Flink单独抽几个ck看状态并不单调递增，是不是状态清理不对？

Flink中的检查点（checkpoint）状态不单调递增可能是由于状态管理或清理不当导致的。在Flink中，状态管理分为托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State）。以下是一些可能导致该问题的原因及建议：

状态数据结构：如果您使用的是原始状态（Raw State），则需要自行管理状态的序列化和反序列化。原始状态只支持字节数组，任何上层数据结构需要序列化为字节数组，这可能导致状态在检查点间不一致。建议使用托管状态，因为Flink可以自动处理常见的数据结构，如ValueState、ListState、MapState等。
状态清理策略：如果状态数据具有时效性，例如某些统计结果只在特定时间内有效，那么应该实现状态的清理逻辑。Flink SQL中可以通过定义状态的TTL（Time-To-Live）来自动清理过期状态。确保您的状态清理策略正确实施，以避免无效或过时的状态数据影响检查点的正确性。
并行度变化：当Flink应用的并行度发生变化时，托管状态会被重新分布到新的并行实例上。如果在这个过程中状态管理不当，也可能导致检查点状态不单调递增。请确保在调整并行度时，状态的迁移和重新分配是正确处理的。
检查点配置：检查点的配置也会影响状态的一致性。例如，检查点间隔、超时设置、最小间隔等参数需要根据具体的作业负载和状态大小进行合理配置。不正确的配置可能导致检查点过程中状态的不一致。
故障恢复：检查点是Flink容错机制的核心，确保故障恢复后的状态与故障前一致。如果检查点过程中发生故障或者网络延迟，也可能导致状态不单调递增。需要检查日志以确定是否有故障发生，并分析故障对检查点的影响。
总的来说，为了解决状态不单调递增的问题，您需要仔细检查状态管理策略，包括选择正确的状态类型、实现适当的状态清理逻辑、正确处理并行度变化以及优化检查点配置。同时，监控Flink作业的运行情况，及时调整相关配置和策略，以确保状态的一致性和准确性。