"C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.8.0_102\bin\java.exe" -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,address=127.0.0.1:21096,suspend=y,server=n -javaagent:C:\Users\Administrator\AppData\Local\JetBrains\IntelliJIdea2021.2\captureAgent\debugger-agent.jar=file:/C:/Users/Administrator/AppData/Local/Temp/capture.props -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\classpath849000959.jar com.tongchuang.realtime.mds.ULEDataanomalyanalysis 已连接到目标 VM, 地址: ''127.0.0.1:21096'，传输: '套接字'' SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/F:/flink/flinkmaven/repository/org/apache/logging/log4j/log4j-slf4j-impl/2.10.0/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/F:/flink/flinkmaven/repository/org/slf4j/slf4j-log4j12/1.7.25/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory] 加载配置: 30 个参数配置加载完成，检查点时间: Wed Aug 06 07:55:06 CST 2025 广播配置更新完成, 配置项: 30 Exception in thread "main" org.apache.flink.runtime.client.JobExecutionException: Job execution failed. at org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobResult.toJobExecutionResult(JobResult.java:144) at org.apache.flink.runtime.minicluster.MiniClusterJobClient.lambda$getJobExecutionResult$3(MiniClusterJobClient.java:137) at java.util.concurrent.CompletableFuture.uniApply(CompletableFuture.java:602) at java.util.concurrent.CompletableFuture$UniApply.tryFire(CompletableFuture.java:577) at java.util.concurrent.CompletableFuture.postComplete(CompletableFuture.java:474) at java.util.concurrent.CompletableFuture.complete(CompletableFuture.java:1962) at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaInvocationHandler.lambda$invokeRpc$0(AkkaInvocationHandler.java:237) at java.util.concurrent.CompletableFuture.uniWhenComplete(CompletableFuture.java:760) at java.util.concurrent.CompletableFuture$UniWhenComplete.tryFire(CompletableFuture.java:736) at java.util.concurrent.CompletableFuture.postComplete(CompletableFuture.java:474) at java.util.concurrent.CompletableFuture.complete(CompletableFuture.java:1962) at org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$1.onComplete(FutureUtils.java:1081) at akka.dispatch.OnComplete.internal(Future.scala:264) at akka.dispatch.OnComplete.internal(Future.scala:261) at akka.dispatch.japi$CallbackBridge.apply(Future.scala:191) at akka.dispatch.japi$CallbackBridge.apply(Future.scala:188) at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run$$$capture(Promise.scala:60) at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run(Promise.scala) at org.apache.flink.runtime.concurrent.Executors$DirectExecutionContext.execute(Executors.java:73) at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.executeWithValue(Promise.scala:68) at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.$anonfun$tryComplete$1(Promise.scala:284) at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.$anonfun$tryComplete$1$adapted(Promise.scala:284) at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.tryComplete(Promise.scala:284) at akka.pattern.PromiseActorRef.$bang(AskSupport.scala:573) at akka.pattern.PipeToSupport$PipeableFuture$$anonfun$pipeTo$1.applyOrElse(PipeToSupport.scala:22) at akka.pattern.PipeToSupport$PipeableFuture$$anonfun$pipeTo$1.applyOrElse(PipeToSupport.scala:21) at scala.concurrent.Future.$anonfun$andThen$1(Future.scala:532) at scala.concurrent.impl.Promise.liftedTree1$1(Promise.scala:29) at scala.concurrent.impl.Promise.$anonfun$transform$1(Promise.scala:29) at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run$$$capture(Promise.scala:60) at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run(Promise.scala) at akka.dispatch.BatchingExecutor$AbstractBatch.processBatch(BatchingExecutor.scala:55) at akka.dispatch.BatchingExecutor$BlockableBatch.