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1.1.1 减少线程切换 1,1.2 减少序列化与反序列化 1.1.3 减少数据在缓冲区的交换 1.1.4 减少延迟并且提高吞吐能力
1.2.1 没有禁用Chain 1.2.2 上下游算子并行度一致 1.2.3 下游算子的入度为1（也就是说下游节点没有其他节点的输入） 1.2.4 上下游算子在同一个slot group 1.2.5 下游节点的chain策略为always（可以与上下游链接，map、flatmap、filter等默认是always） 1.2.6 上有节点的chain策略为always或head(只能与下游链接，不能与上有链接,source默认是head) 1.2.7 上下游算子之间没有数据shuffle(数据分区方式是forward)
1.3.1 DataStream的算子操作后调用startNewChain算子 1.3.2 DataStream调用disableChaining来关闭Chain 1.3.3 StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment.disableOperatorChaining() 全局关闭 1.3.4 DataStream.slotSharingGroup("name"） 设置新的slotgrop名称 1.3.5 改变并行度
默认task slot数与join中task的最高并行度一致
2.2.1 flink集群需要的任务槽与作业中使用的最高并行度正好相同（前提，保持默认SlotSharingGroup）。也就是说我们不需要再去 计算一个程序总共会起多少个task了 2.2.2 适当设置slotSharingGroup可以减少每个slot运行的线程数，从而整体上减少机器的负载
3.1 计数器是最简单的累加器 3.2 内置累加器有IntCounter,LongCounter,DoubleCounter 3.3 Histogram 柱状图
默认情况下，流中的元素并不会一个一个的在网络中传输（这会导致不必要的网络流量消耗） ，而是缓存起来，缓存的大小可以在Flink的配置文件、ExecutinEnvironment、设置某个算子 进行配置（默认100ms）这样控制的 好处：提高吞吐 坏处：增加了延迟
如何把握平衡: （1）为了最大吞吐量，可以设置setBufferTimeout(-1)，这会移出timeout机制，缓存中的数据 一满就会被发送,不建议用,假如一条信息4 5个小时才来这时候延迟会非常高，会等整个buffer满了再处理 （2）为了最小延迟，可以将超时设置为接近0的数(例如5或者10ms) （3）缓存的超时不要设置0，因为会带来一些性能的损耗
min和minby的区别是min返回一个最小值，而minby返回的是其字段中包含的最小元素
在给定周期内，按照指定key对两个KeyedStream进行join操作，把符合join条件的两个event拉倒一起，然后怎么处理由用户自己定义 场景：把一定时间内的相关的分组数据拉成一个宽表
connect之后是connectedStreams,会对两个流的数据应用不同的处理方法，并且双流之间可以 共享状态（比如计数）。这在第一个流的输入会影响第二个流时会非常有用。 union合并多个流，新的流包含所有流的数据 union是DataStream->DataStream connect只能连接两个流，而union可以连接多余两个流 connect两个流类型可以不一致，而union连接的流类型必须一致
（1）One-to-one streams 保持元素的分区和顺序 （2）重新分区的方式 ，重新分区策略取决于使用的算子 keyby、broadcast、rebalance
dataStream.shuffle() 按均匀分布随机划分元素，网络开销往往比较大 dataStream.rebalance() 循环对元素进行分区，为每各分区创建相等负载，解决数据倾斜时非常有用 dataStream.rescale(） 跟rebalance类似，但不是全局的，通过轮询调度将元素从上游的task一个子集发送到下游task的一个子集 dataStream.broadcast() 将元素广播到每个分区上
9.1.1 事件生成的时间，在进入Flink之气就存在，可以从event的字段中抽取 9.1.2 必须指定watermarks的生产方式 9.1.3 优势：确定性，乱序、延时、或者数据重放等情况，都能给出正确结果 9.1.4 弱点：处理无序事件时性能和延迟受到影响
9.2.1 事件进入flink的时间，即source里获取的当前系统时间，后续统一使用该时间 9.2.2 不需要指定watermarks的生产范式（自动生成） 9.2.3 弱点：不能处理无序事件和延迟数据
9.3.1 执行操作的机器的当前系统时间（每个算子都不一样） 9.3.2 不需要流和机器之间的协调 9.3.3 优势：最佳的性能和最低的延迟 9.3.4 弱点：不确定性，容易受到各种因素影响（event产生的速度、到达flink的速度、算子之间传输速度），压根不管顺序和延迟
性能：ProcessingTime>IngestTime>EventTime 延迟：ProcessingTime
不设置time类型，默认是processingTime 通过 env.setStreamTimeCharacteristic()方法设置time类型
