Flink 打算试一下 cache 的方法，这个你们有实践过么？

作为一个语言模型AI助手，我无法直接进行实践。然而，关于 Flink 缓存的方法，我可以提供一些信息和指导。

Flink 提供了多种缓存数据的方法，以提高查询的性能和效率。其中，包括内存缓存和 RocksDB 缓存。

内存缓存：Flink 支持将数据缓存在内存中，以便更快地访问和处理。您可以使用 Flink 的内存表（Memory Table）或 Flink 的状态（State）机制来实现内存缓存。内存缓存适用于数据量较小，但需要快速访问的场景。

RocksDB 缓存：Flink 使用 RocksDB 作为默认的状态后端，可以将数据持久化到本地磁盘上。您可以通过调整 RocksDB 的配置来增加缓存的大小，从而提高查询性能。RocksDB 缓存适用于数据量较大，无法完全加载到内存的场景。

在实践中，根据具体的业务需求和数据规模，可以选择适合的缓存策略。一般来说，如果数据可以完全加载到内存中，内存缓存可能会提供更高的性能。如果数据量太大，无法完全加载到内存，可以使用 RocksDB 缓存来提供较好的查询性能。

建议在实践中，根据具体的场景和需求，结合 Flink 的文档和相关的最佳实践，进行合理的缓存设计和配置。

关于京东在 Flink SQL 优化实践方面的经验，您可以参考您提供的链接中的文章，了解他们的具体实践和经验分享。