如何在 Flink 中规划 RocksDB 内存容量？

本文描述了一些配置选项，这些选项将帮助您有效地管理规划 Apache Flink 中 RocksDB state backend 的内存大小。在前面的文章[1]中，我们描述了 Flink 中支持的可选 state backend 选项，本文将介绍跟 Flink 相关的一些 RocksDB 操作，并讨论一些提高资源利用率的重要配置。

Tips：从 Flink 1.10 开始，Flink 自动管理 RocksDB 的内存，详细介绍如下：

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/ops/state/state_backends.html#memory-management

RocksDB 的状态后端

在深入了解配置参数之前，先回顾一下在 Apache Flink 中如何使用 RocksDB 来进行状态管理。当选择 RocksDB 作为状态后端时，状态将作为序列化字节串存在于堆外内存（off-heap) 存储或本地磁盘中。

RocksDB 是一个以日志合并树( LSM 树）作为索引结构的 KV 存储引擎。当用于在 Flink 中存储 kv 状态时，键由的序列化字节串组成，而值由状态的序列化字节组成。每次注册 kv 状态时，它都会映射到列族（column-family）（类似于传统数据库中的表），并将键值对以字节串存储在 RocksDB 中。这意味着每次读写（READ or WRITE）操作都必须对数据进行反序列化或者序列化，与 Flink 内置的 in-memory 状态后端相比，会有一些性能开销。

使用 RocksDB 作为状态后端有许多优点：

不受 Java 垃圾回收的影响，与 heap 对象相比，它的内存开销更低，并且是目前唯一支持增量检查点（incremental checkpointing）的选项。
使用 RocksDB，状态大小仅受限于本地可用的磁盘空间大小，这很适合 state 特别大的 Flink 作业。

下面的图表将进一步阐明 RocksDB 的基本读写操作。

RocksDB 的一次写入操作将把数据写入到内存的 MemTable 中。当 MemTable 写满时，它将成为 READ ONLY MemTable，并被一个新申请的 MemTable 替换。只读 MemTable 被后台线程周期性地刷新到磁盘中，生成按键排序的只读文件，这便是所谓的 SSTables。这些 SSTable 是不可变的，通过后台的多路归并实现进一步的整合。如前所述，对于 RocksDB，每个注册状态都是一个列族，这意味着每个状态都包含自己的 MemTables 和 SSTables 集。

RocksDB 中的读取操作首先访问活动内存表（Active Memory Table）来反馈查询。如果找到待查询的 key，则读取操作将由新到旧依次访问，直到找到待查询的 key 为止。如果在任何 MemTable 中都找不到目标 key，那么 READ 操作将访问 SSTables，再次从最新的开始。SSTables 文件可以：

优先去 RocksDB 的 BlockCache 读取；
如果 BlockCache 没有的话，就去读操作系统的文件，这些文件块又可能被操作系统缓存了；
最差的情况就是去本地磁盘读取；
SST 级别的 bloom filter 策略可以避免大量的磁盘访问。

## 管理 RocksDB 内存的 3 种配置

现在，我们理解了 Flink 和 Rocksdb 的协作机制，接下来看看可以更有效地管理 RocksDB 内存大小的配置选项有哪些？请注意，下面的选项并不详尽，因为您可以使用 Apache Flink 1.6 中引入的 state TTL（Time To Live）功能来规划 Flink 应用程序的状态大小。

以下三种配置可以有效帮助您管理 Rocksdb 的内存开销：

1.block_cache_size 的配置

此配置最终将控制内存中缓存的最大未压缩块数。随着块数的不断增加，内存大小也会增加。因此，通过预先配置，您可以保持固定的内存消耗水平。

2.write_buffer_size 的配置

这种配置控制着 RocksDB 中 MemTable 的最大值。活跃 MemTables 和只读的 MemTables 最终会影响 RocksDB 中的内存大小，所以提前调整可能会在以后为您避免一些麻烦。

3.max_write_buffer_number 的配置

在 RocksDB 将 MemTables 导出到磁盘上的 SSTable 之前，此配置决定并控制着内存中保留的 MemTables 的最大数量。这实际上是内存中“只读内存表“的最大数量。

除了上面提到的资源之外，您还可以选择配置索引和 bloom 过滤器，它们将消耗额外的内存空间， Table 级别的 Cache 也是一样。

在这里，Table 缓存不仅会额外占用 RocksDB 的内存，还会占用 SST 文件的打开文件描述符，(在默认情况下设置的大小是不受限制的)，如果配置不正确，可能会影响操作系统的设置。

我们刚刚给您指导了一些使用配置选项，这些配置有助于高效管理 RocksDB 作为 Flink statebackend 的内存大小。有关更多配置选项，我们建议查看 RocksDB 优化指南[2]或 Apache Flink 文档。

参考资料：

[1] https://www.ververica.com/blog/stateful-stream-processing-apache-flink-state-backends
[2] https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/RocksDB-Tuning-Guide

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