Apache Flink中具有大状态的保存点
我想使用Rocksdb状态后端在Flink中保持大约2TB的状态。我将使用增量检查点，因此它将大大减少检查点时间。
但我有时不得不更改代码，例如重新缩放、错误修复、添加新的过滤器/映射、添加新的源/汇等。
所有这些都会影响作业拓扑。当状态发生任何变化时，我可以再次引导状态。但其他时候，引导状态可能很困难，因为这意味着我浪费时间。
在这种情况下，我必须采取一个保存点来重新开始我的工作。当作业运行时，我也定期使用保存点，以便在作业失败时从最新的保存点重新启动作业（例如每15分钟一次）。但是由于状态太大，使用保存点的时间会太长。MTTR（平均恢复时间）对我来说非常重要。如何提高保存点性能？
共有1个答案
您可以将保留的检查点用于不改变拓扑、不需要状态迁移或升级Flink版本（例如，重新缩放或不影响状态的简单代码更改）的重新部署，但否则应使用保存点。对于大州来说，这可能需要相当长的时间（我也不知道如何加快速度）。
与其试图提高保存点性能，不如考虑某种蓝色/绿色部署方案是否适合您。例如，请参阅Flink应用程序的零停机升级。
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