2021 年 Flink StateBackend 的进步与演变

导言

Apache Flink 是一种流行的大数据处理框架，用于实时处理和批量处理。StateBackend 是 Flink 的一个关键组件，用于管理和存储应用程序的状态。随着 Flink 的不断发展，StateBackend 也在不断改进和演变。本文将深入探讨 2021 年 Flink StateBackend 的重大改进和演变。

改进 1：引入 RockyDB

2021 年，Flink 引入了 RockyDB 作为 StateBackend 的新选项。RockyDB 是一种高度优化的 RocksDB 分叉版本，专为低延迟查询和高吞吐量写入而设计。与现有的 RocksDBStateBackend 相比，RockyDB 提供了以下优势：

• 更好的查询性能
• 更高的写入吞吐量
• 减少垃圾回收开销

改进 2：FsStateBackend 和 MemoryStateBackend 的改进

Flink 2021 还改进了 FsStateBackend 和 MemoryStateBackend。FsStateBackend 现在支持增量检查点，从而提高了检查点的效率。MemoryStateBackend 现在支持轻量级状态，这可以降低内存消耗。

改进 3：RocksDBStateBackend 的增强

RocksDBStateBackend 是 Flink 中最流行的 StateBackend，2021 年也有多项增强：

• 引入了 RocksDBAllOptions 配置，允许用户更灵活地配置 RocksDB 设置。
• 改进了对增量检查点的支持。
• 添加了对基于时间的到期（TTL）状态的支持。

改进 4：实验性功能

除了上述改进之外，Flink 2021 还引入了以下实验性功能：

• 增量检查点的实验性实现。
• 轻量级状态的实验性实现。
• 基于时间的到期（TTL）状态的实验性实现。

结论

2021 年对于 Flink StateBackend 来说是重要的一年，引入了重大改进和演变。这些改进提高了 Flink 的性能、效率和灵活性。随着 Flink 的持续发展，我们期待在未来看到更多对 StateBackend 的改进。

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