前言概述

流处理应用程序通常是有状态的，通过保存已处理事件的信息，用于影响未来事件的处理。Flink中保存的事件信息，即状态，会被存储在已经配置的状态后端中。为避免应用程序故障时造成数据丢失，状态后端会定期将其快照持久化到预先配置的持久存储中。RocksDB状态后端（RocksDBStateBackend）是Flink三个内置状态后端之一。本文主要描述使用RocksDB管理Flink作业状态的好处、如何、何时使用它，并澄清一些常见的误区。尽管如此，本文并不负责解释RocksDB内部机制及如何进行故障排除和性能调优；有这方面需求的同学，可以访问Flink用户邮件列表获得帮助。

State in Flink

为了更好地理解Flink中的状态和状态后端，很重要的一点：区分in-flight state和state snapshots。in-flight state即是Flink作业正在处理中的状态；该类型的状态总是存储在内存中（有可能溢出到磁盘），在作业失败时可能会丢失但是不会影响作业的可恢复性。state snapshots（即checkpoints和savepoints）会存储在远程持久存储中，用于在作业失败时恢复本地状态。生产场景如何选择状态后端，取决于对可伸缩性、吞吐量和延迟的需求。

What is RocksDB ?

纠正一个常见的误区：认为RocksDB是一个需要在集群上运行并由专门管理员管理的分布式数据库，是错误的。RocksDB是一个用于快速存储的可嵌入持久化键值存储。它通过Java Native接口（JNI）与Flink进行交互。

下图描述RocksDB在Flink集群节点中的位置。以下各节将详细说明。

RocksDB inFlink

将RocksDB用于状态后端的话，要求部署 Flink的环境包括本机共享库：

$ jar -tvf lib/flink-dist_2.12-1.12.0.jar|grep librocksdbjni-linux64
8695334 Wed Nov 27 02:27:06 CET 2019librocksdbjni-linux64.so
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Flink作业运行时，RocksDB会被内嵌到TaskManager进程中。RocksDB以本地线程方式运行来读写本地文件。例如：配置了RocksDBStateBendback的Flink作业，32513是TaskManager进程ID。如下：

$ ps -T -p 32513 | grep -i rocksdb
32513 32633 ?        00:00:00 rocksdb:low0
32513 32634 ?        00:00:00 rocksdb:high0
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When to useRocksDBStateBackend

除了RocksDBStateBackend之外，Flink还有另外两个内置的状态后端：MemoryStateBackend和FsStateBackend。这两种状态后端都是基于JVM堆的。当前暂且抛开MemoryStateBackend，因为绝大多数场景，它只用于本地开发和调试，不用于生产。

使用RocksDBStateBendback时，运行中的状态首先写入堆外/本机内存，然后当达到配置的阈值时刷新到本地磁盘。这意味着RocksDBStateBendback可以支持大于总配置堆容量的状态，或者说其状态大小只受限于整个集群中的可用磁盘空间。另外，因为RocksDBStateBendback不使用JVM堆来存储运行中的状态，故它也不受JVM垃圾回收的影响，具有可预测的延迟。

除了完整的、自包含的状态快照之外，RocksDBStateBackend还支持作为性能调优选项的增量checkpoint。增量checkpoint仅存储上次checkpoint之后发生的改变。与执行完整快照相比，这大大减少了checkpoint的时间。RocksDBStateBendback是当前唯一支持增量checkpoint的状态后端。        

 如下场景，优选RocksDB：

1. 作业的状态大小大于本地内存(如：跨度较长的窗口，较大的Keyed状态)

2. 作业需要使用增量checkpoint，以减少checkpoint的时间

3. 作业需要保证可预测的延迟，不受JVM垃圾回收的影响

如果Flink作业的状态很小或需要很低的延迟，则应该考虑FsStateBackend。根据经验，RocksDBStateBackend会比基于堆的状态后端慢几倍，因为它将键/值对存储为序列化字节。这意味着任何（读/写）状态的操作都需要经过一个跨JNI的反序列化/序列化的过程，这比直接使用堆上的状态更为昂贵。但是好处就是：对于相同数量的状态，与堆上状态相比，内存占用率更低。

How to use RocksDBStateBackend

RocksDB是完全嵌入到TaskManager进程中，并完全由TaskManager进程管理。RocksDBStateBackend可以在集群级别配置为整个集群的默认值，也可以在作业级别配置为单个作业的默认值。注意：作业级别的配置优先级高于集群级别的配置。

Cluster Level

增加如下配置到 conf/flink-conf.yaml：

state.backend: rocksdb
state.backend.incremental: true
state.checkpoints.dir:hdfs:///flink-checkpoints # location to store checkpoints
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Job Level

