Flink中我的state数据，20多G，怪不得启动很慢。这个能优化吗？

如果您的Flink作业的状态数据非常大（20多GB），启动时间较长是可以预期的。在这种情况下，以下是一些优化状态数据的方法：

状态分区：将状态数据分割成多个分区，每个分区存储部分状态。这样可以将大状态拆分为多个小状态，提高状态读写和恢复的性能。Flink提供了状态分区的支持，您可以使用KeyedState接口的partitionedState方法来实现状态分区。

状态清理：定期清理过期或不再需要的状态数据可以减小状态数据的大小。根据应用程序的需求，可以设置适当的清理策略和时间间隔来删除过期的状态数据。

状态压缩：对于某些状态数据，可以考虑使用压缩算法进行压缩，以减小状态数据的存储空间。Flink提供了状态压缩的功能，您可以使用ValueState接口的update方法和ValueStateDescriptor的enableValueCompression方法来启用状态压缩。

存储优化：Flink支持多种状态后端（State Backend），如内存状态后端、RocksDB状态后端等。不同的状态后端具有不同的性能和存储特性。您可以根据您的应用程序需求选择合适的状态后端，并进行相应的配置和优化。

数据结构优化：优化状态数据的数据结构可以减小状态的大小并提高读写性能。例如，使用合适的数据结构（如Map、List、Set等）来存储状态，避免冗余或不必要的数据存储。

并行度调整：调整作业的并行度可能会对状态数据的大小和性能产生影响。增加并行度可能导致状态数据的分布更为均匀，减小每个任务的状态负载。

你可以看看TTL，根据自己计算时间来控制下状态大小。https://zhuanlan.zhihu.com/p/592762136 此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群