Flink 状态后端及RocksDBStateBackend的优势

 

MemoryStateBackend（只用于本地开发和调试，不用于生产）和FsStateBackend（如果Flink作业的状态很小或需要很低的延迟，则应该考虑FsStateBackend）,这两种都是基于JVM堆。

RocksDBStateBackend：非分布式数据库，它通过Java Native接口（JNI）与Flink进行交互

RocksDBStateBackend的优势：

1、运行中的状态首先写入堆外/本机内存，然后当达到配置的阈值时刷新到本地磁盘。这意味着RocksDBStateBendback可以支持大于总配置堆容量的状态，或者说其状态大小只受限于整个集群中的可用磁盘空间

2、因为RocksDBStateBackend不使用JVM堆来存储运行中的状态，故它也不受JVM垃圾回收的影响，具有可预测的延迟。

3、支持增量checkpoint，增量检查点非常适用于超大状态的场景

需要注意的是RocksDBStateBackend也需要配置外部文件系统，集中保存state