RocksDB 具有 append-only 特性，Flink 利用这一特性将两次 checkpoint 之间 SST 文件列表的差异作为状态增量上传到分布式文件系统上，并通过 JobMaster 中的...记录 sst 文件对应的引用计数 CP-2：RocksDB 中的 sst-1 和 sst-2 通过 compaction 生成了 sst-1,2，并且新生成了 sst-3 文件，Task 将两个新增的文件上传至...DFS，JM 记录 sst 文件对应的引用计数 CP-3：RocksDB 中新生成 sst-4 文件，Task 将增量的 sst-4 文件上传至 DFS，且在 CP-3 完成后，由于只保留最近 2 次...CP，JobMaster 将 CP-1 过期，同时将 CP-1 中的 sst 文件对应的引用计数减 1，并删除引用计数归 0 的 sst 文件（sst-1 和 sst-2） 增量快照涉及到 Task...或代码中指定 new EmbededRocksDBStateBackend(true) 开启本地恢复 当flink任务失败时，可以基于本地的状态信息进行恢复任务。可能不需要从hdfs拉取数据。
调优参数说明 Block Cache 系列参数 Block 块是 RocksDB 保存在磁盘中的 SST 文件的基本单位，它包含了一系列有序的 Key 和 Value 集合，可以设置固定的大小。...Block Size 默认值为 4KB，文档中建议生产环境调整到 16 ~ 32 KB；如果采用机械硬盘（HDD）来存放 SST 文件，那么在内存容量重组的情况下，可以调整为 128 KB，这样单次读取的数据量可以多一些...文件中，如果返回 False 就不再继续找索引了。...如果设置为 true，则表示允许把这些索引和过滤器放到 Block Cache 中备用，这样可以提升局部数据存取的效率（无需磁盘访问就知道 Key 在不在，以及在哪里）。...前者将 MemTable 的内容刷写到磁盘的 SST 文件中；后者则会对多个 SST 文件做归并和重整，删除重复值，并向更高的层级（Level）移动。例如 L0 -> L1 等。
Hi~朋友，关注置顶防止错过消息 Checkpoint和State的关系 Flink State Statebackend分类 Checkpoint机制 EXACTLY_ONCE RocksDB增量Checkpoint...Statebackend分类 Flink内置了三种Statebackend，MemoryStateBackend和FsStateBackend运行时都是存放在Java Heap中，只有Checkpoint...时FsStateBackedn才会将数据以文件格式持久化到远程存储上，RocksDBStateBackend则是使用RocksDB对State进行存储。...下游的Sink节点收集齐上游两个input的Barrier以后，会执行本地快照，下图是RocksDB增量Checkpoint的流程，首先RocksDB会全量刷新数据到磁盘上(红色大三角)，然后Flink...RocksDB增量Checkpoint 本地的snapshot目录创建当前DB内容的备份 与上一次成功的checkpoint本地sst文件列表做对比，将不在其中的文件上传到外部存储上 所有文件都会重命名防止冲突
但状态快照最终保存在文件系统中，所以FsStateBackend适用于大数据的生产环境，可处理长窗口，大状态或大key-value状态任务。...在 checkpoint 时，整个 RocksDB 数据库会被存储到配置的文件系统中，或者在超大状态作业时可以将增量的数据存储到配置的文件系统中。...不过RocksDB支持增量的 Checkpoint，也是目前唯一增量 Checkpoint 的 Backend，意味着并不需要把所有 sst 文件上传到 Checkpoint 目录，仅需要上传新生成的...sst 文件即可。...如果你希望为你的集群中的所有作业创建一个非默认的状态后端，你可以通过在flink-conf.yaml中指定一个新的默认后端。默认的状态后端可以在每个作业的基础上进行覆盖，如下所示。
减少从故障中恢复的时间，在execution.checkpointing.interval状态稳定的检查点频率（可能需要调整任务管理器一堆，以便有足够的内存来上传文件。...由于我们没有应用任何数据重组，所有任务管理器都允许使用可能最终存储在任何存储桶中的存储桶中的存储。 任务管理器都需要在内存中存储大量存储桶。列表我们定期观察超过 500 个。...原因，探测和发现文件的全部时间显着增加：每个任务管理器上都没有数据来快速完成。...我们可以对这个应用程序进行简单的解决方案——只需在将写入接收器之前通过一个字符串记录一个字符串记录： 通过到同一个存储文件中，我们在内存中保存了一个任务管理器的任务管理器，将有更多的任务管理器。...现在，即使在任何杀戮任务管理器到内存之后，我们也没有观察到： 没有 OOM 错误的 Flink 容纳的内存使用情况 禁用 RocksDB 块缓存不会影响性能。实际上，我们只是在缓存中没有什么区别。
