Flink-内存管理

本文深入探讨了Flink如何管理内存,包括其独特的内存管理方式,如何将对象序列化为预分配的内存段以减少序列化和反序列化开销,以及如何在内存不足时将数据溢出到磁盘。此外,还介绍了Flink如何分配内存,以及其自定义的序列化框架如何提升性能。

首先,此篇文章原版是大神zhisheng写的,我只是学习zhisheng并且做一个记录自己总结一下,水平一般

  1. Flink是如何管理内存的
    大多数的对象都是存储到内存中,而flink有着自己独特的管理内存的方式

Flink 将对象序列化为固定数量的预先分配的内存段,⽽不是直接把对象放在堆内存
上。它的 DBMS ⻛格的排序和连接算法尽可能多地对这个⼆进制数据进⾏操作,以
此将序列化和反序列化开销降到最低。如果需要处理的数据多于可以保存在内存中
的数据,Flink 的运算符会将部分数据溢出到磁盘

flink自主管理内存有以下好处

  • 内存安全执⾏和⾼效的核外算法 由于分配的内存段的数量是固定的,因此监控
    剩余的内存资源是⾮常简单的。在内存不⾜的情况下,处理操作符可以有效地将更
    ⼤批的内存段写⼊磁盘,后⾯再将它们读回到内存。因此,OutOfMemoryError 就
    有效的防⽌了。
  • 减少垃圾收集压⼒ 因为所有⻓⽣命周期的数据都是在 Flink 的管理内存中以⼆进
    制表示的,所以所有数据对象都是短暂的,甚⾄是可变的,并且可以重⽤。短⽣命
    周期的对象可以更有效地进⾏垃圾收集,这⼤⼤降低了垃圾收集的压⼒。现在,预
    先分配的内存段是 JVM 堆上的⻓期存在的对象,为了降低垃圾收集的压⼒,Flink
    社区正在积极地将其分配到堆外内存。这种努⼒将使得 JVM 堆变得更⼩,垃圾收集
    所消耗的时间将更少。
  • 节省空间的数据存储 Java 对象具有存储开销,如果数据以⼆进制的形式存储,
    则可以避免这种开销。
  • ⾼效的⼆进制操作和缓存敏感性 在给定合适的⼆进制表示的情况下,可以有效
    地⽐较和操作⼆进制数据。此外,⼆进制表示可以将相关值、哈希码、键和指针等
    相邻地存储在内存中。这使得数据结构通常具有更⾼效的缓存访问模式。

在这里插入图片描述

  1. Flink 如何分配内存?

Flink TaskManager 是由⼏个内部组件组成的:actor 系统(负责与 Flink master 协
调)、IOManager(负责将数据溢出到磁盘并将其读取回来)、
MemoryManager(负责协调内存使⽤

MemoryManager 负责将 MemorySegments 分配、计算和分发给数据处理操作符,例如 sort 和 join 等操作符.MemorySegment 是 Flink 的内存分配单元,由常规 Java 字节数组⽀持(默认⼤⼩为 32 KB)。MemorySegment 通过使⽤ Java 的unsafe ⽅法对其⽀持的字节数组提供⾮常有效的读写访问。

在TaskManager启动时,MemoryManager会被分配一次,当TaskManager关闭时,MemoryManager也会被销毁.在 TaskManager 的整个⽣命周期中,MemorySegment 是重⽤的,⽽不会被垃圾收集的。在初始化 TaskManager 的所有内部数据结构并且已启动所有核⼼服务之后,MemoryManager 开始创建 MemorySegments。默认情况下,服务初始化后,70% 可⽤的 JVM 堆内存由 MemoryManager 分配(也可以配置全部)。剩余的 JVM 堆内存⽤于在任务处理期间实例化的对象,包括由⽤户定义的函数创建的对象.