10.1.1 通常情况下，watermark在source函数中生成，但也可以在source后任何阶段，如果指定多次 后面指定的会覆盖前面的值。source的每个sub task独立生成水位线。 10.1.2 watermark通过操作时会推进算子操作时的event time,同时会为下游生成一个新的watermark 10.1.3 多输入operator(union、keyby、partition)的当前event time是其输入流event time最小值
（1）基于时间 （2）ExecutionConfig.setAutoWatermarkInterval(msec) （默认200ms，设置watermarker发生的周期） （3）实现AssignerWithPeriodicWatermarks接口
（1）基于某些时间出发watermark的生产和发送（由用户代码实现，例如遇到特殊情况） （2）实现AssignerWithPeriodicWatermarks接口
方式一：allowedLateness(),设定最大延迟时间，触发被延迟，不宜设置太大 方式二：sideOutputTag,提供了延迟数据获取的一种方式，这样就不会丢弃数据了,延迟数据单独处理。
同时侧输出流也是进行分流的一种方式,比如一个流可以分成多个不同的流sink到不同的目标端。
12.1.1 Keyed Windows（在已经安装keyby分组的基础上（KeyedStream）,再构建多任务并行window） stream.keyBy().window() 12.1.2 Non-Keyed Windwos（在未分组的DataStream上构建单任务Window,并行度是1，API都带ALL后缀） stream.windowAll()
创建：当属于第一个元素到达时就会创建该窗口 销毁：当时间（event/process time）超过窗口的结束时间戳+用户指定的延迟时（allowedLateness
触发器决定了一个窗口何时可以被窗口函数处理（条件满足时触发并发出信号） 每一个WindowAssigner都有一个默认的触发器，如果默认触发器不满足需要可以通过trigger()来指定
触发器有5个方法来允许触发器处理不同的事件（trigger） onElement(）方法每个元素被添加到窗口是调用 onEvenTime() 当一个已注册的事件时间计时器启动时调用 onProcessingTime 当一个已注册的处理时间计时器启动时调用 onMerge 与状态触发器相关， 当使用session window时两个触发器对应的窗口合并，合并两个触发器的状态 clear相应窗口被清除时触发
evictor是可选的，WindowAssigner默认没有evictor evictor能够在Trigger触发之后以及在应用窗口函数执行前和/或后从窗口中删除无用的元素，类似filter作用 evictBefore在窗口之前应用 evictAfter在窗口后应用
14.1 当处理event-time的windwo时，可能会出现元素晚到的情况，即flink用来跟踪event-time进度的 watermark已经过了元素所属窗口的最后时间，属于当前窗口的数据才到达） 14.2 默认情况下，当watermark已经过了窗口的最后时间时，晚到的元素会被丢弃 14.3 Flink允许为窗口操作指定一个最大允许延时时长，Allowed lateness指定，默认情况是0 14.4 水位线已过了窗口最后时间才来的元素，如果还在未到窗口最后时间加延迟时间，任然可以在窗口中计算
特例：在使用GlobalWindows（全局window），不会考虑延迟，因为窗口的结束时间戳是Long.MAX_VALUE
Flink的状态：一般指一个具体的task/operator某时刻在内存中的的状态（例如某属性的值） 注意：State和checkpointing不要搞混 checkpoint 则表示了一个flink job ，在一个特定时一份全局状态快照，即包含了一个job下所有task/operator某时刻的状态
15.1.1 增量计算 a）聚合操作 b）机器学习训练模型迭代运算时保持当前模型 15.1.2 容错 a）job故障重启 b）flink程序升级
15.2.1 Operator State 每个流普通的Operator的状态 15.2.2 Keyed State Keyed Streaming的状态 15.2.3 特殊的：Broadcast State(1.5开始)
Keyed State支持的数据结构 （1）ValueState （2）ListState （3）ReducingState （4）AggregatingState （5）FoldingState （6）MapState
注意： （1）状态不一定存储在内部，可能驻留在磁盘或其他地方 （2）状态是使用RunntimContext方法的，因此只能在Rich函数中访问
有了状态自然需要状态容错，否则就失去意义了，flink状态容错机制就是checkpoint checkpoint是通过分布式snapshot实现的，没有特殊声明时snapshot和checkpoint和back-up是一个意思
（1）异步 （2）全量和增量都可以设置 （3）Barrier机制 （4）失败情况下可回滚到最近成功一次的checkpoint （5）周期性
（1）在一定时间内可回溯的datasource 例如:kafka、rabiitma、hdfs （2）可持久化存储state的存储系统,通常使用分布式文件系统，一般是hdfs,s3,nfs
checkmode：一般选择EXACTLY_ONCE，除非场景要求极低会选择AT_LEAST_ONCE（几毫秒）
