我在K8上运行flink集群，状态为1TB。
我面临的一个问题是获取保存点并恢复作业。现在，这些更新有时是简单的代码更新，而不是并行性更改。但是获取一个保存点，然后用旧状态恢复新作业的时间是相当高的。
是否有一种方法可以对作业进行就地更新，使本地状态和作业不发生更改，从而可以避免在执行保存点+还原时所消耗的时间?
在许多情况下，您可以使用保留的(外部化的)检查点来代替保存点。这是有效的，但以下情况除外:
- 使用未对齐的检查点重新缩放(此限制将消失;看到flink - 17979)
- 有涉及状态 的作业拓扑更改
- 需要状态迁移的类型发生了变化
您可能会发现拓扑更改和状态迁移在某些情况下有效，但这不能保证。
对于RocksDB上的大状态，您将需要使用增量检查点。完整的检查点和保存点需要很长时间，但是增量检查点要快得多。
如果你想重新调整，增加RocksDB可用的线程数是有益的，更像这样:
state.backend.rocksdb.checkpoint.transfer.thread.num: 8
state.backend.rocksdb.thread.num: 8