这篇博文描述了一些配置选项，可以帮助我们有效地管理Apache Flink中RocksDB状态后端的内存大小。...在之前的文章中，我们描述了Flink支持的状态后端选项。在这篇文章中，我们描述了RocksDB在Flink中的操作，然后我们介绍了一些有效资源消耗的重要配置。...Apache Flink中的RocksDB状态后端 在深入了解配置参数之前，让我们首先重新讨论在flink中如何使用RocksDB来进行状态管理。...像SST级别的bloom filters的可选索引可以帮助避免命中磁盘。...表缓存不仅会占用RocksDB中的额外内存，它还会保存打开文件描述符到默认情况下不受限的SST文件，如果配置不正确，可能会和操作系统的配置发生冲突。
前言 为了解决Flink作业使用RocksDB状态后端时的内存超用问题，Flink早在1.10版本就实现了RocksDB的托管内存(managed memory)机制。...关于RocksDB使用托管内存，Flink官方文档给出了一段简短的解释： Flink does not directly manage RocksDB’s native memory allocations...所谓高优先级缓存一般是指SST文件索引和布隆过滤器对应的块，通过cache_index_and_filter_blocks和cache_index_and_filter_blocks_with_high_priority...哈希表称为LRUHandleTable，是RocksDB自己实现的链地址法分桶，且每个分片上都有互斥锁，整体与JDK中的旧版ConcurrentHashMap非常相似。...LRUHandle是LRUCache的最小单元，其key是SST文件的ID加上块在SST内的偏移量，value则是缓存的块数据(代码中为void*类型)，另外还有数据大小、指针域和引用计数域等。
比如KafkaConsumer算子中维护的Offset状态,当任务重新恢复的时候可以从Checkpoint中获取 注意: Flink中的Checkpoint底层使用了Chandy-Lamport algorithm...也借鉴了该算法 Checkpoint执行流程 简单流程 Flink的JobManager创建CheckpointCoordinator Coordinator向所有的SourceOperator发送Barrier...)的流程，首先 RocksDB 会全量刷数据到磁盘上（红色大三角表示），然后 Flink 框架会从中选择没有上传的文件进行持久化备份（紫色小三角）。...，如果内存快满时，则写入到磁盘中， 但需要注意 RocksDB 不支持同步的 Checkpoint，构造方法中没有同步快照这个选项。...不过 RocksDB 支持增量的 Checkpoint，意味着并不需要把所有 sst 文件上传到 Checkpoint 目录，仅需要上传新生成的 sst 文件即可。
很多项目都接纳了RocksDB作为其后端存储的一种解决方案，如Mysql, Ceph, Flink, MongoDB, TiDB等。...RocksDB使用布隆过滤器来判定键在哪个sst文件中。为了避免随机写，它将数据积累到内存中的memtable中，然后一次性刷写到硬盘中。RocksDB的文件是不可变的，一旦生成就不会继续写该文件。...Creating and Ingesting SST files，当用户想要快速导入大批量数据到系统内时，可以通过线下创建有效格式的 SST 文件并导入的方式，而非使用 API 进行 KV 值的单独PUT...SST File，SST文件是一段排序好的表文件，它是实际持久化的数据文件。里面的数据按照key进行排序能方便对其进行二分查找。...Compaction，数据的Compact行为，删除SST文件中重复的key以及过期的key数据。