$anonfun$run$1(BatchingExecutor.scala:91) at scala.runtime.java8.JFunction0$mcV$sp.apply(JFunction0$mcV$sp.java:12) at scala.concurrent.BlockContext$.withBlockContext(BlockContext.scala:81) at akka.dispatch.BatchingExecutor$BlockableBatch.run(BatchingExecutor.scala:91) at akka.dispatch.TaskInvocation.run(AbstractDispatcher.scala:40) at akka.dispatch.ForkJoinExecutorConfigurator$AkkaForkJoinTask.exec(ForkJoinExecutorConfigurator.scala:44) at akka.dispatch.forkjoin.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java:260) at akka.dispatch.forkjoin.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:1339) at akka.dispatch.forkjoin.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1979) at akka.dispatch.forkjoin.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:107) Caused by: org.apache.flink.runtime.JobException: Recovery is suppressed by NoRestartBackoffTimeStrategy at org.apache.flink.runtime.executiongraph.failover.flip1.ExecutionFailureHandler.handleFailure(ExecutionFailureHandler.java:138) at org.apache.flink.runtime.executiongraph.failover.flip1.ExecutionFailureHandler.getFailureHandlingResult(ExecutionFailureHandler.java:82) at org.apache.flink.runtime.scheduler.DefaultScheduler.handleTaskFailure(DefaultScheduler.java:216) at org.apache.flink.runtime.scheduler.DefaultScheduler.maybeHandleTaskFailure(DefaultScheduler.java:206) at org.apache.flink.runtime.scheduler.DefaultScheduler.updateTaskExecutionStateInternal(DefaultScheduler.java:197) at org.apache.flink.runtime.scheduler.SchedulerBase.updateTaskExecutionState(SchedulerBase.java:682) at org.apache.flink.runtime.scheduler.SchedulerNG.updateTaskExecutionState(SchedulerNG.java:79) at org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster.updateTaskExecutionState(JobMaster.java:435) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcActor.handleRpcInvocation(AkkaRpcActor.java:305) at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcActor.handleRpcMessage(AkkaRpcActor.java:212) at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.FencedAkkaRpcActor.handleRpcMessage(FencedAkkaRpcActor.java:77) at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcActor.handleMessage(AkkaRpcActor.java:158) at akka.japi.pf.UnitCaseStatement.apply(CaseStatements.scala:26) at akka.japi.pf.UnitCaseStatement.apply(CaseStatements.scala:21) at scala.PartialFunction.applyOrElse(PartialFunction.scala:123) at scala.PartialFunction.applyOrElse$(PartialFunction.scala:122) at akka.japi.pf.UnitCaseStatement.applyOrElse(CaseStatements.scala:21) at scala.PartialFunction$OrElse.applyOrElse(PartialFunction.scala:171) at scala.PartialFunction$OrElse.applyOrElse(PartialFunction.scala:172) at scala.PartialFunction$OrElse.applyOrElse(PartialFunction.scala:172) at akka.actor.Actor.aroundReceive(Actor.scala:517) at akka.actor.Actor.aroundReceive$(Actor.scala:515) at akka.actor.AbstractActor.aroundReceive(AbstractActor.scala:225) at akka.actor.ActorCell.receiveMessage$$$capture(ActorCell.scala:592) at akka.actor.ActorCell.receiveMessage(ActorCell.scala) at akka.actor.ActorCell.invoke(ActorCell.scala:561) at akka.dispatch.Mailbox.processMailbox(Mailbox.scala:258) at akka.dispatch.Mailbox.run(Mailbox.scala:225) at akka.dispatch.Mailbox.exec(Mailbox.scala:235) ... 4 more Caused by: java.lang.NullPointerException: No key set. This method should not be called outside of a keyed context. at org.apache.flink.util.Preconditions.checkNotNull(Preconditions.java:76) at org.apache.flink.runtime.state.heap.StateTable.checkKeyNamespacePreconditions(StateTable.java:270) at org.apache.flink.runtime.state.heap.StateTable.get(StateTable.java:260) at org.apache.flink.runtime.state.heap.StateTable.get(StateTable.java:143) at