Flink中我的State 数据过期时间设置24h，但ck列表里只显示最近30分钟的检查点。正常吗？

是的，Flink作业中状态的大小会影响作业的重启时间。当作业重新启动时，Flink需要将之前的状态数据加载回内存中，以便继续处理。如果状态数据很大，加载和恢复状态所需的时间将会更长。

具体而言，状态的大小对重启时间的影响有以下几个方面：

磁盘IO：如果状态数据无法完全放入内存中，Flink可能需要将一部分状态数据存储在磁盘上。在重启时，需要从磁盘读取这些状态数据，这会涉及到磁盘IO操作，而磁盘IO的速度通常较慢，可能导致重启时间延长。

网络传输：如果使用分布式部署的Flink作业，状态数据可能需要在不同的任务管理器之间进行传输。在重启时，需要将状态数据从存储位置传输到相应的任务管理器，这涉及到网络通信。如果状态数据很大，网络传输的时间会增加，从而延长重启时间。

初始化和恢复：重启作业时，Flink需要重新初始化状态并将之前的状态数据恢复到各个算子中。如果状态数据很大，初始化和恢复的过程会更加耗时。

因此，为了减少作业的重启时间，需要注意控制状态的大小。可以考虑以下优化措施：

使用状态后端：选择合适的状态后端，如RocksDB状态后端，可以将部分状态数据持久化到磁盘，避免全部存储在内存中，从而减少内存压力和重启时间。
分区和分片：对状态进行分区和分片，将大状态拆分为多个小状态，可以减小单个状态的大小，提高重启效率。
状态清理：定期清理过期或不再需要的状态数据，避免状态数据过大导致不必要的负担和重启延迟。

前端展示有限的，checkpoint 是增量的，展示太多用处也没有很大。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”