Flink中TaskManager产生的Checkpoint文件占用空间一直增长，可能有以下原因：

数据量增加

• 输入数据增多：如果作业处理的输入数据量不断增加，Checkpoint需要记录更多的状态信息，包括算子状态、窗口状态等，以保证在故障恢复时能准确恢复作业状态，这会导致Checkpoint文件占用空间相应增长。

• 状态数据累积：某些算子可能会累积状态数据，如窗口算子在处理长时间跨度的窗口时，随着时间推移，窗口内的数据量不断增加，状态数据也会持续膨胀，使得Checkpoint文件变大。

Checkpoint设置不合理

• 检查点间隔过短：如果设置的Checkpoint间隔时间过短，在单位时间内会产生更多的Checkpoint文件。虽然每个Checkpoint记录的状态量可能相对较少，但文件数量增多会导致总体占用空间增加。

• 保留策略不当：Flink的Checkpoint保留策略决定了保存多少个历史Checkpoint。如果保留了过多的历史Checkpoint，而这些Checkpoint又没有及时被清理，就会导致占用空间不断上升。

状态后端选择

不同的状态后端对Checkpoint的存储和管理方式不同。例如，FsStateBackend将状态数据存储在文件系统中，而RocksDBStateBackend将状态数据存储在本地的RocksDB数据库中。如果选择的状态后端不适合当前作业的特点，可能会导致Checkpoint文件占用空间增长过快。比如，对于大规模的状态数据，RocksDBStateBackend可能因为其本地存储的特性，在处理高并发的Checkpoint时，可能会出现文件碎片等问题，导致空间占用增加。

作业逻辑问题

• 内存泄漏：作业中存在内存泄漏，导致算子状态不断累积，无法被正常释放。即使在Checkpoint时，这些本应被清理的状态也会被保存下来，使得Checkpoint文件越来越大。

• 状态更新频繁：作业中的某些算子频繁更新状态，而这些状态又不能及时被合并或清理，会导致状态数据不断膨胀，进而使Checkpoint文件占用空间持续增长。

外部系统影响

• 数据倾斜：如果作业中存在数据倾斜，某些TaskManager处理的数据量远大于其他TaskManager，这些TaskManager上的状态数据会快速增长，导致其产生的Checkpoint文件占用空间也相应增大。

• 依赖的外部系统变化：作业依赖的外部系统（如数据库、消息队列等）发生变化，可能导致作业读取的数据量或数据格式发生改变，从而使作业的状态数据发生变化，Checkpoint文件占用空间也可能随之增长。