在Apache Flink中，如果你使用 join 操作并且没有指定任何时间窗口或者状态保留策略，那么默认情况下，Flink 会尝试维护一个完整的连接状态，以便能够处理任何可能的匹配。这意味着，理论上，Flink 会保留足够的状态信息以处理可能的迟到元素，直到你确定不再需要这些状态信息为止。
然而，实际上，由于资源限制和性能考虑，Flink 并不能无限期地保留所有状态。因此，在实际应用中，你通常会看到以下几种情况：
内存限制：如果连接状态占用的内存超过了可用的内存限制，Flink 作业可能会失败。
检查点和状态保留：即使在没有显式窗口的情况下，Flink 也会通过检查点（checkpoints）来定期保存状态。这意味着状态是持久的，但如果发生失败，Flink 会尝试从最近的检查点恢复。然而，长时间运行和高吞吐量的作业可能会导致状态变得非常大，从而增加检查点的开销和失败的风险。
超时和状态清理：虽然 Flink 本身不会自动清理旧的状态（除非配置了状态保留时间TTL），但你可以通过实现自定义的逻辑来清理不再需要的状态。例如，你可以使用侧输出（side outputs）或定时器（timers）来识别并删除不再需要的状态。
使用窗口：为了避免无限期地保留状态，通常建议在使用 join 操作时指定一个时间窗口。这样，一旦元素超过了窗口的时间范围，它们的状态就会被自动清理。
总的来说，虽然 Flink 理论上可以保留 join 操作的结果状态，但在实际应用中，由于资源限制和性能考虑，你通常需要采取额外的措施来管理这些状态。这通常包括使用窗口、设置状态保留时间TTL或实现自定义的状态清理逻辑。