“RocksDB 使用托管内存” 的功能是默认打开的,可以通过state.backend.rocksdb.memory.managed配置项控制。Flink 并不直接控制 RocksDB 的 native 内存分配,而是通过配置 RocksDB 来保证其使用的内存正好与 Flink 的托管内存预算相同。这个是在 slot 级上完成的。 为了设置 RocksDB 实例的总内存使用量,Flink 对同一...
Flink目前支持3种Statebackend:Memory,Filesystem,Rocksdb。其中,最适合生产环境使用的,就是Rocksdb。因此,RocksdbStatebackend性能调优也是Flink流作业在生产中进行调优的关键环节。 二、 进一步思考的动力 三、 优化方法的总结 在这里我先对文章中的调优方法进行一下简单的总结: 首先,Rocksdb数据存储需要落盘,而在tas...
Flink中Rocksdb的状态清除也十分简单,主要逻辑在RocksDbTtlCompactFiltersManager中,通过类RocksDBOperationUtils调用。就是在每次创建列族描述的时候,开启了ttl就为每个state注册一个FlinkCompactionFilterFactory,这个类在rocksdb里面,是rocksdb的java版实现提供给flink设置的,后面会为每个state对应的FlinkCompactionFilterFactor...
针对你的问题“state.backend: rocksdb”,以下是对该配置片段的解释和设置步骤: 确认Flink支持RocksDB作为状态后端: 是的,Flink支持RocksDB作为状态后端之一。RocksDB是一个高性能的嵌入式键值存储,适合用于存储大量状态数据。 找到Flink的配置文件: Flink的配置文件通常是flink-conf.yaml。这个文件位于Flink安装目录...
state.backend.rocksdb.localdir:RocksDB放置在local下的目录(TaskManager机器目录)。没有默认值。 state.backend.rocksdb.options-factory: 工厂类,用于创建DBOptions和ColumnFamilyOptions。默认为org.apache.flink.contrib.streaming.state.DefaultConfigurableOptionsFactory,它将读取RocksDBConfigurableOptions中提供的已配置选...
// backend.setRocksDBOptions(new MyOptionsFactory()); // env.setStateBackend(backend); // 开启ChangelogStateBackendenv.enableChangelogStateBackend(true); env.configure(config); // 启用 Checkpoint env.enableCheckpointing(3000L, CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE); ...
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...
Flink任务配置State Backend为RocksDB时,运行报如下错误:运行的系统和编译环境所在的系统版本不同,造成GLIBC的版本不兼容。使用strings /lib64/libpthread.so.0 | grep GLIBC命令查看GLIBC是否版本低于2.12。如果GLIBC版本太低,则需要使用含有较高版本的(此处为2.1
RocksDB中state的存储位置 如前所述,RocksDBStateBackend中的运行中状态会溢出到磁盘上的文件中。这些文件位于Flink配置指定的目录下state.backend.rocksdb.localdir[9]。由于磁盘性能直接影响RocksDB的性能,因此建议将该目录放置在本地磁盘上。不建议将其配置到基于远程网络的位置(例如NFS或HDFS),因为写入远程磁盘通常...
backend性能好，二者性能还是有些差异的，不过实际生产中可能不需要 FsStateBackend 那么高的性能。