我当前正在处理由Flink SQL中的连续查询引起的OOM问题（例如，没有窗口的GROUP BY子句）。在研究Flink的Runtime模块之后，我发现随着时间的流逝，HeapKeyedStateBackend中的StateTable变得越来越大，因为有太多潜在的键要放入内存中（而GC占用了大部分CPU时间），最终使作业甚至整个JVM崩溃。
因此，我现在正在考虑实现一个“可溢出”状态表，当堆内存将要耗尽时，该表可以将键和值一起溢出到磁盘（或诸如RocksDB之类的StateBackends）中。而且，当内存压力减轻时，可以将这些条目放回去。
我不确定Flink社区是否有一些计划来解决由堆中的大量键和状态引起的OOM问题（除了单独使用RocksDB之外，因为当堆内存足够时吞吐量会相当慢） ，以及我的计划是否有严重的缺陷，是否值得这样做，例如使检查点过程变得更加不一致，还是大大降低了吞吐量等？
希望收到任何反馈，并在此先感谢您：）