任务本地副本可能仅包含完整任务状态的一部分（例如，写入一个本地文件时出现异常）。 在这种情况下，Flink 会首先尝试在本地恢复本地部分，非本地状态从主副本恢复。...主状态必须始终是完整的，并且是任务本地状态的超集。 任务本地状态可以具有与主状态不同的格式，它们不需要字节相同。 例如，任务本地状态甚至可能是由堆对象组成的内存中，而不是存储在任何文件中。...对于增量快照，本地状态基于 RocksDB 的原生检查点机制。这种机制也被用作创建主副本的第一步，这意味着在这种情况下，创建辅助副本不会引入额外的成本。...此本地副本可以与 RocksDB 的工作目录共享活动文件（通过硬链接），因此对于活动文件，增量快照的任务本地恢复也不会消耗额外的磁盘空间。...这样，如果任务管理器不再可用，则无法返回其先前位置的任务将不会将其他正在恢复的任务赶出其先前的插槽。
Flink 定期获取所有状态的快照，并将这些快照复制到持久化的位置，例如分布式文件系统。 如果发生故障，Flink 可以恢复应用程序的完整状态并继续处理，就如同没有出现过异常。...Flink 管理的状态存储在 state backend 中。...我们的线上一般采用的是RocksDB作为状态后端，checkpoint dir采用hdfs文件系统。...： state.backend.rocksdb.block.cache-size state.backend.rocksdb.block.blocksize Block 块是 RocksDB 保存在磁盘中的...SST 文件的基本单位，它包含了一系列列有序的 Key 和 Value 集合，可以设置固定的大小。
，可以支持TaskManager的本地保存大State到RocksDB中，当任务做Checkpoint时，再将增量的State文件上传至文件系统，这一现状及配置能支持所有的流计算任务，无论其KeyedState...b) 大任务Rescale慢 超大State在做Rescale时，任务会先将State数据从文件系统下载本地并实例化成RocksDB，然后TaskManager之间根据KeyGroup对数据做重分布操作...Flink还有另一个关键的点是Checkpoint，RocksDBStateBackend的增量Checkpoint是同步过程对RocksDB做snapshot，异步过程将变动的SST文件上传至文件系统以便任务重启时恢复...我们内部的Flink BSQL任务目前对State均有24小时的默认TTL设置，当State的数据超过24小时未访问后，State会失效过期，并随后在RocksDB做compaction时被移除，这样的配置也基本上能满足大多数用户的实际使用的...由于Taishan存储中早期未使用ColumnFamily的概念，且API层面将KeyGroupId放在了API作为参数，故将原RocksDB的K中KeyGroupId替换成了ColumnFamily，
1.关于任务堆外内存 平台方的解释是有些用户的作业需要这部分内存，但从Flink Runtime的角度讲，主要是批作业（如Sort-Merge Shuffle过程）会积极地使用它。...TM中的每个Sub-task都会创建网络缓存池（NetworkBufferPool），用于分配和回收Buffer。下面讲解一下网络缓存的分配规则。...3.1 Flink中的FRocksDB 图6 FRocksDB读写流程 Flink RocksDB状态后端采用的是名为FRocksDB的分支版本，由Ververica维护。...特别地，由于Flink在每个Checkpoint周期都会将RocksDB的数据快照持久化到文件系统，所以不需要写预写日志（WAL）。...TM中的每个Slot都拥有一个RocksDB实例，且传统方式下每个列族（CF）都对应一套MemTable、BlockCache和SST。
事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务。 如下创建一个事件，周期性的在某个时刻调用存储过程，来进行清理数据。...[fltk56h3ru.png] SST文件在磁盘上的组织方式 Level 0 层包含的文件，是由内存中的 Memtable flush 到磁盘，生成的 SST 文件，单个文件内部按 key 有序排列...RocksDB 在后台通过一个 flush 线程将这个 Memtable flush 到磁盘，生成一个 Sorted String Table (SST) 文件，放在 Level 0 层。...TTL compaction 原理 除了上述默认的compaction操作外（sst文件合并），RocksDB 还提供了CompactionFilter 功能，可以让用户自定义个性化的compaction...即使 index 和 TTL 创建于不同列，也不可以同时使用。 edge 同 tag 的逻辑一样，这里就不在详述了。
