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    配置了 RocksDBFlink 中所有状态数据都会存在 RocksDB 吗?

    1.大家首先要知道的一些背景 在说背景前,先说一下标题的结论:你配置的 rocksdb 只会影响 flink 任务中 keyed state 存储的方式和地方,flink 任务中的 operator state flink 目前官方提供了 memory、filesystem,rocksdb 三种状态后端来存储我们的状态。 来管理一个 flink 任务中的所有状态(operator state,keyed state) 纵向(列)来看,用户可以通过配置 memory,filesystem,rocksdb,在 flink 无论用户配置哪种状态后端(无论是 memory,filesystem,rocksdb),都是使用 DefaultOperatorStateBackend 来管理的,状态数据都存储在内存中。 那么也就是说,你配置的 rocksdb 只会影响 keyed state 存储的方式和地方,operator state 不会受到影响。

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    如何在Apache Flink中管理RocksDB内存大小

    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 FlinkRocksDB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RocksDBFlink中的操作,然后我们介绍了一些有效资源消耗的重要配置。 未来的文章将涵盖在Apache Flink中使用RocksDB进行额外调整,以便了解有关此主题的更多信息。 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。 我们刚刚引导您完成了一些用RocksDB作为Flink中的状态后端的的配置选项,这将帮助我们有效的管理内存大小。有关更多配置选项,我们建议您查看RocksDB调优指南或Apache Flink文档。

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    Flink RocksDB托管内存机制的幕后—Cache & Write Buffer Manager

    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 , but configures RocksDB in a certain way to ensure it uses exactly as much memory as Flink has for its 本文先简单介绍一下RocksDB(版本5.17.2)内部的Cache和Write Buffer Manager这两个组件,然后看一眼Flink是如何借助它们来实现RocksDB内存托管的。 Flink也正是利用了上述特性来实现RocksDB托管内存的。那么WBM与Cache如何协同工作?如下图所示。

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    Rocksdb简介

    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。 图片架构RocksDB 是一个基于键值对存储接口的存储引擎库,其中键和值是任意字节流。 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。 Behavior,内部系统行为Basic Operation除了 RocksDB 核心的KV的操作接口get,put两类操作外,RocksDB 还在此模块中封装了如下几类能适用于特殊使用场景的操作:Iteration Direct IO,RocksDB支持绕过系统Page Cache,通过应用内存从存储设置中直接进行IO读写操作。

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    TIDB TIKV数据存储到ROCKSDB探秘 与 ROCKSDB 本尊

    TIDB 数据库使用的数据存储底层是ROCKSDB,ROCKSDB 是FACKBOOK旗下的一款数据库。TIDB 中的数据存储TIKV 使用了ROCKSDB 作为数据存储的底层架构。 我们分析一下 LEVELDB 是KEY VALUE 存储引擎中的佼佼者, 而ROCKSDB ,继承了leveldb 1 rocksdb 是一个 LSM TREE 的结构 2 通过 gets 因为ROCKSDB 就优化了 闪存数据的写入. 那么ROCKSDB 如何快速读取数据,这里主要使用的方式是缓存,上面图1 中 ROCKSDB 在读取数据前会检测数据是否在缓存中 blockcache ,blockcache使用LRU算法,通过blockcache TIDB 的 TIKV 是如何使用ROCKSDB的,根据官方的文档中显示,tikv通过rocksdb 存储了raft log 和 用户数据,在一个TIKV 中会有两个ROCKSDB的instance

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    Flink TaskManager 内存管理机制介绍与调优总结

    RocksDB StateBackend,Flink 只会预留一部分空间并扣除预算,但是不介入实际内存分配。因此该类型的内存资源被称为 OpaqueMemoryResource. 对于 RocksDB 作业,之所以分配了 40% Flink 总内存,是因为 RocksDB 的内存用量实在是一个很头疼的问题。 在我之前的 Flink on RocksDB 参数调优指南 7 文章中,也有提到 RocksDB 内存调优的各项参数,其中 MemTable、Block Cache 都是托管内存空间的用量大户。 为了避免手动调优的繁杂,Flink 新版内存管理默认将 state.backend.rocksdb.memory.managed 参数设为 true,这样就由 Flink 来计算 RocksDB 各部分需要用多少内存 对于旧版本(1.9 及之前)的 FlinkRocksDB 通过 malloc 分配的内存也属于 Overhead 部分,而新版 Flink 把这部分归类到托管内存(Managed),但由于 FLINK

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    Flink状态后端和CheckPoint 调优

    RocksDB 介绍 RocksDB 是嵌入式的 Key-Value 数据库,在 Flink 中被用作 RocksDBStateBackend 的底层存储。 RocksDb大状态优化 截至当前,Flink 作业的状态后端仍然只有 Memory、FileSystem 和 RocksDB 三种可选,且 RocksDB 是 状态数据量较大(GB 到 TB 级别) : /data1/flink/rocksdb,/data2/flink/rocksdb,/data3/flink/rocksdb 注意: 不要配置单块磁盘的多个目录,务必将目录配置到多块不同的磁盘上,让多块磁盘来分担 调整RockSDB的预定义选项 Flink针对不同的设置为RocksDB提供了一些预定义选项,如果调整预定义选项达不到预期,再去调整block、writebuffer等参数。 默认为1,可以调整为3. state.backend.rocksdb.writebuffer.number-to-merge: 3 开启分区索引功能 Flink 1.13 中对 RocksDB 增加了分区索引功能

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