的keyGroup，这个跟state backend计算keyGroup是同一个方法。然后根据这个keyGroup，它会计算出拥有这个keyGroup的task，并将这个key发送到此task。所以能够保证，从KeyedStream上emit到下游task的数据，它的state所属的keyGroup一定是在当前task的keyGroupRange中的。
上面已经提到了获取ValueState的值，这里贴一下代码，结合一下就很容易理解了：
Map<N, Map<K, V>> namespaceMap = stateTable.get(backend.getCurrentKeyGroupIndex());
if (namespaceMap == null) {
return stateDesc.getDefaultValue();
}
Map<K, V> keyedMap = namespaceMap.get(currentNamespace);
if (keyedMap == null) {
return stateDesc.getDefaultValue();
}
V result = keyedMap.get(backend.getCurrentKey());
if (result == null) {
return stateDesc.getDefaultValue();
}
return result;
而更新值则通过ValueState.update方法进行更新，这里就不贴代码了。
上面讲了最简单的ValueState，其他类型的state，其实也是基本一样的，只不过stateTable中状态值的类型不同而已。如HeapListState，它的状态值类型为ArrayList；HeapMapState，它的状态值类型为HashMap。而值类型的不同，导致了在State上的接口也有所不同，如ListState会有add方法，MapState有put和get方法。在这里就不展开说了。
到上面为止，都是简单的关于状态的读写，而且状态都还是只在Task本地，接下来就会涉及到checkpoint。 所谓checkpoint，就是在某一时刻，将所有task的状态做一个快照(snapshot)，然后存储到memory/file system/rocksdb等。
关于Flink的分布式快照，请参考 分布式Snapshot和Flink Checkpointing简介 及相关论文，这里不详述了。
Flink的checkpoint，是由CheckpointCoordinator来协调的，它位于JobMaster中。但是其实在ExecutionGraph中已经创建了，见ExecutionGraph.enableSnapshotCheckpointing方法。
当Job状态切换到RUNNING时，CheckpointCoordinatorDeActivator（从JobStatusListener派生）会触发回调coordinator.startCheckpointScheduler();，根据配置的checkpoint interval来定期触发checkpoint。
每个checkpoint由checkpoint ID和timestamp来唯一标识，其中checkpoint ID可以是standalone（基于内存）的，也可能是基于ZK的。 已经完成的checkpoint，保存在CompletedCheckpointStore中，可以是StandaloneCompletedCheckpointStore（保存在JobMaster内存中），也可以是ZooKeeperCompletedCheckpointStore（保存在ZK中），甚至是自己实现的store，比如基于HDFS的。
触发checkpoint的方法在CheckpointCoordinator.ScheduledTrigger中，只有一行：
triggerCheckpoint(System.currentTimeMillis(), true);这个方法比较长，它会先做一系列检查，如检查coordinator自身的状态（是否被shutdown），还会检查与上次checkpoint的时间间隔、当前的并发checkpoint数是否超过限制，如果都没问题，再检查所有task的状态是否都为RUNNING，都没问题之后，触发每个Execution的checkpoint：
for (Execution execution: executions) {
execution.triggerCheckpoint(checkpointID, timestamp, checkpointOptions);
}
看下Execution.triggerCheckpoint方法：
public void triggerCheckpoint(long checkpointId, long timestamp, CheckpointOptions checkpointOptions) {
final SimpleSlot slot = assignedResource;
if (slot != null) {
final TaskManagerGateway taskManagerGateway = slot.getTaskManagerGateway();
taskManagerGateway.triggerCheckpoint(attemptId, getVertex().getJobId(), checkpointId, timestamp, checkpointOptions);
} else {
LOG.debug("The execution has no slot assigned. This indicates that the execution is " +
"no longer running.");
}
}
很简单，通过RPC调用向TaskManager触发当前JOB的checkpoint，然后一路调用下去：
RpcTaskManagerGateway.triggerCheckpoint
--> TaskExecutorGateway.triggerCheckpoint
--> TaskExecutor.triggerCheckpoint
--> task.triggerCheckpointBarrier
--> StatefulTask.triggerCheckpoint
--> StreamTask.triggerCheckpoint
--> StreamTask.performCheckpoint
具体做checkpoint的时候，会先向下游广播checkpoint barrier，然后调用StreamTask.checkpointState方法做具体的checkpoint，实际会调用到StreamTask.executeCheckpointing方法。
checkpoint里，具体操作为，遍历每个StreamTask中的所有operator：
调用operator的snapshotState(FSDataOutputStream out, long checkpointId, long timestamp)方法，存储operator state，这个结果会返回operator state handle，存储于nonPartitionedStates中。这里实际处理的时候，只有当user function实现了Checkpointed接口，才会做snapshot。需要注意的是，此接口已经deprecated，被CheckpointedFunction代替，而对CheckpointedFunction的snapshot会在下面的第2步中来做，因此这两个接口一般来说是2选1的。调用operator的snapshotState(long checkpointId, long timestamp, CheckpointOptions checkpointOptions)方法，返回OperatorSnapshotResult对象。注意虽然每个snapshot方法返回的都是一个RunnableFuture，不过目前实际上还是同步做的checkpoint（可以比较容易改成异步）。
