在之前那篇讲解Flink Timer的文章里，我曾经用三言两语简单解释了Key Group和KeyGroupRange的概念。实际上，Key Group是Flink状态机制中的一个重要设计，值得专门探究一下。本文先介绍Flink状态的理念，再经由状态——主要是Keyed State——的缩放（rescale）引出KeyGroup的细节。

自从开始写关于Flink的东西以来，“状态”这个词被提过不下百次，却从来没有统一的定义。Flink官方博客中给出的一种定义如下：

When it comes to stateful stream processing, state comprises of the information that an application or stream processing engine will remember across events and streams as more realtime (unbounded) and/or offline (bounded) data flow through the system.

根据这句话，状态就是流处理过程中需要“记住”的那些数据的快照。而这些数据既可以包括业务数据，也可以包括元数据（例如Kafka Consumer的offset）。以最常用也是最可靠的RocksDB状态后端为例，状态数据的流动可以抽象为3层，如下图所示。

用户代码产生的状态实时地存储在本地文件中，并且随着Checkpoint的周期异步地同步到远端的可靠分布式文件系统（如HDFS）。这样就保证了100%本地性，各个Sub-Task只需要负责自己所属的那部分状态，不需要通过网络互相传输状态数据，也不需要频繁地读写HDFS，减少了开销。在Flink作业重启时，从HDFS取回状态数据到本地，即可恢复现场。

我们已经知道Flink的状态分为两类：Keyed State和Operator State。前者与每个键相关联，后者与每个算子的并行实例（即Sub-Task）相关联。下面来看看Keyed State的缩放。

所谓缩放，在Flink中就是指改变算子的并行度。Flink是不支持动态改变并行度的，必须先停止作业，修改并行度之后再从Savepoint恢复。如果没有状态，那么不管scale-in还是scale-out都非常简单，只要做好数据流的重新分配就行，如下图的例子所示。

可是如果考虑状态的话，就没有那么简单了：并行度改变之后，HDFS里的状态数据该按何种规则取回给新作业里的各个Sub-Task？下图示出了这种困局。

按照最naive的思路考虑，Flink中的key是按照hash(key) % parallelism的规则分配到各个Sub-Task上去的，那么我们可以在缩放完成后，根据新分配的key集合从HDFS直接取回对应的Keyed State数据。下图示出并行度从3增加到4后，Keyed State中各个key的重新分配。

在Checkpoint发生时，状态数据是顺序写入文件系统的。但从上图可以看出，从状态恢复时是随机读的，效率非常低下。并且缩放之后各Sub-Task处理的key有可能大多都不是缩放之前的那些key，无形中降低了本地性。为了解决这两个问题，在FLINK-3755对Keyed State专门引入了Key Group，下面具体看看。

如果看官有仔细读Flink官方文档的话，可能对这个概念已经不陌生了，原话抄录如下：

Keyed State is further organized into so-called Key Groups. Key Groups are the atomic unit by which Flink can redistribute Keyed State; there are exactly as many Key Groups as the defined maximum parallelism. During execution each parallel instance of a keyed operator works with the keys for one or more Key Groups.

翻译一下，Key Group是Keyed State分配的原子单位，且Flink作业内Key Group的数量与最大并行度相同，也就是说Key Group的索引位于[0, maxParallelism - 1]的区间内。每个Sub-Task都会处理一个到多个Key Group，在源码中，以KeyGroupRange数据结构来表示。

KeyGroupRange的逻辑相对简单，部分源码如下。注意startKeyGroup和endKeyGroup实际上指的是Key Group的索引，并且是闭区间。