如何进行Flink中RocksDB的调优设置？

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RocksDB是一种基于LSM+Tree实现的数据库，写入数据时先缓存到内存中，从而提高写请求效率。它采用内存与磁盘结合的方式存储数据，每次读取数据时，首先从内存中的blockc中获取。

一、开启监控

RocksDB是基于LSM Tree实现的，写数据都是先缓存到内存中，所以RocksDB的写请求效率比较高。RocksDB使用内存结合磁盘的方式来存储数据，每次获取数据时，先从内存中blockcache中查找，如果内存中没有再去磁盘中查询。使用

RocksDB时，状态大小仅受可用磁盘空间量的限制，性能瓶颈主要在于RocksDB对磁盘的读请求，每次读写操作都必须对数据进行反序列化或者序列化。当处理性能不够时。仅需要横向扩展并行度即可提高整个Job的吞吐量。

flink1.13中引入了State访问的性能监控，即latency tracking state、此功能不局限于State Backend的类型，自定义实现的State Backend也可以复用此功能。

state访问的性能监控会产生一定的性能影响，所以默认每100次做一次抽样sample，对不同的state Backend性能损失影响不同。