但其实 SST 文件中并没有 lynx，但我们仍然需要从磁盘加载 block 以进行搜索。RocksDB 支持启用布隆过滤器，一种具有高效空间利用率的概率性数据结构，可以用来检测某个元素是否在集合中。...布隆过滤器保存在 SST 文件中过滤器部分，以便能够快速确定某个 key 不在 SST 中（从而省去摸硬盘上的数据块的开销）。 此外，SST 还有其他几个不太有趣的部分，比如元数据部分。...Compaction 会将某层的 SST 文件同下一层的 SST 文件合并，并在这个过程中丢弃已删除和被覆盖的无效 key。...Leveled Compaction 是 RocksDB 中的默认 Compaction 策略。使用 Leveled Compaction，L0 层中的不同 SST 文件键范围会重叠。...与 RocksDB 其他部分一样，我们可以通过限制 MemTable 中 merge 对象的数量、降低 L0 中 SST 文件数量来优化读行为。
接下来就以RocksDB为例，介绍LSMT存储引擎实现。...数据由3部分组成，Memtable / Immemtable / SST，持有这三部分数据并提供快照功能的组件叫做SuperVision Memtable和SST的释放依赖于引用计数，对于读取来说，只要拿着...为了加速点查，一般LSMT引擎都会在SST中嵌入BloomFilter Compact Compact在LSMT中是将Key区间有重叠或无效数据较多的SST进行合并，以此来加速读取或者回收空间。...Level Level策略来自于LevelDB，也是RocksDB的默认策略。每一个层不允许有SST的Key区间重合。...深度定制优化的自研LSMT存储引擎，其中完全自研的KV分离功能，上线后获得了巨大的收益， KV分离简单的来说就是Value较长的记录的Value单独存储 Flink 在字节内部Flink流处理状态存储场景实测的收益结论
完美之道,不在无可增加,而在无可删减！...Flink对分布式任务的执行操作，它是把操作子任务链起来放到任务中。...* 一个Flink集群需要和一个作业中的最高并行数一样多的任务执行槽。不用去计算一个程序总共有多少任务（变化的并行度）。 * 更容易做到资源利用优化。...一个状态端在内存中用hashmap来存储数据，另外一个状态端使用RocksDB 作为kv存储。...保存点会在下面的情况下被创建：可以通过命令行或者用 REST API撤销一个作业的时候。
假定的硬件设置 如上图所示，共有五台机器在运行作业，每台机器运行一个 Flink 任务管理器（Flink 的工作节点）。...） 这意味着每个任务管理器平均从窗口运算符发出 67 MB/s 的用户数据。...由于每个任务管理器上都有一个 Kafka 发送端（和窗口运算符在同一个任务管理器中），并且没有进一步的重新分区，所以这得到的是 Flink 向 Kafka 发送的数据量。 ?...到目前为止，我只查看了 Flink 正在处理的用户数据。在实际情况中需要计入从磁盘访问的开销，包括到 RocksDB 的存储状态和检查点。...这大概是上图所示硬件设置中可用网络容量的一半以上。 ? 联网要求 补充一点，这些计算都不包括协议开销，例如来自 Flink、Kafka 或文件系统的 TCP、Ethernet 和 RPC 调用。
，数据落盘成功后即可清理； 数据将先写入内存的MemTable，当数据量超过write_buffer_size大小后，数据将会转存到immutable中，将immutable刷盘后即SST文件，从而防止写阻塞...进行合并； 每一层都会切分成多个SST文件，每个SST文件都是键值对文件；对于每个文件使用二分法进行查找键值信息； 删除和更新的时候直接操作MemTable中即可，待查询的时候MemTable会直接返回...； RocksDB查询操作 Block Cache： 最近，高频访问的数据存储在Block Cache中； 其次依次按照写入最新时间查找MemTable； 再其次按从磁盘中的Level 0依次往后查找到...SST文件； 根据查找的KEY 判断是否在SST的min_key和max_key中间； 布隆过滤器判断如果KEY不在，则查找下一个SST文件，如果数据在该SST文件，则二分法查找； Column Families–CF...列簇 CF属于RocksDb的数据分片技术，可以将数据的键值对按照不同的属性分配给不同的CF，可以让某些内存和SST文件中存的都是相同类型的数据，可以极大地增加读写的效率、提升数据压缩率； 落数的时候会自带
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