问题一：为什么状态重新分配的时间远大于从远端存储读取状态数据的时间？
为什么状态重新分配的时间远大于从远端存储读取状态数据的时间？
参考回答：
状态重新分配涉及将状态数据根据新的并行度切分并分配到各个算子，这一过程比简单的数据读取更复杂，且需要确保数据的一致性和连续性，因此耗时较长。 
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问题二：Flink 如何通过 Key Group 管理状态？
Flink 如何通过 Key Group 管理状态？
参考回答：
Flink 使用 Key Group 作为最小单位来切分状态，将状态的 Key Space 映射到一个从 0 开始的正整数集（即 Key Group Range）。这个范围与算子的最大并发度相关。
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问题三：当算子并发度变化时，状态是如何重新分配的？
当算子并发度变化时，状态是如何重新分配的？
参考回答：
当算子并发度变化时，Flink 会根据 Key Group Range 将状态从旧的任务重新分配到新的任务中。例如，当并发度从 3 变为 4 时，新的 Task1 的状态将由原先两个 Task 的状态的一部分拼接而成，且这些状态是连续且没有交集的。
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问题四：DB Rebuild 在状态重新分配中的优化效果如何？
DB Rebuild 在状态重新分配中的优化效果如何？
参考回答：
DB Rebuild 在状态重新分配中的优化效果非常明显，能够显著减少状态重新分配的时间。然而，目前这部分工作仍处于探索性阶段，存在许多未解决的问题，因此尚未有明确的社区计划。
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问题五：为什么需要稳定快速地做 Checkpoint？
为什么需要稳定快速地做 Checkpoint？
参考回答：
稳定快速地做 Checkpoint 是当前的重点，因为很多实际问题都与 Checkpoint 相关。Checkpoint 的稳定性和速度直接影响到 Flink 作业的容错能力和恢复效率。 
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