创建StreamExecutionEnvironment 后，增加如下代码：

# 'env' is the createdStreamExecutionEnvironment
# 'true' is to enable incrementalcheckpointing
env.setStateBackend(newRocksDBStateBackend("hdfs:///fink-checkpoints", true));
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注意：除了使用HDFS外，如果在FLINK_HOME/plugins下添加了相应的依赖项的话，也可以使用其他的本地或者基于云的对象存储。

Best Practices and Advanced Configuration

本文希望帮助用户更好地理解RocksDB在Flink中的作用，以及如何使用RocksDBStatebend成功地运行作业。最后，我们将探讨一些最佳实践和一些参考点，以便进一步进行故障排除和性能调优。

State Location in RocksDB

如前所述，RocksDBStatebend中的运行中状态会溢出到磁盘上的文件，这些文件位于Flink配置state.backend.rocksdb.localdir指定的目录下。因为磁盘性能直接影响RocksDB的性能，所以建议将此目录放在本地磁盘上。不建议将其配置到基于网络的远程位置，如NFS或HDFS，因为写入远程磁盘通常比较慢。高可用性也不是in-flight state(工作状态)的要求。如果需要高吞吐量，则首选本地SSD磁盘。

在状态快照期间，TaskManager会对工作中的状态进行快照并远程存储。将状态快照传输到远程存储完全由TaskManager自身处理，不需要状态后端的参与。所以，state.checkpoints.dir目录或者在代码中为特定作业设置的参数，可以是不同的位置，如本地HDFS或基于云的对象存储，如Amazon S3、Azure Blob Storage、Google cloud Storage、Alibaba OSS等。

Troubleshooting RocksDB

使用RocksDB时，可以查找名为LOG的RocksDB日志文件，以掌握RocksDB的运行信息。默认情况下，此日志文件与数据文件位于同一目录中，即Flink配置指定的目录state.backend.rocksdb.localdir。一旦启用，RocksDB统计信息也会记录在那里，以帮助诊断潜在的问题。有关更多信息，请查看RocksDB Wiki中的RocksDB故障排除指南。如果您对RocksDB行为信息感兴趣，可以考虑为您的Flink工作启用RocksDB metrics(会影响性能哦)。

注意：从Flink1.10开始，通过将日志级别设置为HEADER，RocksDB日志记录被有效地禁用。要启用它，参考

https://ververica.zendesk.com/hc/en-us/articles/360015933320-How-to-get-RocksDB-s-LOG-file-back-for-advanced-troubleshooting。

Tuning RocksDB

从flink1.10开始，Flink默认将RocksDB的内存大小配置为每个task slot的托管内存。调试内存性能的问题主要是通过调整配置项

taskmanager.memory.managed.size
 或者 taskmanager.memory.managed.fraction

以增加Flink的托管内存(即堆外内存)。对于更细粒度的控制，应该首先通过设置 state.backend.rocksdb.memory.managed
为false，禁用自动内存管理，然后调整如下配置项：

state.backend.rocksdb.block.cache-size
 

(corresponding to block_cache_size in RocksDB), 

state.backend.rocksdb.writebuffer.size
 

(corresponding to write_buffer_size in RocksDB), 

state.backend.rocksdb.writebuffer.count
 

(corresponding to max_write_buffer_number in RocksDB)。

详细的可以参看

https://www.ververica.com/blog/manage-rocksdb-memory-size-apache-flink

https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Memory-usage-in-RocksDB

在RocksDB中写入或覆盖数据时，RocksDB线程在后台运行负责将数据从内存刷新到本地磁盘以及压缩数据。在多CPU核的机器上，通过调整配置项 state.backend.rocksdb.thread.num
可以增加后台用于刷新数据和压缩数据的并行度。对于生产环境来说，默认配置通常太小。如果需要频繁的从RocksDB读取内容，应该考虑启用bloom过滤器。

对于其他RocksDBStateBackend配置，请查看有关高级RocksDB状态后端选项的Flink文档。有关进一步的调优，请查看RocksDB Wiki中的RocksDB调优指南。

Conclusion

RocksDB状态后端（即RocksDBStateBackend）是Flink内置的三种状态后端之一，对于Flink作业配置是一个强有力的选择。它使Flink作业能够保存TB级别的状态，并保证exactly-once语义。如果你的Flink作业的状态太大导致无法放入JVM堆中、如果你对增量checkpoint感兴趣、如果你希望有可预测的延迟，那么你应该使用RocksDBStateBackend。

RocksDB以本地线程形式嵌入到TaskManager进程中，并且可以处理本地磁盘上的文件，因此支持RocksDBStateBackend，无需进一步设置和管理任何外部系统或进程。