状态方案的演变
Apache Flink流媒体应用通常被设计为无限期或长时间运行。与所有长期运行的服务一样，应用程序需要更新以适应不断变化的需求。这对于应用程序所针对的数据模式也是一样的，它们会随着应用程序的发展而发展。
本页提供了关于如何演进状态类型的数据模式的概述。当前的限制在不同的类型和状态结构（ValueState、ListState等）中有所不同。
请注意，本页面上的信息仅在您使用由Flink自己的类型序列化框架生成的状态序列化器时相关。也就是说，在声明你的状态时，所提供的状态描述符并没有被配置为使用特定的TypeSerializer或TypeInformation，在这种情况下，Flink会推导出状态类型的信息。
ListStateDescriptor<MyPojoType> descriptor =
new ListStateDescriptor<>(
"state-name",
MyPojoType.class);
checkpointedState = getRuntimeContext().getListState(descriptor);
在外壳下，状态的模式是否可以被演化取决于用于读取/写入持久化状态字节的序列器。简单地说，只有当它的序列化器正确地支持时，一个注册状态的模式才能被演化。这是由Flink的类型序列化框架生成的序列化器透明地处理的（当前的支持范围列在下面）。
如果你打算为你的状态类型实现一个自定义的TypeSerializer，并想了解如何实现序列化器以支持状态模式演化，请参考自定义状态序列化。那里的文档还涵盖了关于状态序列化器和Flink的状态后端之间的相互作用以支持状态模式演化的必要内部细节。
不断发展的状态模式
要演化给定状态类型的模式，您需要采取以下步骤。
- 保存你的Flink流作业的保存点。
- 更新您的应用程序中的状态类型（例如，修改您的Avro类型模式）。
- 从保存点恢复作业。当第一次访问状态时，Flink将评估是否已经改变了状态的模式，并在必要时迁移状态模式。
迁移状态以适应已更改的模式的过程是自动发生的，并且对每个状态都是独立的。这个过程由Flink内部执行，首先检查状态的新序列器是否与之前的序列器有不同的序列化模式，如果有，则用之前的序列器将状态读到对象，再用新的序列器写回字节。
关于迁移过程的更多细节不在本文档范围内，请参考这里。
支持的模式演变数据类型
目前，模式演化只支持POJO和Avro类型。因此，如果你关心状态的模式演化，目前建议始终使用Pojo或Avro作为状态数据类型。
有计划扩展对更多复合类型的支持；更多细节请参考FLINK-10896。
POJO types
Flink支持POJO类型的进化模式，基于以下一组规则。
- 字段可以被删除。一旦被删除，在未来的检查点和保存点中，被删除字段的前值将被丢弃。
- 可以添加新字段。新字段将被初始化为其类型的默认值，正如Java所定义的那样。
- 已声明的字段类型不能改变。
- POJO类型的类名不能改变，包括类的命名空间。
请注意，POJO类型状态的模式只能在Flink版本高于1.8.0的情况下，从以前的保存点恢复时才能进化。当使用比1.8.0更老的Flink版本进行还原时，模式不能被改变。
Avro types
Flink完全支持Avro类型状态的演变模式，只要模式变化被Avro的模式解析规则认为是兼容的。
一个限制是作为状态类型使用的Avro生成的类在恢复作业时不能被重新定位或具有不同的命名空间。
注意 不支持键的模式演变。
举个例子。RocksDB状态后端依赖于二进制对象的标识，而不是hashCode方法实现。对keys对象结构的任何改变都可能导致非确定性行为。
注意Kryo不能用于模式演化。
当使用Kryo时，框架没有可能验证是否有任何不兼容的变化。