由于我使用rocksdb作为我的flink作业的状态后端，并且我正在配置这个状态后端的参数，我在flink的这一页中读到，我有两个选项可以保留我的计时器（rocksdb或heap），我已经读过解释，但仍然缺少这部分的含义：
但是，在rocksdb中维护计时器会有一定的成本，这就是为什么flink提供了在jvm堆上存储计时器的选项，即使rocksdb用于存储其他状态。当计时器数量较少时，基于堆的计时器可以具有更好的性能。”
他们在这里提到了什么样的成本（延迟）？
什么意味着更少的计时器数量（可以用这个数字来衡量，堆中允许的最大计时器数量是多少）？
1条答案
按热度按时间k2fxgqgv1#
可以以较少的延迟访问基于堆的计时器。我所听到的基准只提到了一个小的改进（5-10%的加速）。但是，将计时器保留在堆上会增加垃圾收集中涉及的对象的数量，因此这也会损害整体性能（例如，最坏情况下的延迟）。
我认为你必须做你自己的基准，以确保什么是最好的，在你的情况下，但我不会期望任何戏剧性的效果这样或那样。