本文探讨了RocksDB的内核机制，包括LevelDB、WAL、Compaction和Column Family等，重点分析了其在流计算和数据平台中的应用，尤其是在Flink和TiKV中的嵌入方式。同时讨论了写优化LSM的实现、读写路径、Compaction策略及其对性能的影响，适合流计算工程师和存储开发者阅读。

流计算包括接入数据源、数据转换和计算结果存储。Flink程序的基本单元是stream和transformation。常见操作有map、flatMap、filter、keyBy、aggregate、reduce、join、connect。常见窗口有Time Window和Count Window。Flink支持处理时间、事件时间和提取时间。设置时间戳和Watermarks后，进行数据分组、指定时间窗口和聚合计算。聚合计算需要实现AggregateFunction接口。自定义统计触发器可解决数据延迟问题。