本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 無限制狀態成長
如果應用程式未正確處置過期的狀態資訊，這些資訊會持續累積並導致應用程式效能或穩定性問題。本節說明此狀況的徵狀和疑難排解步驟。
## 徵狀
這種情況可能有下列徵狀：
+ `lastCheckpointDuration` 指標正在逐漸增加或急劇增加。
+ `lastCheckpointSize` 指標正在逐漸增加或急劇增加。
## 原因和解決方案
下列情況可能會導致應用程式累積狀態資料：
+ 應用程式保留狀態資料的時間超過需要的時間。
+ 應用程式使用持續時間過長的視窗查詢。
+ 您尚未為狀態資料設定 TTL。如需詳細資訊，請參閱 Apache Flink 文件中的[狀態Time-To-Live(TTL)](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/dev/datastream/fault-tolerance/state/#state-time-to-live-ttl)。
+ 您正在執行的應用程式相依於 Apache Beam 2.25.0 版或更高版本。您可以透過用關鍵實驗和 `use_deprecated_read` 值[擴充 BeamApplicationProperties](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/java/examples-beam.html#examples-beam-configure)，選擇退出讀取轉換的新版本。如需詳細資訊，請參閱 [Apache Beam 文件](https://beam.apache.org/blog/beam-2.25.0/#highlights)。
應用程式有時會面臨持續擴增的狀態大小增長，從長遠來看，這是不可持續的 (畢竟 Flink 應用程式會無限期地執行)。有時，這可以追溯至存儲狀態資料且未正確地老化舊資訊的應用程式。但是有時候，使用者對 Flink 可以提供的東西抱有根本不合理的期望。應用程式可以在跨越數天甚至數週的長時段內使用彙總。除非使用允許增量彙總的 [AggregateFunctions](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/docs/dev/datastream/operators/windows/#aggregatefunction)，否則 Flink 需要將整個視窗的事件保持在狀態。
此外，當使用進程函數來實作自訂運算子時，應用程式需要從業務邏輯不再需要的狀態中移除資料。在這種情況下，[狀態存活期](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/docs/dev/datastream/fault-tolerance/state/#state-time-to-live-ttl)可用於根據處理時間自動老化資料。Managed Service for Apache Flink 正在使用增量檢查點，因此狀態 TTL 基於 [RocksDB 壓縮](https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Compaction)。在壓縮操作發生之後，您只能觀察到狀態大小的實際縮減 (由檢查點大小表示)。特別是對於低於 200 MB 的檢查點大小，由於狀態到期，您不太可能觀察到任何檢查點大小縮小。儲存點則基於不包含舊資料之狀態的全新副本，因此您可以在 Managed Service for Apache Flink 中觸發快照，以強制移除過期狀態。
出於偵錯目的，停用增量檢查點以更快速地驗證檢查點大小是否確實減小或穩定 (並避免 RocksBS 壓縮的影響) 是可行的。但是，這需要提交票證給服務團隊。