本文介绍了如果我给Flink的RocksDB状态后端足够的内存，这与基于堆的状态后端有什么不同？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
EmbeddedRocksDBStateBackend与Flink配合使用的一个明显优点是，当内存不足时，它可能会溢出到磁盘。但是，如果我准备给它足够的内存，使它永远不需要使用磁盘，这与使用HashMapStateBackend有什么不同？推荐答案
主要区别如下：
- RocksDB状态后端维护状态的序列化格式的开销(通常)比堆上使用的二进制对象格式少得多。因此，对于给定的内存量，RocksDB可以容纳更多状态。
- RocksDB中服务/De开销意味着后端的吞吐量(平均)要小得多。
- RocksDB后端在堆外内存中维护其状态，而保留在堆上的状态会受到GC开销和暂停的影响。因此，RocksDB在最坏情况下的延迟可能会更好。(一旦Flink支持Java 17及其现代垃圾收集器，这个因素就可能消失。)
- RocksDB后端支持增量检查点，可以显著加快快照和还原速度(但请参阅FLIP-151)。
FWIW，某些用户选择使用配置为使用RAM磁盘作为本地磁盘的RocksDB进行部署。
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