【flink】状态清理策略(TTL)

flink的keyed state是有有效期(TTL)的,使用和说明在官网描述的篇幅也比较多,对于三种清理策略没有进行横向对比得很清晰。

  • 全量快照清理(FULL_STATE_SCAN_SNAPSHOT)
  • 增量清理(INCREMENTAL_CLEANUP)
  • rocksdb压缩清理(ROCKSDB_COMPACTION_FILTER)

注意,三种状态清理策略不是互斥的,并不是三选一的问题 ,一般是全量快照清理配合另两个其中的一个来使用(需要根据不同的state backend),可以看到StateTtlConfig.CleanupStrategies.strategies是一个集合来的。

全量快照清理

只发生在全量checkpoint的时候,把过期的元素过滤掉,以减少远程端checkpoint storage的大小(如hdfs),无论状态后端是hashmap还是rocksdb都支持,官网用了另一种相同意思描述:在 RocksDBStateBackend 的增量 checkpoint 模式下无效(当前hashmap不支持增量checkpoint)

  • 开启方式

    复制代码
      StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.seconds(1))
          .cleanupFullSnapshot()   //只要有这行即可
          .build();

    // 只有开启了全量快照清理才会触发transform(过滤)
    private StateSnapshotTransformFactory<?> getSnapshotTransformFactory() {
    if (!ttlConfig.getCleanupStrategies().inFullSnapshot()) {
    return StateSnapshotTransformFactory.noTransform();
    } else {
    return new TtlStateSnapshotTransformer.Factory<>(timeProvider, ttl);
    }
    }

当进行全量快照是会遍历状态中每个元素(TtlValue),过滤掉那些已经过期的TtlStateSnapshotTransformer.expired()

增量清理

在状态访问、增加、修改、删除时都会触发,主要是为了减少状态后端中的大小,当前仅状态后端为hashmap才支持增量清理

这里的增量 有点难理解,实际它的含义是:对于一个keyed stated,状态是按key被分区成若干部分的,每次只取cleanupSize个key的状态(StateEntry)进行清理 ,对于大状态这是必须的,因为这会增加状态算子处理数据的时间。对于rocksdb,由于提供不了全局的StateEntry访问器,所以它不支持增量清理AbstractRocksDBState.getStateIncrementalVisitor

判断是否满足增量清理:TtlStateFactory.registerTtlIncrementalCleanupCallback

清理逻辑:TtlIncrementalCleanup.runCleanup

启用方式:这玩意在hashmap状态后端中是默认开启的!!!

复制代码
        public IncrementalCleanupStrategy getIncrementalCleanupStrategy() {
            IncrementalCleanupStrategy defaultStrategy =
                    isCleanupInBackground ? DEFAULT_INCREMENTAL_CLEANUP_STRATEGY : null;
            return (IncrementalCleanupStrategy)
                    strategies.getOrDefault(Strategies.INCREMENTAL_CLEANUP, defaultStrategy);
        }

只要isCleanupInBackground=true,就算没显式调用cleanupIncrementally(),它依然会给你生成一个默认的增量清理策略。所以在上述全量快照清理的启用示例中同时也开启了增量清理。如果需要禁止,需要显式调disableCleanupInBackground()

rocksdb压缩清理

flink 提供的 rocksdb 压缩过滤器(FlinkCompactionFilter)会在压缩时过滤掉已经过期的状态数据,最终调用到C++的nactive方法,减少sst文件的大小。应该与增量/全量checkpoint方式无关。

相关推荐
competes18 小时前
学生需求 交易累计积分,积分兑换奖品
java·大数据·开发语言·人工智能·java-ee
科士威传动18 小时前
微型导轨从精密制造到智能集成的跨越
大数据·运维·科技·机器人·自动化·制造
尽兴-19 小时前
Elasticsearch Query DSL 进阶:高频查询范式与实战排坑
大数据·elasticsearch·jenkins·向量检索·去哪嗯检索·模糊匹配·地理空间查询
yang_B62120 小时前
噪声处理方法
大数据·人工智能·算法
无忧智库21 小时前
算力、算法、数据三位一体:构建城市级AI大模型算力池的全景式解构与未来展望(WORD)
大数据·人工智能·算法
拾光向日葵21 小时前
洛阳科技职业学院2026年最新宿舍条件与周边环境全景测评
大数据·人工智能·物联网
格图素书1 天前
大数据在电力行业的应用案例解析-【电力技术】(零)大数据在电力行业的典型落地案例(序)
大数据·单例模式
百胜软件@百胜软件1 天前
对话文斌:E3+PRO的“AI大脑”——『胜券商品』如何让数据智能触手可及?
大数据·人工智能
码农小白AI1 天前
AI报告文档审核助力排气烟度精准管控:IACheck守护绿色动力环境与合规发展新底线
大数据·人工智能
炼丹炉大数据1 天前
炼丹炉:宠物电商数据工具首选
大数据·数据分析·宠物