Flink CDC里在使用rocksdb作为状态后端，并且使用全量checkpoint，不会这样吗？

当使用RocksDB作为状态后端时，Flink CDC的全量checkpoint会保存所有的状态信息，包括CDC读取的offset等关键状态。关于FULL_STATE_SCAN_SNAPSHOT清理策略，它是指在某些情况下，RocksDB的状态恢复可能需要扫描所有SST文件来生成快照。然而，对于Flink CDC而言，如果正确且频繁地做checkpoint，理论上不应该触发此类全量扫描，因为它会定期持久化必要的状态，以便在故障恢复时快速定位和恢复。不过，具体的清理策略和行为可能会受到Flink版本、RocksDB配置以及其他设置的影响，因此需要查阅对应版本的文档以确认最佳实践。

在使用RocksDB作为状态后端并使用全量checkpoint时，不会触发FULL_STATE_SCAN_SNAPSHOT清理策略。

Flink CDC（Change Data Capture）是一个用于捕获数据库变更的源连接器，它可以将数据库的变更事件实时地同步到数据处理系统中。在使用RocksDB作为状态后端时，Flink CDC可以利用RocksDB的高效存储和查询性能来管理状态数据。同时，全量checkpoint是Flink中用于确保状态一致性和容错的机制。

然而，在某些情况下，即使使用了全量checkpoint，也可能会遇到需要清理旧的状态数据的情况。FULL_STATE_SCAN_SNAPSHOT是Flink中的一种清理策略，它会在每次checkpoint时扫描所有的状态数据，并根据配置的TTL（Time-To-Live）值来决定哪些状态数据需要被清理。

需要注意的是，FULL_STATE_SCAN_SNAPSHOT策略主要针对的是增量模式下的checkpoint，而不是全量checkpoint。在全量checkpoint模式下，由于会保存所有状态的完整快照，因此通常不需要额外的清理策略来处理旧的状态数据。

此外，如果在使用Flink CDC的过程中遇到checkpoint大小持续增长的问题，可能需要检查其他配置项或调整相应的策略来解决。例如，可以调整table.exec.state.ttl的值来控制状态数据的生命周期，或者优化checkpoint的频率和方式来减少状态数据的大小。

综上所述，在使用RocksDB作为状态后端并使用全量checkpoint时，通常不会触发FULL_STATE_SCAN_SNAPSHOT清理策略。如果需要管理状态数据的大小和生命周期，应考虑其他配置和策略。

全量Checkpoint意味着Flink会保存整个流处理任务的所有状态信息。
在Flink CDC场景下，这意味着不仅包括普通算子的状态，还包括了源连接器（例如从数据库读取变更日志的Debezium等）的内部状态，即已经消费过的数据位置信息。