简介
在实际应用中，我们一般都需要将数据按照某个 key 进行分区，然后再进行计算处理；所
以最为常见的状态类型就是 Keyed State。之前介绍到 keyBy 之后的聚合、窗口计算，算子所
持有的状态，都是 Keyed State。
另外，我们还可以通过富函数类（Rich Function）对转换算子进行扩展、实现自定义功能，
比如 RichMapFunction、RichFilterFunction。在富函数中，我们可以调用.getRuntimeContext()
获取当前的运行时上下文（RuntimeContext），进而获取到访问状态的句柄；这种富函数中自
定义的状态也是 Keyed State。
什么是Key State
按键分区状态（Keyed State）顾名思义，是任务按照键（key）来访问和维护的状态。它
的特点非常鲜明，就是以 key 为作用范围进行隔离。
在进行按键分区之后，具有相同键的所有数据，都会分配到同一个并行子任务中；所以如
果当前任务定义了状态，Flink 就会在当前并行子任务实例中，为每个键值维护一个状态的实
例。于是当前任务就会为分配来的所有数据，按照 key 维护和处理对应的状态。
在底层，Keyed State 类似于一个分布式的映射（map）数据结构，所有的状态会根据 key
保存成键值对（key-value）的形式。这样当一条数据到来时，任务就会自动将状态的访问范围
限定为当