1. 面试官：介绍 Flink 的 Exactly-Once 语义及其在状态管理中的应用。

2. 面试官：解释 Flink 中 Checkpoint 的工作原理，并说明它是如何实现容错机制的。

3. 面试官：设计一个场景，说明 Flink 如何处理状态数据的增量更新和快照回溯。

4. 面试官：演示 Flink 的 Savepoint 是如何实现的，以及在什么情况下应该使用 Savepoint。

5. 面试官：比较 Flink 中的 Operator State 和 Keyed State，在不同的场景下分别适用于哪些情况。

6. 面试官：讨论 Flink 中基于 RocksDB 的状态后端，以及它对 Flink 应用的影响和优化方案。

7. 面试官：分析 Flink 在窗口操作中的状态管理方式，并指出其优势和不足。

8. 面试官：设计一个具有明显数据倾斜的计算场景，详细说明 Flink 如何处理和优化这种情况下的状态管理。

9. 面试官：解释 Flink 中的事件时间和水印机制，并说明在状态管理中的作用和应用场景。

10. 面试官：探讨 Flink 中的状态 TTL（Time-To-Live）机制，以及在实时计算应用中的实际意义和使用建议。