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。
1、基本概念和特点
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。我们知道，在进行按键分区（keyBy）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。因为一个并行子任务可能会处理多个key的数据，所以Flink需要对Keyed State进行一些特殊优化。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前数据的key，从map存储中读取出对应的状态值。所以具有相同key的所有数据都会到访问相同的状态，而不同key的状态之间是彼此隔离的。这种将状态绑定到key上的方式，相当于使得状态和流的逻辑分区一一对应了：不会有别的key的数据来访问当前状态；而当前状态对应key的数据也只会访问这一个状态，不会分发到其他分区去。这就保证了对状态的操作都是本地进行的，对数据流和状态的处理做到了分区一致性。另外，在应用的并行度改变时，状态也需要随之进行重组。不同key对应的Keyed State可以进一步组成所谓的键组（key groups），每一组都对应着一个并行子任务。键组是Flink重新分配Keyed State的单元，键组的数量就等于定义的最大并行度。当算子并行度发生改变时，Keyed State就会按照当前的并行度重新平均分配，保证运行时各个子任务的负载相同。需要注意，使用Keyed State必须基于KeyedStream。没有进行keyBy分区的DataStream，即使转换算子实现了对应的富函数类，也不能通过运行时上下文访问Keyed State。
2、支持的结构类型
实际应用中，需要保存为状态的数据会有各种各样的类型，有时还需要复杂的集合类型，比如列表（List）和映射（Map）。对于这些常见的用法，Flink的按键分区状态（Keyed State）提供了足够的支持。
2.1、值状态（ValueState）
顾名思义，状态中只保存一个“值”（value）。ValueState<T>本身是一个接口，源码中定义如下：
