【Flink】Flink on RocksDB 参数调优指南

1. 背景 对于需要保存超大状态（远超于内存容量）的流计算场景来说，目前 RocksDB [1] 是 Flink 平台上官方实现的唯一选择。业界也有使用 Redis 等其他服务作为状态后端的方案，但终究不够成熟，且已被社区否决 [2]. 基于我们长期的状态调优经验，通过合理的资源分配，RocksDB 方案可以稳定支持上百 GB 甚至上 TB 的总状态量；但是众所周知的是，RocksDB 的可调参数

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