如何正确的利用StateTtlConfig为State设置过期时间
各位Flink的朋友们你们好，我在使用Flink的过程中遇到两个问题，请教一下大家，问题如下：
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StateTtlConfig只是为一个StateTable下面的所有数据设置过期，并不能支持对一个KeyStream中的每一个key对应的数据设置过期时间。就拿Using Managed Keyed State 的CountWindowAverage 例子来说我无法对上游来的KeyedStream中的每一个element指定过期时间，或者说我没法定制化KeyStream中满足特定key构建规则的元素的过期时间。这个需求是因为我们应用原来的计算的中间结果合最终结果是存储在Redis里面的，不同的数据可以有不同的过期时间，这在redis中是很好实现的，但是在Flink中貌貌似不可以。
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Flink里面有一个QueryableStateCient的工具可以查询其他其他Operator存储的State数据，但是我看官方的文档写是一个Beta项目，其他的一些人也有分析这个工具除了一些状态类型的限制之外，他受限制与nettyServer和StateBackend本身的性能，所以他并不适合受用于高并发、高吞吐的场景。这个问题主要是结合我们自己的应用来考虑我们目前的计算结果都是通过Redis做中间存储的，虽然Redis的数据类型很丰富但是我们自己应用使用了一些比较复杂的数据结构放到Redis中会有一些序列化反序列的开销另外还有外部存储的开销，所以想将结果存到Flink中。但是目前对这个QueryableStateCient工具的实际性能存有疑问，大家有没有一些对这个工具的场景使用的，已经有相应的性能的数据分享一下。*来自志愿者整理的flink邮件归档
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针对您的两个问题，我将分别提供一些见解和建议：
1. 自定义KeyedStream中每个key对应数据的过期时间
Flink 的 StateTtlConfig 确实是为整个状态表设置过期策略，而不是针对单个 key。如果您需要对每个 key 对应的数据设置不同的过期时间，这在当前 Flink 版本中直接支持较为困难。不过，您可以考虑以下几种变通方案：
- 使用多个状态: 如果不同 key 的数据过期时间差异较大，可以考虑为每种不同的过期时间创建一个独立的状态，并在处理逻辑中根据 key 分别更新这些状态。
- 自定义状态管理: 虽然复杂度较高，但您可以通过实现自定义的
StateBackend或者利用RocksDB State Backend的灵活性来尝试更细粒度的过期控制。这可能涉及到直接操作底层状态存储，以实现按 key 定制过期逻辑。
2. Queryable State Client 的性能考量
Queryable State 功能确实是一个 Beta 特性，主要用于低延迟、小规模状态查询场景。它允许外部服务查询 Flink 运行时的任务状态，但确实存在一些限制和性能考量：
- 性能瓶颈: 如您所述，其性能受限于网络传输（Netty Server）、状态后端以及序列化/反序列化的开销。对于高并发、高吞吐量的应用，Queryable State 可能不是最佳选择。
- 使用场景: 通常推荐在调试、监控或者轻量级查询场景下使用 Queryable State。如果您的应用需要频繁且高性能地访问状态，直接依赖外部系统如 Redis 可能更为合适。
替代方案: - 持续输出到外部存储: 如果您希望减少对外部系统的依赖同时提高查询性能，可以考虑定期或基于某些条件将计算结果输出到高效的外部存储系统（如Kafka、HBase等），这样既保留了数据又便于查询。 - 优化Redis使用: 针对您提到的序列化开销，可以探索更高效的序列化方式（如 Protobuf、Smile 等）来减小数据体积和提升读写速度。同时，合理设计Redis的数据结构和使用模式，比如使用Hashes或Sorted Sets来减少查询复杂度。
综上所述，虽然Flink原生不直接支持按key定制过期时间和Queryable State在特定场景下的性能局限，但通过上述策略调整和架构优化，可以在很大程度上满足您的需求。在决定是否将中间结果迁移到Flink内部存储前，建议进行充分的测试和评估，确保新方案能满足您的性能和可靠性要求。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。
