Flink这种场景中的，第四步将 状态存储从内存换成rockdbs之后，还能扛得住吗？

在使用Flink SQL进行数据处理的场景中，如果状态数据量比较大，使用RocksDB作为状态存储后端通常是一个可行的选择。根据您描述的四层Flink作业流程，其中第四步考虑将状态存储从内存切换到RocksDB，这种改变是有可能支撑起您的数据处理需求的。

以下是一些关于使用RocksDB作为状态存储的分析：

1. 状态大小：RocksDB能够保存TB级别的状态，这非常适合那些状态特别大的Flink作业，尤其是当状态大小超过JVM堆内存容量时。
2. 性能优化：虽然RocksDB的性能依赖于适当的调优，但通过调整配置参数，例如Block Cache的大小，可以显著提高读写性能。
3. 增量检查点：RocksDB是唯一支持增量检查点（incremental checkpointing）的状态后端选项，这可以减少检查点操作的时间和资源消耗。
4. 延迟可预测性：如果您希望有更可预测的延迟，RocksDB由于其稳定的性能表现，通常能够满足这一需求。
5. 不受垃圾回收影响：与基于内存的状态后端相比，RocksDB不受Java垃圾回收的影响，有助于减少由垃圾回收引起的停顿时间。
6. 持久化保障：使用RocksDB可以将状态数据持久化到磁盘上，即使在作业失败后，也能保证状态数据不会丢失，这对于确保作业的稳定性和容错能力非常重要。

总体而言，考虑到您提到的订单数据处理场景，特别是需要处理上百GB级别的大状态，使用RocksDB作为状态后端是比较合理的选择。它不仅能够提供足够的存储空间来保存大量状态，还能通过优化获得良好的性能表现。当然，为了达到最佳效果，您可能需要根据实际情况对RocksDB进行细致的性能调优。

压力会比较大，你用的云产品吗？云上gemini表现会好一些。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”