Flink这个合并过程不是自动进行的吗？

操作系统的open files 太小了吧，改下句柄数 ，此回答整理自钉群“【②群】Apache Flink China社区”

在 Apache Flink 中，当 RocksDB 被用作状态后端时，RocksDB 内部确实有一个后台合并（compaction）流程，它是自动进行的。RocksDB 通过 compaction 过程来管理其 SST 文件（Sorted String Table），包括合并小文件、删除过期或已覆盖的键值对以及释放空间。这个过程有助于优化存储效率和查询性能。

然而，您遇到的问题表明由于某种原因，RocksDB 在尝试打开更多文件时达到了操作系统允许的最大打开文件数限制。这可能是由于以下几个原因：

1. 打开文件句柄限制：操作系统对单个进程可同时打开的文件数量有限制。在 Linux 系统中，可以通过 ulimit -n 命令查看和修改此限制。对于高并发或大量状态存储的应用场景，可能需要增加这个限制。

2. Compaction 不及时或配置不当：如果 RocksDB 的 compaction 配置不合适（例如，阈值设置得过高），可能导致 SST 文件累积过多而未能及时合并。检查并调整 RocksDB 的 compaction 参数可以帮助解决此类问题。

3. 状态增长过快：如果您的应用状态增长速度非常快，以至于 compaction 过程无法跟上新产生的 SST 文件的速度，也可能导致文件数量激增。

4. 资源限制：Flink 或 RocksDB 在运行过程中可能受限于 YARN 等资源管理系统分配的资源，如果磁盘 I/O 或 CPU 资源不足，可能影响 compaction 的效率。

要解决这个问题，您可以考虑以下措施：

• 调整操作系统级别的最大打开文件数限制。
• 调整 RocksDB 的 compaction 参数，使之更适应您的应用场景。
• 监控并优化 Flink 应用的状态存储量和增长率，避免状态无限制膨胀。
• 如果在 YARN 等集群环境中运行，确保给 Flink 任务分配足够的资源，特别是磁盘空间和 CPU。同时，也可以针对 RocksDB 设置合理的内存缓冲区大小以提高写入性能和 compaction 效率。