请问各位大佬，flink-cdc 做regular join state设置永不过期会有问题，但是
请问各位大佬，flink-cdc 做regular join state设置永不过期会有问题，但是我们的业务场景需要state内保存全量数据，有什么其他解决方案吗？(业务场景无法做 interval join ) 我们目前是通过flink-kafka 处理， 定时向kafka内同步历史数据，从而保证flink内一直有全量数据； 但是定时同步会有短时间的反压问题。
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坚持这件事孤独又漫长。
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对于需要在state中保存全量数据的场景，可以考虑使用flink的状态后端（如RocksDB）存放数据，并对数据进行TTL（Time-To-Live）设置。
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具体实现方式是：定期根据TTL设置批量删除过期的key-value，以保证state中只保存最新的数据。当新数据进入时，先检查是否已有旧数据，如果有，则将旧数据标记为过期，再将新数据加入到state中。
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需要注意的是，在使用TTL时，需要兼顾内存和IO开销，以确保对实时流数据的处理效率不产生太大影响。
2023-04-10 23:43:53赞同 展开评论 -
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