Flink CDC里 rocksdb 全量checkpoint开启了ttl,为什么checkpoint文件还持续增大 ?
在Flink CDC中,即使开启了RocksDB全量checkpoint的TTL,checkpoint文件大小仍然可能会持续增大。以下是一些可能的原因:
综上所述,即使开启了RocksDB全量checkpoint的TTL,由于写入放大、Flush速度慢、状态注册和过期以及动态平衡未达到等原因,checkpoint文件大小仍然可能会持续增大。
当 RocksDB 全量 checkpoint 开启了 TTL(Time To Live)时,checkpoint 文件仍然可能会持续增大,原因可能包括但不限于:
要控制 checkpoint 文件大小的增长,请关注 Flink 应用的状态管理,确保不必要的状态得到清理,并合理设置 RocksDB 的内部选项以限制其状态大小。确认 checkpoint TTL 参数是否正确设置并在达到设定时间后检查点文件能否成功清理。
在 Apache Flink 中,当使用 RocksDB 作为状态后端,并且开启了 Checkpoint TTL(Time To Live)时,Checkpoint 文件大小仍然持续增大的原因可能包括以下几点:
增量checkpoint的累积:
状态清理不及时:
状态增长速度大于清理速度:
配置问题:
state.backend.rocksdb.checkpoint.cleanup
参数,以确保过期的 checkpoint 被正确清理。table.exec.state.ttl
可能仅影响了在内存中的状态存储,而不直接影响 RocksDB 在磁盘上的 checkpoint 清理策略。故障恢复与保留策略:
要解决这个问题,请确保您对 RocksDB 后端相关的 checkpoint 清理和 TTL 设置进行了正确的配置,并结合实际应用状态更新情况和资源限制进行调优。同时,定期监控并分析 checkpoint 文件的增长情况以及作业运行日志可以帮助定位具体问题所在。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。