flink是配置rocksdb比较好还是filesystem这个比较好？

对于Flink中的state.backend参数配置，选择使用RocksDB或FileSystem作为状态后端取决于您的具体需求和场景。以下是两种后端的特点和适用情况：

1. RocksDB（默认）：

   • 优点：RocksDB是一个嵌入式的键值存储，它提供了高性能的读写能力，特别是在处理大量状态更新时。它对随机访问和点查操作非常高效。
   • 适用场景：如果您的实时任务需要频繁地更新和访问状态，或者状态数据量较大，RocksDB通常是更好的选择。

2. FileSystem：

   • 优点：FileSystem后端将状态数据存储在文件系统中，这可以更容易地进行外部访问和调试。它通常不需要额外的依赖，因为大多数环境已经支持文件系统。
   • 适用场景：如果您的状态数据量相对较小，且不需要频繁的更新操作，或者您希望简化部署和避免额外的依赖，可以选择FileSystem作为状态后端。

关于长时间运行导致内存耗尽的问题，Flink的状态后端负责管理状态数据，而不是作业本身的内存消耗。如果您遇到内存耗尽的问题，可能需要考虑以下几点：

1. 内存管理：检查您的Flink作业的内存设置，确保为作业分配了足够的内存，并合理配置了内存相关参数，如taskmanager.memory.process.size、taskmanager.memory.fraction等。
2. 状态大小：监控状态的大小，确保它们在预期范围内。如果状态数据过大，可能需要调整状态后端的配置或优化作业逻辑。
3. 垃圾回收：检查Java堆的使用情况，确保没有内存泄漏，并优化垃圾回收策略以减少暂停时间。
4. 资源调度：根据作业的资源需求和集群的可用资源进行合理的资源调度和负载均衡。
5. 日志和监控：启用详细的日志记录和监控系统，以便更好地理解作业的内存使用情况和性能瓶颈。

rocksdb vs filesystem 差异主要体现在：

1. rocksdb 使用本地存储，而filesystem使用外部存储，理论上存储空间不受限。
2. rocksdb io快，filesystem io慢。

上面的这两点和任务的运行时间长短没关系，长时间运行的任务也可以不占用大的状态，这个和业务逻辑有关。 ，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”