org.apache.flink.runtime.state.heap.HeapMapState.get(HeapMapState.java:86) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.TtlMapState.lambda$getWrapped$0(TtlMapState.java:64) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.AbstractTtlDecorator.getWrappedWithTtlCheckAndUpdate(AbstractTtlDecorator.java:97) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.TtlMapState.getWrapped(TtlMapState.java:63) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.TtlMapState.contains(TtlMapState.java:96) at org.apache.flink.runtime.state.UserFacingMapState.contains(UserFacingMapState.java:72) at com.tongchuang.realtime.mds.ULEDataanomalyanalysis$OptimizedAnomalyDetectionFunction.processBroadcastElement(ULEDataanomalyanalysis.java:767) at org.apache.flink.streaming.api.operators.co.CoBroadcastWithKeyedOperator.processElement2(CoBroadcastWithKeyedOperator.java:133) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamTwoInputProcessorFactory.processRecord2(StreamTwoInputProcessorFactory.java:221) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamTwoInputProcessorFactory.lambda$create$1(StreamTwoInputProcessorFactory.java:190) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamTwoInputProcessorFactory$StreamTaskNetworkOutput.emitRecord(StreamTwoInputProcessorFactory.java:291) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.AbstractStreamTaskNetworkInput.processElement(AbstractStreamTaskNetworkInput.java:134) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.AbstractStreamTaskNetworkInput.emitNext(AbstractStreamTaskNetworkInput.java:105) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamOneInputProcessor.processInput(StreamOneInputProcessor.java:66) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamTwoInputProcessor.processInput(StreamTwoInputProcessor.java:98) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.processInput(StreamTask.java:423) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.mailbox.MailboxProcessor.runMailboxLoop(MailboxProcessor.java:204) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.runMailboxLoop(StreamTask.java:684) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.executeInvoke(StreamTask.java:639) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.runWithCleanUpOnFail(StreamTask.java:650) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.invoke(StreamTask.java:623) at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.doRun(Task.java:779) at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run(Task.java:566) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) 与目标 VM 断开连接, 地址为: ''127.0.0.1:21096'，传输: '套接字'' 进程已结束，退出代码为 1

时间: 2025-08-06 15:05:26 浏览: 10

<think>我们遇到了一个Flink作业执行失败的问题。从堆栈跟踪中，我们可以看到以下关键错误信息： ``` Caused by: java.lang.NullPointerException: No key set. This method should not be called outside of a keyed context. at org.apache.flink.util.Preconditions.checkNotNull(Preconditions.java:76) at org.apache.flink.runtime.state.heap.StateTable.checkKeyNamespacePreconditions(StateTable.java:270) at org.apache.flink.runtime.state.heap.StateTable.get(StateTable.java:260) at org.apache.flink.runtime.state.heap.StateTable.get(StateTable.java:143) at org.apache.flink.runtime.state.heap.HeapMapState.get(HeapMapState.java:86) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.TtlMapState.lambda$getWrapped$0(TtlMapState.java:64) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.AbstractTtlDecorator.getWrappedWithTtlCheckAndUpdate(AbstractTtlDecorator.java:97) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.TtlMapState.getWrapped(TtlMapState.java:63) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.TtlMapState.contains(TtlMapState.java:96) at org.apache.flink.runtime.state.UserFacingMapState.contains(UserFacingMapState.java:72) at com.tongchuang.realtime.mds.ULEDataanomalyanalysis$OptimizedAnomalyDetectionFunction.processBroadcastElement(ULEDataanomalyanalysis.java:767) ``` 错误发生在`com.tongchuang.realtime.mds.ULEDataanomalyanalysis$OptimizedAnomalyDetectionFunction.processBroadcastElement`方法的第767行。