问flink检查点时间与缓冲区对齐大小或对齐时间有何关系？

EN

我的流式flink作业的检查点时间平均为2-3s(15-20%的时间)和3-4分钟(8-12%的时间)和2分钟。我们有两个操作符，它们是有状态的。第一个是kafka的消费者作为源(FlinkKafkaConsumer010)，另一个是hdfs宿(CustomBucketingSink)。这两种方法使保存点的状态约为1-1.5 3gb，检查点的状态约为800MB-6 3gb(平均为3 3gb)。我们有30秒的翻滚处理窗口。检查点持续时间和两个检查点之间的最小停顿时间为3分钟。我的工作平均每分钟消耗大约300万条记录，高峰期消耗大约2000万条记录。对于flink来说，有足够的cpu和内存。

下面是我的疑虑：

1)即使与其他检查点状态相比，较少的检查点状态大小更小(减少70-80%)，也需要几分钟(15-20%的时间)，而其他检查点状态需要5-10秒。

2)缓冲区对齐大小有时会增加到7-8 1gb，而平均为800MB-1 1gb，但检查点时间不受此影响。我猜它应该需要更多的时间，因为它应该等待检查点屏障。

3)如果我们增加翻滚窗口大小，是否会影响检查响应时间。我认为它不应该影响保存点时间和检查点时间。

4)进入hdfs的子任务很少需要2-3分钟(5-10%的时间)。因此，虽然98%的子任务在30-50秒内完成。1-2(95%的时间，只有一个)子任务需要2-3分钟。这会延迟整个检查点时间。问题不在于正在运行此子任务的节点，因为它有时发生在某个节点上，有时发生在另一个节点上。

5)我们每隔6-8小时就会得到一个重新启动作业的异常。org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.SystemProcessingTimeService$TriggerTask.run(SystemProcessingTimeService.java:288)上的TimerException{java.nio.channels.ClosedByInterruptException}

6)如何最小化对齐缓冲时间。

7)保存点时间随输入速率或状态大小的增加或减少而增加或减少，但检查点时间并不相同。检查点时间有时与状态大小成反比关系，或者我们可以看到它不受状态大小的影响。

8)每当我们重新启动作业时，所有子任务在所有节点上都需要2-3天的统一时间，但之后1-2个子任务需要2-3分钟，而其他任务需要15-30秒。在这种行为上，我可能是错的，但据我观察，这也是一个例子。