状态管理不仅影响应用的性能，还关系到系统的稳定性和资源的有效利用。如果状态管理不当，可能会导致性能下降、资源耗尽，甚至系统崩溃。本文为您介绍SQL作业大状态导致反压的调优原理与方法。

运行原理：状态算子的产生

作为一种特定领域语言，SQL的设计初衷是隐藏底层数据处理的复杂性，可以通过声明式语言来进行数据操作。而Flink SQL由于其架构的特殊性，在实现层面通常需要引入状态后端配合系统检查点（Checkpoint）来保证计算结果的最终一致性。目前Flink SQL由优化器根据配置项以及SQL语句来推导生成状态算子，想要高效处理有状态的大规模数据和性能调优，需要对SQL状态算子生成机制和管理策略有一定了解。

基于优化器推导产生的状态算子

主要有如下三种状态算子：

ChangelogNormalize

ChangelogNormalize旨在对涉及主键语义的数据变更日志进行标准化处理。通过该算子，可以有效地整合和优化数据变更记录，确保数据的一致性和准确性。该状态算子会在以下两种场景出现：

• 使用了带有主键的upsert源表

  upsert源表特指在保持主键顺序一致性的前提下，仅产生基于主键的UPDATE（包括INSERT和 UPDATE_AFTER）及DELETE操作的变更数据表。例如，Upsert Kafka便是支持这类操作的典型连接器之一。此外，您也可以通过重写自定义源表连接器中的getChangelogMode方法，实现upsert功能。

  @Override
  public ChangelogMode getChangelogMode() {
      return ChangelogMode.upsert();
  }

• 显式设置'table.exec.source.cdc-events-duplicate' = 'true'

  在使用at-least-once语义进行CDC事件处理时，可能会产生重复的变更日志。在需要exactly-once语义时，您需要开启此配置项来对变更日志进行去重。例如

• 

  当出现该算子时，上游数据将按照Flink SQL源表DDL中定义的主键做一次hash shuffle操作后使用ValueState来存储当前主键下最新的整行记录。更新状态并向下游发送变更的过程如下图所示。处理第二条-U(2, 'Jerry', 77)时State已经empty，说明截止目前+I/+UA和-D/-UB已经两两抵销，当前这条retract消息是重复的，可以丢弃。

SinkUpsertMaterializer

专门用于处理具有主键定义的结果表，并确保数据的物化操作符合upsert语义。在数据流更新过程中，如果无法保证upsert的特定要求，即按照主键进行更新时保持数据的唯一性和有序性，优化器会自动引入此算子。它通过维护基于结果表主键的状态信息，来确保这些约束得到满足。更多信息及常见场景请参见Flink SQL中Changelog事件乱序处理原理。

LookupJoin

在处理LookupJoin操作时，若主动配置了系统优化选项'table.optimizer.non-deterministic-update.strategy'='TRY_RESOLVE'，且优化器识别到潜在的非确定性更新问题（如何消除流查询的不确定性影响），则系统会尝试采取特殊措施以解决这一问题。具体而言，若通过引入一个状态算子能够消除非确定性，优化器便会自动创建一个带状态的LookupJoin算子。

带状态的LookupJoin算子主要适用于以下情况：结果表被定义了主键，而这些主键完全或部分来自于维表，同时维表中的数据可能会发生变化（例如通过变更数据捕获，即CDC Lookup Source机制）。此外，用于Join操作的字段在维表中并非主键。在这种情况下，带状态的LookupJoin算子能够有效地处理数据的动态变化，确保查询结果的准确性和一致性。

基于SQL操作产生的状态算子

基于SQL操作产生的状态算子，按状态清理机制可以分为TTL过期和依赖watermark推进两类。具体说来，Flink SQL里有部分状态算子的生命周期不是由TTL来控制，例如Window相关的状态计算（WindowAggregate、WindowDeduplicate、WindowJoin、WindowTopN等）。它们的状态清理主要依赖于watermark的推进，当watermark超过窗口结束时间时，内置的定时器就会触发状态清理。