具体错误是：尝试在非keyed上下文中访问keyed state（MapState）。在Flink中，Keyed State（如MapState）只能在KeyedStream的上下文中使用。也就是说，只能在`KeyedProcessFunction`、`RichFlatMapFunction`（应用于KeyedStream）等函数中，或者在使用`apply`到KeyedStream时使用。这里，我们有一个`CoBroadcastWithKeyedOperator`，它处理两个流：一个是KeyedStream，另一个是广播流。在广播流的处理函数中（即`processBroadcastElement`方法），我们尝试访问了MapState，但是此时没有当前key（因为广播流不是keyed流），所以抛出了异常。 ### 解决方案在广播处理函数中，我们无法直接访问Keyed State，因为广播元素会被发送到所有并发的算子实例，而每个算子实例可能处理多个key。因此，在`processBroadcastElement`方法中，我们不知道当前是哪个key。但是，我们可能需要在广播流到达时更新所有key的状态。我们可以通过以下方式之一解决： 1. **遍历所有key并更新状态**：在`processBroadcastElement`方法中，我们可以获取状态后端，然后遍历所有key，为每个key更新状态。但是，Flink没有直接提供遍历所有key的API，而且这样做可能会影响性能。 2. **使用`BroadcastState`**：广播状态（Broadcast State）是Flink提供的一种特殊状态，用于将广播流的状态（广播状态）与另一流（可以是KeyedStream）的状态进行连接。广播状态是Operator State，因此它不绑定到特定的key，可以在广播处理函数中访问。根据错误上下文，我们使用的是`MapState`，并且是在一个`KeyedBroadcastProcessFunction`（或类似函数）中。但是，我们可能错误地在广播处理部分使用了Keyed State。正确的做法是： - 对于需要每个key单独维护的状态，使用Keyed State（在`processElement`方法中访问）。 - 对于广播流带来的全局状态，使用Broadcast State（在`processBroadcastElement`方法中访问）。 ### 代码修改建议假设我们有一个`KeyedBroadcastProcessFunction`，它有两个状态： - 一个Keyed State（比如`MapState`），用于存储每个key的数据。 - 一个Broadcast State（`MapStateDescriptor`定义），用于存储广播流的数据。在`processBroadcastElement`方法中，我们只能访问Broadcast State和全局的Operator State，而不能访问Keyed State。如果我们需要根据广播流更新每个key的状态，那么应该在`processElement`方法中监听Broadcast State的变化，然后更新Keyed State。但是，有时我们确实需要在广播流到达时触发对所有key的操作。这时，我们可以： - 在`processBroadcastElement`方法中，将广播数据放入Broadcast State。 - 同时，我们也可以在这个方法中设置一个标志（比如在另一个Broadcast State中）表明有新的广播数据到达，然后当处理每个key的元素时（在`processElement`中）检查这个标志，并更新Keyed State。但是这样需要等到每个key有新的元素到达时才会更新。另一种方法是使用`Context`的`applyToKeyedState`方法（如果可用）。但是，在Flink的`KeyedBroadcastProcessFunction`中，`processBroadcastElement`方法提供的`Context`有一个方法`applyToKeyedState`，可以让我们对每个key的状态进行操作。 ### 示例代码以下是一个示例，展示如何在广播事件中更新所有key的状态： ```java public class MyKeyedBroadcastProcessFunction extends KeyedBroadcastProcessFunction<KeyType, InputType, BroadcastType, OutputType> { // 定义Keyed State private MapStateDescriptor<String, Double> keyedStateDesc; // 定义广播状态描述符 private MapStateDescriptor<String, Double> broadcastStateDesc; @Override public void open(Configuration parameters) { keyedStateDesc = new MapStateDescriptor<>("keyed-state", String.class, Double.class); broadcastStateDesc = new MapStateDescriptor<>("broadcast-state", String.class, Double.class); } @Override public void processElement(InputType value, ReadOnlyContext ctx, Collector<OutputType> out) throws Exception { // 处理普通流元素，可以访问Keyed State和只读的Broadcast State ReadOnlyBroadcastState<String, Double> broadcastState = ctx.getBroadcastState(broadcastStateDesc); // 使用广播状态和keyed state进行一些处理 // ... } @Override public void processBroadcastElement(BroadcastType value, Context ctx, Collector<OutputType> out) throws Exception { // 更新广播状态 BroadcastState<String, Double> broadcastState = ctx.getBroadcastState(broadcastStateDesc); // 根据value更新broadcastState // 然后，我们想要更新所有key的keyed state，可以使用applyToKeyedState ctx.applyToKeyedState(keyedStateDesc, (key, state) -> { // 这里state是每个key的MapState // 根据广播数据更新这个key的状态 // 例如：state.put(...); }); } } ``` 注意：`applyToKeyedState`方法会遍历所有key，并对每个key的状态执行给定的函数。这是一个昂贵的操作，因此要谨慎使用。 ### 针对当前错误的修改根据错误堆栈，我们是在`processBroadcastElement`方法中直接访问了Keyed State（MapState），这导致了错误。我们应该改为： 1. 如果这个状态是每个key的，那么应该在`processElement`中访问，或者使用`applyToKeyedState`来遍历所有key。 2. 或者，将需要广播的数据放入Broadcast State，然后在`processElement`中结合Keyed State和Broadcast State进行处理。 ### 具体到代码行在`ULEDataanomalyanalysis.java`的第767行，我们在`processBroadcastElement`方法中调用了`MapState.contains(...)`。我们需要修改这部分代码，避免在广播处理函数中直接访问Keyed State。 ### 修改建议 1. 检查`OptimizedAnomalyDetectionFunction`是否继承自`KeyedBroadcastProcessFunction`。 2. 在`processBroadcastElement`方法中，不要直接访问Keyed State（如MapState）。如果确实需要更新所有key的状态，使用`context.applyToKeyedState`方法。 3. 