问题一：Buffer Debloating 如何帮助 Unaligned Checkpoint？
Buffer Debloating 如何帮助 Unaligned Checkpoint？
参考回答：
Buffer Debloating 通过减少中间流动的数据量，使得 Unaligned Checkpoint 在做快照时需要额外存储的中间数据也变少，从而加快 Checkpoint 的完成速度。
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问题二：在 Buffer Debloating 中，Debloat Target 指的是什么？
在 Buffer Debloating 中，Debloat Target 指的是什么？
参考回答：
在 Buffer Debloating 中，Debloat Target 是指上游缓存“预期时间”内下游能处理的数据量。这个设置帮助动态调整缓存大小。 
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问题三：Generalized Log-Based Incremental Checkpoint 的主要目的是什么？
Generalized Log-Based Incremental Checkpoint 的主要目的是什么？
参考回答：
Generalized Log-Based Incremental Checkpoint 的主要目的是控制每次快照时需要上传的数据量，通过将 Checkpointing 过程和 State Backend 存储 Compaction 剥离开来，使得 Checkpoint 变得更加稳定和高频，从而缩短端到端的延迟。
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问题四：在有状态的算子中，状态更新是如何记录的？
在有状态的算子中，状态更新是如何记录的？
参考回答：
在有状态的算子中，状态更新会记录在 State Table 里。当 Checkpointing 发生时，这个 State Table 会被刷到磁盘上，并异步上传到远端存储。
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问题五：为什么 RocksDB 的增量 Checkpoint 有时并不比完整 Checkpoint 更高效？
为什么 RocksDB 的增量 Checkpoint 有时并不比完整 Checkpoint 更高效？
参考回答：
虽然 RocksDB 支持增量 Checkpoint，但一旦触发多层 Compaction，就会生成很多新的文件，这可能导致增量的部分甚至比一个完整的 Checkpoint 更大，因此上传时间依然不可控。
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