Flink Keyed State的优化与实践
原文中文，约4600字，阅读约需11分钟。发表于：。本文的内容主要是从业务场景跟进到RocksDB的读写行为，来优化RT耗时高的问题，并使用优化方案缓解compaction的压力。
Flink SQL在双流join场景中，当State的存储达到TB级别后，会发现State的scan/next/readNull请求RT会变得较高。通过使用RocksDB的BlobDB方案，可以大大降低IO和CPU毛刺。经过适配并在大State中开启KV分离后，观察RocksDB日志发现SST的文件大小急剧下降，State Key也全聚集在了L0和L1这两层中。最后的效果是ReadNull耗时全降到了百微妙左右，scan和next的RT 99线也降到了1毫秒左右。
