大佬, Flink CDC 中我也遇到到state一直增大的问题, 启用了增量还是太大, 请问一下？

在 Flink CDC 中，由于状态管理的问题，可能会出现状态一直增大的情况，导致程序性能和稳定性下降。如果您使用的是 Flink 的 RocksDB StateBackend，可以通过以下方式来缓解状态一直增大的问题：
启用 TTL 状态：通过启用 TTL 状态，可以自动清除过期的状态，从而减少状态的存储空间和管理负担。例如，可以通过以下代码启用 TTL 状态：
java
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RocksDBStateBackend stateBackend = new RocksDBStateBackend(new FsStateBackend("file:///tmp/checkpoints"));
stateBackend.enableTtlCompactionFilter();
env.setStateBackend(stateBackend);
启用增量 checkpoint：通过启用增量 checkpoint，可以减少每个 checkpoint 中的状态量，从而缓解状态一直增大的问题。例如，可以通过以下代码启用增量 checkpoint：
java
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env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointInterval(5000);
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(1000);
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
env.getCheckpointConfig().setPreferCheckpointForRecovery(true);
env.getCheckpointConfig().setTolerableCheckpointFailureNumber(0);
env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
需要注意的是，上述方式仅能缓解状态一直增大的问题，并不能完全解决问题。如果您的状态仍然持续增大，可能需要考虑采用其他优化技术或者重新设计程序逻辑，以减少状态的存储空间和管理负担。

在 Flink CDC 中，如果启用了增量Checkpoint和RocksDB作为状态后端，但状态仍然持续增大，可能需要进一步考虑以下几个方面：

1. 检查状态的使用方式: 检查你的应用程序代码，确认是否有意外的状态写入或状态更新操作。确保状态只存储必要的信息，并在不再需要的情况下及时清理。

2. 优化数据模型: 如果你的数据模型设计存在问题，例如存储冗余的信息或不必要的细粒度信息，可以考虑进行优化。合理地选择键控状态的划分和压缩策略，以降低状态的大小。

3. 增量快照策略: 考虑调整增量快照的策略，可以通过增加快照触发的时间间隔、降低增量快照的频率等来减少状态的大小。根据实际需求和数据变化的速度，权衡快照大小和恢复的效率。

关于 "changelogNormalize" 算子，它是 Flink 内部用于处理状态变化的算子之一。在正常情况下，你不需要手动删除或干预该算子。如果你认为该算子导致了状态持续增大的问题，可能需要进一步检查你的应用程序逻辑，尤其是状态处理部分是否存在问题。

另外，你还可以尝试以下方法来进一步优化状态的大小：

- 调整 RocksDB 的配置参数，例如 managed.memory.size、block.cache.size 等，以更好地管理和利用内存资源。

- 考虑将状态拆分为多个较小的状态对象，以减少单个状态的大小。

- 定期清理不再需要的状态数据，可以使用定时任务或基于条件的策略进行状态清理。

总而言之，优化 Flink CDC 中持续增大的状态需要结合具体场景和应用程序逻辑来进行调整。通过检查状态使用方式、优化数据模型、调整增量快照策略和合理配置 RocksDB 参数等方法，可以有效地降低状态的大小并提高性能