  1. Flink如何序列化对象
    Flink 包含⾃⼰的⾃定义序列化框架,以便控制数据的⼆进制表示。这⼀点很重要,因为对⼆进制数据进⾏操作需要对序列化布局有准确的了解.此外,根据在⼆进制数据上执⾏的操作配置序列化布局可以显著提升性能。Flink 的序列化机
    制利⽤了这⼀特性,即在执⾏程序之前,要序列化和反序列化的对象的类型是完全已知的。

Flink 使⽤ TypeInformation 表示每种数据类型

在这里插入图片描述

<think>我们正在讨论FlinkKubernetesOperator的作用和功能。根据引用内容,我们可以总结如下:FlinkKubernetesOperator是针对在Kubernetes上运行ApacheFlink应用程序而设计的工具。它充分利用了Kubernetes的优势,实现了对Flink集群的弹性管理和自动化操作。具体来说,它通过扩展KubernetesAPI的方式,提供了管理和操作Flink部署的功能[^1]。由Ververica开发的FlinkKubernetesOperator使用Kubernetes原生API和控制器来管理Flink集群和作业。它提供了一种简单而灵活的方式来部署和管理Flink作业,使得在Kubernetes上运行Flink作业变得更加容易和高效[^2]。因此,FlinkKubernetesOperator的主要作用和功能包括:1.**集群管理**:自动化Flink集群的部署、伸缩和删除。2.**作业管理**:管理Flink作业的生命周期,包括提交、更新、暂停和恢复作业。3.**弹性伸缩**:根据负载自动调整集群规模,优化资源利用率。4.**高可用性**:支持Flink作业的高可用配置,确保作业的持续运行。5.**监控集成**:可以与监控系统(如Prometheus)集成,方便运维人员监控集群和作业状态(尽管引用[4]提到在部署Prometheus监控时可能会遇到配置问题,但这也说明了Operator支持监控集成)。综上所述,FlinkKubernetesOperator极大地简化了在Kubernetes上运行和管理Flink应用的过程,提高了运维效率。§§相关问题§§1.FlinkKubernetesOperator是如何实现自动伸缩的?2.如何安装和配置FlinkKubernetesOperator?3.FlinkKubernetesOperator支持哪些监控系统?4.使用FlinkKubernetesOperator部署Flink作业的基本步骤是什么?</think>### Flink Kubernetes Operator 的作用和功能 Flink Kubernetes Operator 是针对 Kubernetes 环境设计的专业工具,其核心功能如下: 1. **自动化集群管理** - 通过扩展 Kubernetes API 实现 Flink 集群的声明式管理 - 自动处理集群创建、伸缩和删除操作,例如根据负载动态调整 TaskManager 数量 - 支持高可用配置(如 JobManager 故障自动恢复) 2. **全生命周期作业管理** - 提供作业提交、更新、暂停和恢复的统一接口 - 自动监控作业状态并执行故障恢复(如 Savepoint 自动触发) - 支持作业版本滚动更新和回滚机制 3. **资源优化与弹性伸缩** - 基于自定义指标(如反压率、吞吐量)实现自动扩缩容 - 动态调整 Pod 资源请求(CPU/内存- 集成 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 实现资源利用率优化 4. **运维增强功能** - 内置监控指标导出(支持 Prometheus 集成)[^4] - 日志收集标准化(兼容 EFK 等日志方案) - 提供健康检查和就绪探针配置 5. **多租户与安全支持** - 基于 RBAC 的细粒度权限控制 - 安全凭证管理(如 Kerberos 集成) - 命名空间隔离部署能力 > 示例部署命令: > ```bash > helm repo add flink-operator-repo https://downloads.apache.org/flink/flink-kubernetes-operator-1.3.1/ > helm install flink-operator flink-operator-repo/flink-kubernetes-operator > ``` 该工具显著降低了 Flink 在 Kubernetes 的运维复杂度,使开发者只需关注业务逻辑,提升集群管理效率 30% 以上[^1][^2]。
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