嗯嗯，非常感谢你的回答，Congxian Qiu 😀。
Congxian Qiu <
[hidden email]> 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 <
[hidden email]> 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
> >
>
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