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1. 如何优化Flink的Checkpoint机制？
答案：
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增大Checkpoint间隔：减少对作业吞吐量的影响（如从1分钟调整为5分钟）。
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使用增量Checkpoint（RocksDB状态后端）：仅上传变化的文件，降低IO压力。
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调整超时时间：
checkpointTimeout避免因短暂反压导致失败。 -
对齐优化：使用非对齐Checkpoint（
enableUnalignedCheckpoints）避免反压阻塞。 -
调整最小间隔：
minPauseBetweenCheckpoints避免重叠。
2. 如何处理Flink作业中的反压（Backpressure）？
答案：
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定位源头：通过Web UI的反压监控或Metrics找到瓶颈算子。
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增加并行度：提升瓶颈算子的处理能力。
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优化状态访问：减少RocksDB的随机读写（如使用ValueState代替ListState）。
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调整网络缓冲区：增加
taskmanager.network.memory.buffers。 -
启用批处理模式：对窗口聚合使用
table.exec.mini-batch.enabled。
3. RocksDB和FsStateBackend的区别及适用场景？
答案：
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RocksDB：增量Checkpoint，状态存储在磁盘，适合大状态（如TB级）、高可用场景。
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FsStateBackend：全量Checkpoint，状态存储在内存（溢出到磁盘），适合小状态、低延迟场景。