updateStateByKey与mapWithState是Apache Flink中两种处理状态的方式，它们在处理流式数据时非常有用。这两种方法允许你根据流式数据中的键值对来更新状态。

updateStateByKey是Flink早期版本中提供的方法，它允许你根据键来更新状态，这个方法接受一个初始状态，一个状态更新函数和一个键值对输入流，当输入流中的键与当前状态中的键匹配时，状态更新函数会被调用，并使用新的值来更新状态，如果输入流中的键与当前状态中的键不匹配，那么状态将保持不变。

下面是一个使用updateStateByKey的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.UpdateStateKeyFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapState;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class UpdateStateByKeyExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env.fromElements(
                new Tuple2<>("key1", 1),
                new Tuple2<>("key1", 2),
                new Tuple2<>("key2", 3)
        );
        MapStateDescriptor<String, Integer> stateDescriptor = new MapStateDescriptor<>(
                "state",
                String.class,
                Integer.class
        );
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = dataStream
                .updateStateByKey(new UpdateStateKeyFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
                    private MapState<String, Integer> state;
                    @Override
                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                        state = getRuntimeContext().getMapState(stateDescriptor);
                    }
                    @Override
                    public void updateKeyedState(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
                        state.put(value.f0, value.f1);
                    }
                });
        result.print();
        env.execute();
    }
}

在上面的示例中，我们创建了一个包含键值对的DataStream，并使用updateStateByKey方法来根据键更新状态，我们定义了一个UpdateStateKeyFunction，并在open方法中获取了MapState的引用，在updateKeyedState方法中，我们将输入流中的值添加到MapState中，我们打印出处理后的结果。

随着Flink的发展，updateStateByKey方法被视为过时的，并在后续版本中被弃用，取而代之的是mapWithState方法，与updateStateByKey相比，mapWithState提供了更灵活的状态管理功能，并支持更复杂的逻辑，它允许你在每个事件上执行自定义的映射操作，并根据需要更新状态。mapWithState还提供了更多的状态操作，如删除状态和清除状态。

下面是一个使用mapWithState的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class MapWithStateExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env.fromElements(
                new Tuple2<>("key1", 1),
                new Tuple2<>("key1", 2),
                new Tuple2<>("key2", 3)
        );
        MapStateDescriptor<String, Integer> stateDescriptor = new MapStateDescriptor<>(
                "state",
                String.class,
                Integer.class
        );
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = dataStream
                .process(new ProcessFunction<