L.time between R.time + X and R.time + Y 
  -- 或 
R.time between L.time - Y and L.time - X

问题诊断方法

在Flink作业遭遇性能瓶颈时，系统往往表现出明显的反压现象。这种反压可能由多种因素引起，但主要的原因之一是作业状态规模的持续膨胀，直至超出内存限制。此时，状态存储引擎会将部分不频繁使用的状态数据移至磁盘，而磁盘与内存在数据存取速度上的巨大差异，使得磁盘IO操作成为数据处理效率的瓶颈。尤其在Flink的计算过程中，如果算子频繁地从磁盘读取状态数据，将显著增加作业的延迟，降低整体处理速度，成为性能问题的根源。

为了准确识别是否由状态访问引发反压，需要对作业的运行状态和算子行为进行深入分析。利用监控工具追踪和诊断性能瓶颈，可以有效地发现并解决由状态访问引起的性能问题，从而提升Flink作业的性能，具体方法请参见问题诊断方法。

调优方法

主动避免生成不必要的状态算子

基于SQL操作产生的状态算子一般很难避免，因此主要针对优化器自动推导的算子进行讨论。

• ChangelogNormalize

  在使用upsert source进行数据处理时，需注意其ChangelogNormalize状态节点的生成。通常情况下，除了事件时间的时态关联（event time temporal join）外，其他upsert source应用场景都会产生该状态节点。因此，在选择Upsert Kafka或类似的Upsert连接器时，应首先评估具体的使用场景，对于非事件时间关联场景，应特别关注状态算子的状态指标（state metrics）。由于状态节点是基于KeyedState的，当源表的主键数量庞大时，状态节点的规模也会相应增加。如果物理表的主键更新频繁，状态节点也将频繁地被访问和修改。从实践角度而言，像数据同步类的场景，建议避免使用Upsert Kafka作为源表连接器，同时也最好选择能够保证exactly-once语义的数据同步工具。

• SinkUpsertMaterializer

  auto作为table.exec.sink.upsert-materialize配置项的默认值，表明系统会自动判断数据的一致性，尤其是在变更日志（changelog）出现无序的情况下。该机制确保了通过引入SinkUpsertMaterializer来维持数据处理的准确性。但并不意味着每当该算子被激活，数据就一定存在无序问题。例如，将多个分组键（group by key）合并的操作，这种情况下优化器无法准确推导出upsert键，因此出于安全考虑，会默认添加SinkUpsertMaterializer。如果对数据的分布有充分的了解，不使用该算子也能够确保输出结果的正确性，可以将参数设置为none，从而在数据正确性和性能上都得到保证。

  您可以通过检查作业的最后一个节点来确认SinkUpsertMaterializer是否被激活使用。在作业的运行拓扑图中（如下所示），该算子通常会与sink算子一起显示，形成一个算子链。通过这种方式，可以直观地监控和评估SinkUpsertMaterializer在数据处理过程中的实际应用情况，从而做出更加合理的优化决策。

  

  

  在检测到生成了特定算子且数据计算无误的情况下，可以调整配置项为 'table.exec.sink.upsert-materialize'='none'（配置步骤请参见如何配置作业运行参数？），以避免自动添加SinkUpsertMaterializer。实时计算引擎VVR 8.0及以上版本中引入了SQL执行计划智能分析功能，协助您更好地识别此类问题，如下图所示。

  

减少状态访问频次：开启mini-batch

在对延时要求不高（比如分钟级别更新）的场景下，开启mini-batch攒批优化将会减少State的访问和更新频率（具体操作请参见开启MiniBatch），提升吞吐。

实时计算Flink版可以应用mini-batch的状态算子如下：

减少状态大小：设置合理生命周期

说明

开启或关闭TTL不能保证完全兼容。当尝试在已开启TTL的作业上关闭TTL配置时，或者反过来操作时，将会导致兼容性失败并引发StateMigrationException异常。

