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使用 Flink 编写处理逻辑时，新手总是容易被林林总总的概念所混淆：
为什么 Flink 有那么多的类型声明方式？
BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO、Types.STRING 、Types.STRING() 有何区别？
TypeInfoFactory 又是什么？
TypeInformation.of 和 TypeHint 是如何使用的呢？
接下来本文将逐步解密 Flink 的类型和序列化机制。
Flink 的类型分类
Flink 的类型系统源码位于 org.apache.flink.api.common.typeinfo 包，让我们对图 1 深入追踪，看一下类的继承关系图：
可以看到，图 1 和 图 2 是一一对应的，TypeInformation 类是描述一切类型的公共基类，它和它的所有子类必须可序列化（Serializable），因为类型信息将会伴随 Flink 的作业提交，被传递给每个执行节点。
由于 Flink 自己管理内存，采用了一种非常紧凑的存储格式（见官方博文），因而类型信息在整个数据处理流程中属于至关重要的元数据。
TypeExtractror 类型提取
Flink 内部实现了名为 TypeExtractror 的类，可以利用方法签名、子类信息等蛛丝马迹，自动提取和恢复类型信息（当然也可以显式声明，即本文所介绍的内容）。
然而由于 Java 的类型擦除，自动提取并不是总是有效。因而一些情况下（例如通过 URLClassLoader 动态加载的类），仍需手动处理；例如下图中对 DataSet 变换时，使用 .returns() 方法声明返回类型。
这里需要说明一下，returns() 接受三种类型的参数：字符串描述的类名（例如 "String"）、TypeHint（接下来会讲到，用于泛型类型参数）、Java 原生 Class（例如 String.class) 等；不过字符串形式的用法即将废弃，如果确实有必要，请使用 Class.forName() 等方法来解决。
下面是 ExecutionEnvironment 类的 registerType 方法，它可以向 Flink 注册子类信息（Flink 认识父类，但不一定认识子类的一些独特特性，因而需要注册），下面是 Flink-ML 机器学习库代码的例子：
从下图可以看到，如果通过 TypeExtractor.createTypeInfo(type) 方法获取到的类型信息属于 PojoTypeInfo 及其子类，那么将其注册到一起；否则统一交给 Kryo 去处理，Flink 并不过问（这种情况下性能会变差）。
声明类型信息的常见手段
通过 TypeInformation.of() 方法，可以简单地创建类型信息对象。
1. 对于非泛型的类，直接传入 Class 对象即可
2. 对于泛型类，需要借助 TypeHint 来保存泛型类型信息
TypeHint 的原理是创建匿名子类，运行时 TypeExtractor 可以通过 getGenericSuperclass(). getActualTypeArguments() 方法获取保存的实际类型。
3. 预定义的快捷方式
例如 BasicTypeInfo，这个类定义了一系列常用类型的快捷方式，对于 String、Boolean、Byte、Short、Integer、Long、Float、Double、Char 等基本类型的类型声明，可以直接使用。
例如下面是对 Row 类型各字段的类型声明，使用方法非常简明，不再需要 new XxxTypeInfo<>(很多很多参数)
当然，如果觉得 BasicTypeInfo 还是太长，Flink 还提供了完全等价的 Types 类（org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types）：
特别需要注意的是，flink-table 模块也有一个 Types 类（org.apache.flink.table.api.Types），用于 table 模块内部的类型定义信息，用法稍有不同。使用 IDE 的自动 import 时一定要小心：
4. 自定义 TypeInfo 和 TypeInfoFactory
通过自定义 TypeInfo 为任意类提供 Flink 原生内存管理（而非 Kryo），可令存储更紧凑，运行时也更高效。
开发者在自定义类上使用 @TypeInfo 注解，随后创建相应的 TypeInfoFactory 并覆盖 createTypeInfo 方法。
注意需要继承 TypeInformation 类，为每个字段定义类型，并覆盖元数据方法，例如是否是基本类型（isBasicType）、是否是 Tuple（isTupleType）、元数（对于一维的 Row 类型，等于字段的个数）等等，从而为 TypeExtractor 提供决策依据。
更多示例，请参考 Flink 源码的 org/apache/flink/api/java/typeutils/TypeInfoFactoryTest.java
TypeSerializer
Flink 自带了很多 TypeSerializer 子类，大多数情况下各种自定义类型都是常用类型的排列组合，因而可以直接复用：
如果不能满足，那么可以继承 TypeSerializer 及其子类以实现自己的序列化器。
Kryo 序列化
对于 Flink 无法序列化的类型（例如用户自定义类型，没有 registerType，也没有自定义 TypeInfo 和 TypeInfoFactory），默认会交给 Kryo 处理。
如果 Kryo 仍然无法处理（例如 Guava、Thrift、Protobuf 等第三方库的一些类），有以下两种解决方案：
\1. 可以强制使用 Avro 来替代 Kryo：
env.getConfig().enableForceAvro(); // env 代表 ExecutionEnvironment 对象, 下同
\2. 为 Kryo 增加自定义的 Serializer 以增强 Kryo 的功能：
env.getConfig().addDefaultKryoSerializer(Class<?> type, Class<? extends Serializer<?>> serializerClass
以及
env.getConfig().registerTypeWithKryoSerializer(Class<?> type, T serializer)
如果希望完全禁用 Kryo（100% 使用 Flink 的序列化机制），则可以使用以下设置，但注意一切无法处理的类都将导致异常：
env.getConfig().disableGenericTypes();
类型机制的陷阱与缺陷
金无足赤，人无完人。Flink 内置的类型系统虽然强大而灵活，但仍然有一些需要注意的点：
1. Lambda 函数的类型提取
由于 Flink 类型提取依赖于继承等机制，而 lambda 函数比较特殊，它是匿名的，也没有与之相关的类，所以其类型信息较难获取。
Eclipse 的 JDT 编译器会把 lambda 函数的泛型签名等信息写入编译后的字节码中，而对于 javac 等常见的其他编译器，则不会这样做，因而 Flink 就无法获取具体类型信息了。
2. Kryo 的 JavaSerializer 在 Flink 下存在 Bug
推荐使用 org.apache.flink.api.java.typeutils.runtime.kryo.JavaSerializer 而非 com.esotericsoftware.kryo.serializers.JavaSerializer 以防止与 Flink 不兼容。
类型机制与内存管理
下面以 StringSerializer 为例，来看下 Flink 是如何紧凑管理内存的：
下面是具体的序列化过程：
可以看到，Flink 对于内存管理是非常细致的，层次分明，代码也容易理解。
参考阅读
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