Flink CDC中关于状态后台 我用了 EmbeddedRocksDBStateBackend？

EmbeddedRocksDBStateBackend是Flink提供的一种状态后端实现，它使用RocksDB作为底层存储引擎。状态后端用于在Flink中管理和持久化状态信息，例如Flink应用程序的算子状态、键值状态等。

使用EmbeddedRocksDBStateBackend作为状态后端可以提供较高的性能和可靠性，并且可以在Flink应用程序中轻松地进行配置。在Flink CDC中使用EmbeddedRocksDBStateBackend可以使Flink CDC在处理大量数据时更加高效、可靠。

在使用EmbeddedRocksDBStateBackend时，您需要注意以下几点：

1.配置RocksDB的内存大小：RocksDB使用内存来缓存数据，因此需要适当地配置RocksDB的内存大小，以充分利用系统资源并提高性能。

2.定期清理过期数据：EmbeddedRocksDBStateBackend中存储的数据可能会变得过时或无用，因此需要定期清理过期数据，以释放存储空间并提高性能。

如果您在Flink CDC中使用了EmbeddedRocksDBStateBackend作为状态后端，并且遇到了磁盘读写速度较慢的问题，您可以尝试以下优化措施来提高性能：

1. 确保合适的硬件配置：确保您的计算节点上的磁盘性能足够支持高速读写。如果您使用的是机械硬盘，考虑升级到固态硬盘(SSD)可以显著提升磁盘性能。

2. 调整RocksDB配置：通过调整RocksDB的相关配置参数可以改善性能。您可以尝试调整如下参数：

   - rocksdb.write-buffer-size：增加该参数的值可以提高写入性能，默认值为64MB。    - rocksdb.max-write-buffer-number：增加该参数的值可以提高写入并行度，默认值为2。    - rocksdb.block-cache-size：增加该参数的值可以提高读取性能，默认值为8MB。

   您可以通过在Flink配置文件中设置这些参数来调整。注意，在进行调整时要根据实际情况进行测试和评估，以找到最佳的性能配置。

3. 考虑其他状态后台：如果您担心HashMapStateBackend可能会导致内存溢出，可以尝试使用其他状态后台，例如FsStateBackend。FsStateBackend将状态保存在文件系统中，可以提供较高的容量，并减轻内存压力。

   在使用HashMapStateBackend时，确保根据您的数据量和内存限制来合理设置并行度和内存分配。

4. 调整任务并行度：如果您的任务并行度过高，可能会导致磁盘负载较大，影响性能。考虑减少任务的并行度，以降低磁盘读写的压力。

5. 监控和日志：监控任务的运行状态和性能指标，并查看Flink的日志文件以获取更多信息。日志文件通常会记录错误、异常堆栈跟踪和其他有用的调试信息，帮助您定位性能问题所在。

需要注意的是，优化RocksDB的配置可能需要根据具体情况进行测试和调整。您可能需要根据任务的特点和硬件环境，尝试不同的参数配置来达到最佳性能。

ssd磁盘嘛？换ssd磁盘吧，xxHash64 可以更加小几倍，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”