我在 AWS 中运行的 Flink 应用程序(版本 1.11.1)中使用事件时间语义 - 运动分析。此应用程序的源为 kinesis 流,接收器为 Postgres。当在 notifyCheckpointComplete() 上触发 DB 接收器时,检查点间隔为 10 秒。在将不同的流下沉到 Postgres 之前,我使用多个 CoProcessFunction 和 ValueState 来连接不同的流。
观察是检查点数据大小在一段时间内增长,而线程数和堆内存利用率保持不变。CPU 利用率不超过 30%。我希望检查点数据大小最终会趋于稳定。
在浏览有关状态 TTL 的 flink 文档时,似乎当前状态 ttl 仅支持处理时间语义 -状态生存时间 (TTL)
基于事件时间的 Flink 应用程序的前进方向是什么?