在优化计算系统时，关键在于精简状态数据以提高性能。您可以在作业运维页面配置State数据过期时间（参数详情请参见运行参数配置）来控制作业状态的生命周期，以满足不同的运维需求和策略。

过短的TTL可能导致数据未能及时处理，从而产生不符合预期的计算结果，例如，在聚合或连接操作时，部分数据晚到，而相关状态已过期，导致结果异常。相反，过长的TTL会消耗资源，降低作业的稳定性。因此，在对Flink SQL作业进行TTL配置时，建议根据数据特性和业务需求进行恰当的TTL设置。例如，如果计算周期以自然天为单位，并且数据跨天漂移不会超过1小时，那么将TTL设定为25小时即可满足需求。数据开发人员应深入了解业务场景和计算逻辑，以实现最佳的平衡。

此外，针对双流连接场景，Flink SQL自实时计算引擎VVR 8.0.1版本起，支持通过JOIN_STATE_TTL Hint为左流和右流分别设置不同的生命周期。这一改进允许为各自数据流定制生命周期，有效减少不必要的状态存储开销，从而优化作业性能。您可以根据左右流数据的实际生命周期需求，灵活配置，以达到节省资源和提高作业效率的目的，具体操作请参见查询提示。

SELECT /*+ JOIN_STATE_TTL('left_table' = '..', 'right_table' = '..') */ *
FROM left_table [LEFT | RIGHT | INNER] JOIN right_table ON ...

下面是一个作业使用JOIN_STATE_TTL Hint前后的State大小对比示例。

减少状态大小：命中更优的执行计划

在生成执行计划时，优化器会结合输入SQL和配置选择相应的State实现。

• 利用主键优化双流连接

  • 当连接键（Join Key）包含主键时，系统采用ValueState<RowData>进行数据存储，这样可以为每个连接键仅保留一条最新记录，实现存储空间的最大化节省。

  • 如果连接操作使用了非主键字段，即使已定义主键，系统会使用MapState<RowData, RowData>进行存储，以便为每个连接键保存来自源表的、基于主键的最新记录。

  • 在未定义主键的情况下，系统将使用MapState<RowData, Integer>存储数据，记录每个连接键对应的整行数据及其出现次数。

  因此，建议在建表DDL中声明主键，并在双流连接时优先使用主键，以优化存储效率。

• 优化append_only流去重操作

  使用ROW_NUMBER函数替代FIRST_VALUE或LAST_VALUE函数进行去重，可以更有效地保留首次（ROW_NUMBER函数生成的Deduplicate算子仅保留出现过的Key）或最新出现的记录（保留Key及其最后一次出现的记录）。

• 提升聚合查询性能

  在进行多维度统计，例如计算全网UV、手机客户端UV、PC端UV等，推荐使用AGG WITH FILTER语法替代传统的CASE WHEN语法。SQL优化器能够识别Filter参数，使得在同一个字段上根据不同条件计算COUNT DISTINCT时能够共享状态信息，减少状态的读写次数。根据性能测试结果，采用AGG WITH FILTER语法相比CASE WHEN可以提升高达一倍的性能。

减少状态大小：调整多流Join顺序，缓解State放大

Flink在处理数据流时，采用了二进制哈希连接（Binary Hash Join）的方式。在下图示例中，A与B的连接结果会导致数据存储的冗余，这种冗余程度与连接操作的频率成正比。随着加入连接的流数量增加，State的冗余问题会变得更加严重。

您可以策略性地调整连接的顺序来优化该问题。具体来说，可以先将数据量较小的流进行连接，而将数据量大的流放在最后进行。这样的顺序调整有助于减轻状态冗余带来的放大效应，从而提高数据处理的效率和性能。

尽可能减少读盘

为了提升系统性能，可以通过减少磁盘读取次数并优化内存使用来实现。