默认情况下检查点不会被保留，仅用于从故障中恢复作业。可以启用外部持久化检查点，同时指定保留策略 checkpointConfg.enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION) (1)CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION 在作业被取消时保留检查点。这种情况取消后必须手动清除检查点 (2)CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.DELETE_ON_CANCELLATION 在作业被取消（cancel）时会删除检查点，等于不启用。
setCheckpointTimeout 设置超时时间，超过时间没有完成checkpoint则被终止 setMinPauseBetweenCheckpoints 最小间隔，上一个checkpoint完成最少等待多久发出下一个checkpoint请求 setMaxConcurrentCheckpoints 指定运行中多少并行度进行checkpoint
16.4.1 默认State保存在taskmanager的内存中 16.4.2 checkpoint机制会持久化所有状态的一致性快照 快照保存由State Backend来决定,目前flink自带三个State Backed： （1）MemoryStateBackend(默认） （2）FsStateBackend （3）RocksDBStateBackend
16.5.1 MemoryStateBackend是一个内部状态backend,用于维护Java堆上的状态。Key/value状态和窗口运算符包含存储值和计时器的哈希表 16.5.2 Checkpoint时，MemoryStateBackend会对state做一次快照,并像jobManager发送checkpoint确认完成的消息中带上此快照数据，然后快照会存储在JobManager的堆内存中 16.5.3 MemoeyStateBackend默认开启异步方式进行快照，推荐使用异步避免阻塞。如果要阻塞可以传false,如下 val memoryStateBackend:StateBackend=new MemoryStateBackend(1010241024,false) env.setStateBackend(memoryStateBackend) 16.5.4 限制：单个state默认5mb,可以在MemoryStateBackend的构造函数指定。不论如何设置，State大小无法大于akka.framesize(JobManager和TaskManager之间发送的最大消息的大小默认10mb)。Job Manager必须有足够内存 16.5.5 适用场景：本地开发和测试 小状态job,如只使用Map FlatMap Fliter或Kaka Consumer
16.6.1 FsStateBackend需要配置一个文件系统URL来，如hdfs://namenode:8080/flink/checkpoint 16.6.2 FsStateBackend在TaskManager的内存中持有正在处理的数据。checkpoint时将state snapshot写入文件系统目录下的文件中。 16.6.3 FsStateBackend默认开启异步方式进行快照，构造方法如下 val stateBackend:StateBackend=new FsStateBackend("hdfs://namenode:9000/flink/checkpoint",false) env.setStateBackend(stateBackend) 16.6.4 适用场景：大状态、长窗口、大键/值状态的job
16.7.1 RocksDBStateBackend需要配置一个文件系统的URL。如hdfs://namenode:8080/flink/checkpoint 16.7.2 RocksDBStateBackend运行中的数据保存在RockDB数据库中，默认情况下存储在TaskManager数据目录中。 在Checkpoint时，整个RocksDB数据库将被checkpointed到配置的文件系统和目录中 16.7.3 RocksDBSateBackend 始终是异步 16.7.4 RocksDB JNI API是基于Byte[]，因此key和value最大支持2^31个字节（2GB） 16.7.5 适用场景：超大窗口，超大状态，大键/值状态的job 16.7.6 只有RockDBStateBackend支持增量checkpoint 16.7.7 状态保存在数据块中，只受可用磁盘空间量限制，但开销更大（读/写需要反序列化与序列化），吞吐收到限制 使用需要导包：
org.apache.flink flink-statebackend-rocksdb_${scala.binary.version} ${flink.version}
val stateBackend:StateBackend=new RocksDBStateBackend("hdfs://namenode:9000/flink/checkpoint",true)
env.setStateBackend(stateBackend)配置重启策略 Flink支持不同的重启策略，这些策略控制在出现故障时如何重新启动job env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, Time.of(10, TimeUnit.SECONDS))) （1）如果没用启动checkpoint,则使用无重启方案 （2）如果启用了checkpoint,但是没有配重启方案，则使用固定延迟策略，尝试次数是Integer.MAX_VALUE
到此，相信大家对“flink中相关的知识点有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！