嗯嗯，非常感谢你的回答，Congxian Qiu 😀。 Congxian Qiu <qcx978132...@gmail.com> 于2020年3月28日周六 上午11:39写道：
> Hi > > 这个地方我理解是，每次处理一定数量的 StateEntry 之后，会获取当前的 timestamp 然后在 RocksDB 的 compaction > 时对所有的 StateEntry 进行 filter。 > > Calling of TTL filter during compaction slows it down. > > Best, > Congxian > > > LakeShen <shenleifight...@gmail.com> 于2020年3月26日周四 下午8:55写道： > > > Hi 社区的小伙伴， > > > > 我现在有个关于 Flink 1.10 RocksDBStateBackend 状态清理机制的问题，在 1.10中，RocksDB 默认使用 in > > background 方式进行状态清理，使用 compaction filter 方式。正如官方文档所说： > > > > > RocksDB compaction filter will query current timestamp, used to check > > > expiration, from Flink every time after processing certain number of > > state > > > entries. > > > > > > 现在有个疑问，RocksDB 在处理一定数量的 State Entrys 就会进行 compaction filter，那么这个 > compaction > > filter 是针对这一定数量 State Entrys ，然后检查他们是否过期吗？ > > 还是说，会针对一个 Task 当前所有的状态文件，统一进行 Compaction filter，在合并时，检查每个 entry，过期的状态 Key > > 就过滤删除掉。 > > > > 这个地方我没有弄明白，非常期待你的回复。 > > > > Best wishes, > > 沈磊 > > >
