backend.db.put(columnFamily, writeOptions, rawKeyBytes, rawValueBytes); 数据是存起来了，但是当进行 checkpoint 的时候， rocksdb 这就要从 RocksDBKeyedStateBackend 说起了了，这个类很好的说明了 checkpoint 与 rocksdb 还有 hdfs 的关系 //当进行 checkpoint 的时候并且要对 Set<StateHandleID> baseSstFiles = snapshotMetaData(checkpointId, stateMetaInfoSnapshots); //对 rocksdb meta data 主要就是一些元数据，像:rocksdb.column.family.name以及 state data的全目录。 下面来看一下 state data： ? 主要是 rocksdb 的一些配置信息以及当前的 db 目录， ? 主要就是状态中(比如 mapState )存储的一些东西的具体。
它通过Java本机接口（JNI）与Flink进行交互。下图显示了RocksDB在Flink集群节点中的适合位置。以下各节说明了详细信息。 ? Flink中的RocksDB 将RocksDB用作状态后端所需的一切都捆绑在Apache Flink发行版中，包括本机共享库： $ jar -tvf lib/flink-dist_2.12-1.12.0 如果您对一段时间以来的RocksDB行为趋势感兴趣，可以考虑为Flink作业启用RocksDB本机指标[20]。 优化RocksDB 从Flink 1.10开始，Flink默认将RocksDB的内存分配配置为每个任务slot的托管内存量。 References [1] RocksDB: https://rocksdb.org/ [2] Flink用户邮件列表: https://flink.apache.org/community.html
个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程，多款云服务器20元起。
背景 对于需要保存超大状态（远超于内存容量）的流计算场景来说，目前 RocksDB [1] 是 Flink 平台上官方实现的唯一选择。 因此我们对 Flink 上的 RocksDB 的参数调优方法进行了梳理，希望能够帮助大家解决相关的问题。 Max Open Files 这个参数决定了 RocksDB 可以打开的最大文件句柄数，在 Flink 的参数里是 state.backend.rocksdb.files.open. facebook/rocksdb/wiki/RocksDB-Basics [4] Flink 配置参数列表. https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable [6] Advanced RocksDB State Backend Options. https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/ops
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。
当我们设置 rocksdb state backend 时，并且从 checkpoint 重启时，首先进入 RocksDBKeyedStateBackendBuilder 的 getRocksDBRestoreOperation UUID.randomUUID().toString()); //首先呢会把 rawStateHandle 对应的 state 数据下载到 temporaryRestoreInstancePath 并且作为一个临时的 RocksDB tmpRestoreDBInfo.stateMetaInfoSnapshots.get(i)) .columnFamilyHandle; //会把临时的 rockdb 实例的数据写入到 rocksdb RocksDBIncrementalCheckpointUtils.beforeThePrefixBytes(iterator.key(), stopKeyGroupPrefixBytes)) { // insert data to rocksdb
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。 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。
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。
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。
github.com/facebook/zstd/archive/v1.1.3.tar.gz tar -xzvf v1.1.3.tar.gz cd zstd-1.1.3 make && make install 安装RocksDB wget https://github.com/facebook/rocksdb/archive/v6.6.4.tar.gz tar -xzvf v6.6.4.tar.gz cd rocksdb-6.6.4
1、简介 RocksDB是FaceBook起初作为实验性质开发的一个高效数据库软件，旨在充分实现快存上存储数据的服务能力。 2、High Level Architecture RocksDB是一个嵌入式的K-V（任意字节流）存储。 当实例重启时，Snapshot会丢失，这是因为RocksDB不会持久化Snapshot相关数据。 Transations RocksDB提供了多个操作的事务性，支持悲观和乐观模式。 RocksDB根据这些应用场景，优化了对应的底层实现。用户可以prefix_extractor来声明一个key_prefix，然后RocksDB为每一个key_prefix存储相应的blooms。 RocksDB也支持多线程并行compaction。
rocksdb主要提供了两类方式，通用合并（有时亦称作tiered）与leveled合并（rocksdb的默认方式）。 总结下rocksdb做了哪些设计来满足预期的使用场景。所有记录在业务上是有序的，对key的查询其实会执行类似二分查找。持久化是通过写入有序文件来实现的。
RocksDB有一个广泛使用的功能就是当flush或compact速度小于外部数据写入速度的时候可以阻写。 bytes 500000000 Stopping writes because of estimated pending compaction bytes 1000000000 不管什么时候触发了阻写，RocksDB
RocksDB其实是一种嵌入式的K:V数据库，系统无需安装，之前本人的安装RocksDB安装 ，其实多此一举。 由于RocksDB是C++开发的，它的Java API大多其实只是对C++ API的一种调用。 RocksDB的底层数据结构是一种LSM树，可以参考LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎浅析 首先添加依赖 <dependency> <groupId>org.rocksdb (); } private static RocksDB rocksDB; private static String path = "/Users/admin/Downloads ，所以说用RocksDB来做一些持久化的操作是非常理想的，它的速度会超过一般的文件读写 最后是生成的RocksDB本地文件 ?
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
uses RocksDB’s internal backup mechanism to consolidate checkpoint data over time. RocksDB is a key-value store based on ‘log-structured-merge’ (LSM) trees that collects all changes in On top of this, Flink tracks which sstable files RocksDB has created and deleted since the previous checkpoint To do this, Flink triggers a flush in RocksDB, forcing all memtables into sstables on disk, and hard-linked The columns in the figure above show the state of the local RocksDB instance for each checkpoint, the
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 Flink，RocksDB 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
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
弹性MapReduce （EMR）结合云技术和 Hadoop等社区开源技术，提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端托管 Hadoop 服务。您可以在数分钟内创建安全可靠的专属 Hadoop 集群，以分析位于集群内数据节点或 COS 上的 PB 级海量数据……
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
云数据库 SQL Server
网站备案
文件存储
SSL 证书