这里会先调用AbstractStreamOperator.snapshotState方法，为rich function做state snapshot调用operatorStateBackend.snapshot方法，对operator state做snapshot。调用keyedStateBackend.snapshot方法，对keyed state做snapshot。调用timerServiceBackend.snapshot方法，对processing time/event time window中注册的timer回调做snapshot（恢复状态的时候必须也要恢复timer回调）调用StreamTask.runAsyncCheckpointingAndAcknowledge方法确认上面的snapshot是否都成功，如果成功，则会向CheckpointCoordinator发送ack消息。CheckpointCoordinator收到ack消息后，会检查本地是否存在这个pending的checkpoint，并且这个checkpoint是否超时，如果都OK，则判断是否收到所有task的ack消息，如果是，则表示已经完成checkpoint，会得到一个CompletedCheckpoint并加入到completedCheckpointStore中。在上面的checkpoint过程中，如果state backend选择的是jobmanager，那么最终返回的state handle为ByteStreamStateHandle，这个state handle中包含了snapshot后的所有状态数据。而如果是filesystem，则state handle只会包含数据的文件句柄，数据则在filesystem中，这个下面会再细说。
上面提到的都是比较简单的基于内存的state backend，在实际生产中是不太可行的。因此一般会使用filesystem或者rocksdb的state backend。我们先讲一下基于filesystem的state backend。
基于内存的state backend实现为MemoryStateBackend，基于文件系统的state backend的实现为FsStateBackend。FsStateBackend有一个策略，当状态的大小小于1MB（可配置，最大1MB）时，会把状态数据直接存储在meta data file中，避免出现很小的状态文件。
FsStateBackend另外一个成员变量就是basePath，即checkpoint的路径。实际做checkpoint时，生成的路径为：<base-path>/<job-id>/chk-<checkpoint-id>/。
而且filesystem推荐使用分布式文件系统，如HDFS等，这样在fail over时可以恢复，如果是本地的filesystem，那恢复的时候是会有问题的。
回到StreamTask，在做checkpoint的时候，是通过CheckpointStateOutputStream写状态的，FsStateBack会使用FsCheckpointStreamFactory，然后通过FsCheckpointStateOutputStream去写具体的状态，这个实现也比较简单，就是一个带buffer的写文件系统操作。最后向上层返回的StreamStateHandle，视状态的大小，如果状态特别小，则会直接返回带状态数据的ByteStreamStateHandle，否则会返回FileStateHandle，这个state handle包含了状态文件名和大小。
需要注意的是，虽然checkpoint是写入到文件系统中，但是基于FsStateBackend创建的keyed state backend，仍然是HeapKeyedStateBackend，也就是说，keyed state的读写仍然是会在内存中的，只有在做checkpoint的时候才会持久化到文件系统中。
RocksDB跟上面的都略有不同，它会在本地文件系统中维护状态，KeyedStateBackend等会直接写入本地rocksdb中。同时它需要配置一个远端的filesystem uri（一般是HDFS），在做checkpoint的时候，会把本地的数据直接复制到filesystem中。fail over的时候从filesystem中恢复到本地。
从RocksDBStateBackend创建出来的RocksDBKeyedStateBackend，更新的时候会直接以key + namespace作为key，然后把具体的值更新到rocksdb中。
如果是ReducingState，则在add的时候，会先从rocksdb中读取已有的值，然后根据用户的reduce function进行reduce，再把新值写入rocksdb。
做checkpoint的时候，会首先在本地对rockdb做checkpoint（rocksdb自带的checkpoint功能），这一步是同步的。然后将checkpoint异步复制到远程文件系统中。最后返回RocksDBStateHandle。
RocksDB克服了HeapKeyedStateBackend受内存限制的缺点，同时又能够持久化到远端文件系统中，比较适合在生产中使用。
Queryable State，顾名思义，就是可查询的状态，表示这个状态，在流计算的过程中就可以被查询，而不像其他流计算框架，需要存储到外部系统中才能被查询。目前可查询的state主要针对partitionable state，如keyed state等。
简单来说，当用户在job中定义了queryable state之后，就可以在外部，通过QueryableStateClient，通过job id, state name, key来查询所对应的状态的实时的值。
queryable state目前支持两种方法来定义：
通过KeyedStream.asQueryableState方法，生成一个QueryableStream，需要注意的是，这个stream类似于一个sink，是不能再做transform的。 实现上，生成QueryableStream就是为当前stream加上一个operator：QueryableAppendingStateOperator，它的processElement方法，每来一个元素，就会调用state.add去更新状态。因此这种方式有一个限制，只能使用ValueDescriptor, FoldingStateDescriptor或者ReducingStateDescriptor，而不能是ListStateDescriptor，因为它可能会无限增长导致OOM。此外，由于不能在stream后面再做transform，也是有一些限制。通过managed keyed state。
ValueStateDescriptor<Tuple2<Long, Long>> descriptor =
new ValueStateDescriptor<>(
"average", // the state name
TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<Long, Long>>() {}),
Tuple2.of(0L, 0L));
descriptor.setQueryable("query-name"); // queryable state name
这个只需要将具体的state descriptor标识为queryable即可，这意味着可以将一个pipeline中间的operator的state标识为可查询的。
首先根据state descriptor的配置，会在具体的TaskManager中创建一个KvStateServer，用于state查询，它就是一个简单的netty server，通过KvStateServerHandler来处理请求，查询state value并返回。
但是一个partitionable state，可能存在于多个TaskManager中，因此需要有一个路由机制，当QueryableStateClient给定一个query name和key时，要能够知道具体去哪个TaskManager中查询。
为了做到这点，在Job的ExecutionGraph（JobMaster）上会有一个用于定位KvStateServer的KvStateLocationRegistry，当在TaskManager中注册了一个queryable KvStateServer时，就会调用JobMaster.notifyKvStateRegistered，通知JobMaster。
具体流程如下图：
这个设计看起来很美好，通过向流计算实时查询状态数据，免去了传统的存储等的开销。但实际上，除了上面提到的状态类型的限制之外，也会受netty server以及state backend本身的性能限制，因此并不适用于高并发的查询。
参考资料：
Dynamic Scaling: Key GroupsStateful Stream ProcessingWorking with StateScaling to large stateQueryable state design doc