flink的状态后端用rockdbs性能怎么样？我目前用内存做状态存储，到我状态太大了，上百G了。

使用RocksDB作为Flink的状态后端，对于处理大量状态数据通常是一个比较好的选择。当内存不足以存储上百GB的状态数据时，RocksDB可以作为一个替代方案，因为它能够将状态数据持久化到磁盘上。以下是对使用RocksDB作为Flink状态后端的性能考量：

1. 性能表现：RocksDB是一个高性能的嵌入式键值数据库，它针对快速读写操作进行了优化。在Flink中，RocksDB可以有效地处理大量状态数据，尤其是在内存不足的情况下。
2. 内存管理：如果遇到性能问题，可以考虑调整RocksDB的内存托管参数。将state.backend.rocksdb.memory.managed参数设为false可以禁用RocksDB的内存托管，这可能会对性能产生影响。
3. 缓存大小：Block Cache的大小对于读性能至关重要。在Flink中，可以通过调整state.backend.rocksdb.block.cache-size参数来优化缓存大小，以提高读取性能。
4. 持久化：由于RocksDB将状态数据持久化到磁盘，这意味着即使在作业失败后，状态数据也不会丢失，这对于确保作业的稳定性和容错能力是非常重要的。
5. 适用场景：RocksDB特别适合于那些需要长时间运行、状态数据量大的作业，因为它能够有效地管理大量的状态数据，而不会对内存造成过大压力。
6. 性能调优：为了获得最佳性能，可能需要根据具体的作业特性和硬件环境对RocksDB进行一些性能调优，比如调整写缓冲区的大小、压缩策略等。

总的来说，如果您的状态数据量已经达到上百GB，并且内存存储已经不再可行，那么使用RocksDB作为状态后端是一个值得考虑的选择。不过，具体性能如何还需要根据您的作业特点和硬件环境进行实际测试和调优。

开源默认就是rocksdb，云上是Gemini。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”