或者，将需要的信息存入Broadcast State，然后在`processElement`中读取Broadcast State并更新Keyed State。 ### 示例修改假设原来的`processBroadcastElement`中有这样的代码： ```java MapState<String, Double> state = getRuntimeContext().getMapState(keyedStateDesc); if (state.contains(someKey)) { // ... } ``` 这会导致错误，因为此时没有key。我们需要改为使用`applyToKeyedState`或者改变设计。 ### 总结根本原因是在广播处理函数中错误地访问了Keyed State。解决方案是使用Broadcast State来存储广播数据，并在处理每个元素时结合Keyed State使用，或者使用`applyToKeyedState`来更新所有key的状态。由于没有完整的代码，无法给出具体的修改。但根据错误信息，我们需要修改`ULEDataanomalyanalysis.java`的第767行附近代码。 ### 相关问题 §§相关问题§§: 1. 在Flink中，Keyed State和Operator State有什么区别？ 2. 如何使用Flink的Broadcast State模式？ 3. 在KeyedBroadcastProcessFunction中，如何安全地更新所有key的状态？ 4. Flink中的状态管理有哪些最佳实践？</think>### 问题分析从错误日志看，核心问题是 `java.lang.NullPointerException: No key set. This method should not be called outside of a keyed context`。这表示在 Flink 的 `processBroadcastElement` 方法中尝试访问 Keyed State（如 `MapState`），但此时没有有效的 key 上下文。具体发生在 `ULEDataanomalyanalysis$OptimizedAnomalyDetectionFunction.processBroadcastElement` 的第 767 行。 ### 根本原因在 Flink 的广播处理函数中： 1. **广播流处理** (`processBroadcastElement`) 运行在**非 keyed 上下文**中 2. **Keyed State** (如 `MapState`) 只能在 `processElement` 方法中访问（keyed 上下文） 3. 当在 `processBroadcastElement` 中直接访问 `MapState.contains()` 时，Flink 无法确定当前 key，导致 `NullPointerException` ### 解决方案 #### 方法 1：使用 `applyToKeyedState` API（推荐）在广播处理中通过上下文遍历所有 key 的状态： ```java // 修改后的 processBroadcastElement 方法 @Override public void processBroadcastElement( BroadcastElement value, Context ctx, Collector<Output> out ) throws Exception { // 1. 更新广播状态 ctx.getBroadcastState(broadcastStateDescriptor).put(value.key(), value); // 2. 安全访问所有Keyed State ctx.applyToKeyedState(keyedStateDescriptor, (key, state) -> { if (state.contains(value.key())) { // 安全执行状态操作 state.put(value.key(), transform(value)); } }); } ``` #### 方法 2：通过主数据流触发状态更新 ```java // 在 processElement 中处理状态更新 @Override public void processElement( DataElement value, ReadOnlyContext ctx, Collector<Output> out ) throws Exception { // 1. 获取广播状态 ReadOnlyBroadcastState<String, Config> broadcastState = ctx.getBroadcastState(broadcastStateDescriptor); // 2. 当广播状态更新时触发操作 if (broadcastState.contains(value.getConfigKey())) { MapState<String, Double> keyedState = getRuntimeContext().getMapState(keyedStateDescriptor); keyedState.put(value.getKey(), calculate(value, broadcastState)); } } ``` ### 关键修改点 1. **状态访问分离**： - `processBroadcastElement` → 只操作 `BroadcastState` - `processElement` → 操作 `KeyedState` 2. **状态描述符**： ```java // 正确定义两种状态 private final MapStateDescriptor<String, Double> keyedStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>("keyedState", String.class, Double.class); private final MapStateDescriptor<String, Config> broadcastStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>("broadcastConfig", String.class, Config.class); ``` 3. **函数注册**： ```java // 在open方法中初始化状态 @Override public void open(Configuration parameters) { keyedState = getRuntimeContext().getMapState(keyedStateDescriptor); } ``` ### 错误代码定位问题出现在 `ULEDataanomalyanalysis.java` 第 767 行： ```java // 错误示例（在广播处理中直接访问KeyedState） if (keyedState.contains(configKey)) { // 此行引发NPE keyedState.put(configKey, newValue); } ``` ### 预防措施 1. **状态访问规则**： - ✅ 在 `processElement` 中访问 `KeyedState` - ✅ 在 `processBroadcastElement` 中访问 `BroadcastState` - ❌ 禁止跨上下文访问状态 2. **单元测试**： ```java // 测试广播状态更新是否触发KeyedState变更 @Test public void testBroadcastUpdateTriggersKeyedState() { // 1. 发送广播数据 broadcastStream.add(new BroadcastElement("config_update")); // 2. 发送主数据流元素 dataStream.add(new DataElement("key1")); // 3. 验证keyedState是否更新 assertThat(keyedState.get("key1"), equalTo(expectedValue)); } ``` ### 总结该错误是由于在广播处理函数中错误地访问了 Keyed State 导致的。解决方案需要严格遵循 Flink 的状态访问规则： 1. Keyed State 只能在 `processElement` 中访问 2. 广播状态更新需通过 `applyToKeyedState` 或主数据流触发 3. 两种状态类型需明确定义和使用

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