Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理框架，其中一个关键特性就是其支持有状态的流处理（Stateful Stream Processing）。在流处理场景下，状态指的是处理数据的算子（Operator）能够记住之前处理过的部分数据或结果，以便在处理后续数据时作出基于历史上下文的决策。

**Flink Stateful Stream Processing 的核心特点：**

1. **状态管理**：
- Flink 中的状态可以分为两类：Keyed State 和 Operator State。Keyed State 是基于键值对（Key-Value Pair）的，适用于具有相同键的所有事件；Operator State 是全局性的，与特定算子相关联，不受键值对的影响。

2. **精确一次的状态一致性**：
- Flink 提供了精确一次（exactly-once）的状态一致性保证，意味着即使在出现故障的情况下，系统也能确保状态不会丢失也不会重复计算，从而实现精确的最终结果。

3. **轻量级状态存储**：
- Flink 的状态存储是轻量级的，可以直接存储在 JVM 堆内存中，也可以通过 RocksDB 存储在本地磁盘，甚至可以使用远程状态后端（如 Apache Ignite 或 Redis）进行状态存储，以适应不同规模和性能需求的场景。

4. **容错性**：
- 通过周期性的 Checkpoint 机制，Flink 能够将当前算子的状态保存到持久化存储，当系统发生故障时，可以从最近的 Checkpoint 恢复状态和数据流，保证状态的一致性和数据处理的正确性。

5. **状态访问与更新**：
- Flink 提供了丰富的方法来操作状态，如 ValueState、ListState、MapState、AggregatingState 等，支持状态的读取、更新和合并。

6. **窗口处理**：
- 窗口是 Flink 中基于时间或计数器定义的有限数据集合，允许在流上进行有状态的聚合运算。Flink 支持滑动窗口、滚动窗口、会话窗口等多种窗口类型，所有窗口操作都是有状态的，可以对窗口内的数据进行聚合计算。

7. **事件时间处理**：
- Flink 对事件时间的支持使得其在处理乱序事件时仍然能够准确地维护状态和计算结果。通过 watermark 机制，Flink 可以有效地处理事件时间的延迟和乱序问题。

总结来说，Flink 的有状态流处理能力使其在处理实时数据流时能够实现复杂的计算逻辑，如事件聚合、计数、滑动窗口计算等，并且在保证高吞吐量的同时，还能提供严格的一致性保证，这对于构建健壮的实时数据处理系统至关重要。