在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。
有状态算子
在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。
无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，例如，可以将一个字符串类型的数据拆分开作为元组输出；也可以对数据做一些计算，比如每个代表数量的字段加 1。如 map、filter、flatMap，计算时不依赖其他数据，就都属于无状态的算子。
而有状态的算子任务，则除当前数据之外，还需要一些其他数据来得到计算结果。这里的“其他数据”，就是所谓的状态（state），最常见的就是之前到达的数据，或者由之前数据计算出的某个结果。比如，做求和（sum）计算时，需要保存之前所有数据的和，这就是状态；窗口算子中会保存已经到达的所有数据，这些也都是它的状态。另外，如果我们希望检索到某种“事件模式”（event pattern），比如“先有下单行为，后有支付行为”，那么也应该把之前的行为保存下来，这同样属于状态。容易发现，之前讲过的聚合算子、窗口算子都属于有状态的算子。
（1）算子任务接收到上游发来的数据；
（2）获取当前状态；
（3）根据业务逻辑进行计算，更新状态；
（4）得到计算结果，输出发送到下游任务。
状态的分类
托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State）
Flink 的状态有两种：托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State）。托管状态就是由 Flink 统一管理的，状态的存储访问、故障恢复和重组等一系列问题都由 Flink 实现，我们只要调接口就可以；而原始状态则是自定义的，相当于就是开辟了一块内存，需要我们自己管理，实现状态的序列化和故障恢复。
具体来讲，托管状态是由 Flink 的运行时（Runtime）来托管的；在配置容错机制后，状态会自动持久化保存，并在发生故障时自动恢复。当应用发生横向扩展时，状态也会自动地重组分配到所有的子任务实例上。对于具体的状态内容，Flink 也提供了值状态（ValueState）、列表状态（ListState）、映射状态（MapState）、聚合状态（AggregateState）等多种结构，内部支持各种数据类型。聚合、窗口等算子中内置的状态，就都是托管状态；我们也可以在富函数类（RichFunction）中通过上下文来自定义状态，这些也都是托管状态。
而对比之下，原始状态就全部需要自定义了。Flink 不会对状态进行任何自动操作，也不知道状态的具体数据类型，只会把它当作最原始的字节（Byte）数组来存储。我们需要花费大量的精力来处理状态的管理和维护。
所以只有在遇到托管状态无法实现的特殊需求时，我们才会考虑使用原始状态；一般情况下不推荐使用。绝大多数应用场景，我们都可以用 Flink 提供的算子或者自定义托管状态来实现需求。
托管状态分为两类：算子状态和按键分区状态。
1）算子状态（Operator State）
状态作用范围限定为当前的算子任务实例，也就是只对当前并行子任务实例有效。这就意味着对于一个并行子任务，占据了一个“分区”，它所处理的所有数据都会访问到相同的状态，状态对于同一任务而言是共享的
算子状态可以用在所有算子上，使用的时候其实就跟一个本地变量没什么区别 ， 因为本地变量的作用域也是当前任务实例。在使用时，我们还需进一步实现 CheckpointedFunction 接口。
2）按键分区状态（Keyed State）
状态是根据输入流中定义的键（key）来维护和访问的，所以只能定义在按键分区流（KeyedStream）中，也就 keyBy 之后才可以使用，
按键分区状态应用非常广泛。之前讲到的聚合算子必须在 keyBy 之后才能使用，就是因为聚合的结果是以 Keyed State 的形式保存的。另外，也可以通过富函数类（Rich Function）来自定义 Keyed State，所以只要提供了富函数类接口的算子，也都可以使用 Keyed State。所以即使是 map、filter 这样无状态的基本转换算子，我们也可以通过富函数类给它们“追加”Keyed State，或者实现CheckpointedFunction 接口来定义 Operator State；从这个角度讲，Flink 中所有的算子都可以是有状态的，不愧是“有状态的流处理”。无论是 Keyed State 还是 Operator State，它们都是在本地实例上维护的，也就是说每个并行子任务维护着对应的状态，算子的子任务之间状态不共享。
