Flink中我的State 数据过期时间设置24h,但是ck列表里只显示最近30分钟的检查点。正常吗?
是的,Flink作业中状态的大小会影响作业的重启时间。当作业重新启动时,Flink需要将之前的状态数据加载回内存中,以便继续处理。如果状态数据很大,加载和恢复状态所需的时间将会更长。
具体而言,状态的大小对重启时间的影响有以下几个方面:
磁盘IO:如果状态数据无法完全放入内存中,Flink可能需要将一部分状态数据存储在磁盘上。在重启时,需要从磁盘读取这些状态数据,这会涉及到磁盘IO操作,而磁盘IO的速度通常较慢,可能导致重启时间延长。
网络传输:如果使用分布式部署的Flink作业,状态数据可能需要在不同的任务管理器之间进行传输。在重启时,需要将状态数据从存储位置传输到相应的任务管理器,这涉及到网络通信。如果状态数据很大,网络传输的时间会增加,从而延长重启时间。
初始化和恢复:重启作业时,Flink需要重新初始化状态并将之前的状态数据恢复到各个算子中。如果状态数据很大,初始化和恢复的过程会更加耗时。
因此,为了减少作业的重启时间,需要注意控制状态的大小。可以考虑以下优化措施:
使用状态后端:选择合适的状态后端,如RocksDB状态后端,可以将部分状态数据持久化到磁盘,避免全部存储在内存中,从而减少内存压力和重启时间。
分区和分片:对状态进行分区和分片,将大状态拆分为多个小状态,可以减小单个状态的大小,提高重启效率。
状态清理:定期清理过期或不再需要的状态数据,避免状态数据过大导致不必要的负担和重启延迟。
前端展示有限的,checkpoint 是增量的,展示太多用处也没有很大。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”
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