flink 内存及优化

最新推荐文章于 2025-06-22 17:01:33 发布
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分类专栏： flink
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/better_mouse/article/details/110948546
本文介绍在YARN环境下如何合理配置Flink的内存参数以优化任务性能。特别关注taskmanager.memory.managed.size参数的作用及其对托管内存的影响，通过设置该参数为0来最大化分配给JVM上用户代码的内存。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

flink内存

在yarn的环境下.提交任务时指定内存 -ytm 4g

-ytm,–yarntaskManagerMemory
指定的是

在这里插入图片描述

taskmanager.memory.managed.size

执行无状态作业或者使用 Heap State Backend（MemoryStateBackend 或 FsStateBackend）时，建议将托管内存设置为 0。 这样能够最大化分配给 JVM 上用户代码的内存。

-yD taskmanager.memory.managed.size=0

不设置管理内存为0的话.分配4g的内存,可用的堆内内存只有1.5G.设置为0后.堆内内存能有2.7g左右.

checkpoint 超时和 gc的时间都少了很多.

flink 1.12 UI

在这里插入图片描述
这个UI详细展示了细节.十分友好.

【Flink】Flink RocksDB内存占用一直增大 state.backend.rocksdb.memory.managed
九师兄
11-11 3113
1.概述 有人遇到过RocksDB内存占用一直增大的情况吗？flink-1.13.1 版本 为什么要关掉托管内存？ iterator读并发比较高的场景，会锁定内存中的数据。关掉托管空出多点内存空间，是比较粗暴的处理方式，但很有效。有性能方面的问题再去调整rocksdb配置 如果开启rocksdb statebackend ，并且没有打开增量就会有这个问题。 配置为 state.backend.rocksdb.memory.managed ...
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本节解释如何根据用例设置内存，以及每种用例中哪些选项是重要的。
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勇心在馨
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flink官网上 的内存分布图如下： 1、processMemory 是分配的总大小，比如yarn分配的container的总大小。 2、framework memory与 task memory framework不属于slot内存，而task是slot内的使用的内存 heap memory内存主要是java对象和stateBackend内存 framework heapmemory+task heap memory=jvm堆内存总大小（-Xmx） framework off..
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序 本文主要研究一下flink TaskManager的managed memory TaskManagerOptions flink-core-1.7.2-sources.jar!/org/apache/flink/configuration/TaskManagerOptions.java @PublicEvolving public ...
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并发优化：Flink任务需要多个线程或进程来并发执行计算操作。因此，我们需要尽可能地提高并发度以提高任务的性能和效率。CPU优化：Flink任务需要大量的CPU资源来执行计算操作。因此，我们需要尽可能地减少CPU的使用量。内存优化：Flink任务需要大量的内存来存储数据和状态信息。因此，我们需要尽可能地减少内存的使用量。flink实时计算任务可以从以下四个方面进行优化。
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Flink1.12-之内存管理 1、前言 flink为了让用户更好的调整内存分配，达到资源的合理分配，在Fllink1.10引入了TaskManager的内存管理，后续在Flink1.11版本引入了JobManager的内存管理，用户可以通过配置的方式合理的分配资源。 不管是TaskManager还是JobManager都是单独的JVM进程，他们共用一套内存模型抽象（TaskManager的内存模型更加复杂），如下。 该模型由heap和off-heap内存组成，这里有以下3种调整内存的方式，3种方式必
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本文就是记录些实践结论，不会做深入原理和源码级说明，因为这些，不如去看源码和官方文档，至少官方文档介绍的非常详细，比某些博文缺胳膊少腿、粘贴复制强多了，据我所知，市场上很多关于Flink的参考书大多直接翻译的官方文档 官方文档链接附上：https://www.bookstack.cn/read/flink-1.11.1-zh/collapse-2 如上是中文翻译版的文档，也有英文版选择和不同版本选择，自行选用 本文基于Flink V1.11 文章目录Flink状态缓存StateFlink状态缓存Flin.
flink 内存模型及配置教程
最新发布
07-02
Apache Flink 的内存模型设计旨在优化大规模数据流处理的性能，同时提供灵活的配置选项以适应不同的应用场景和硬件环境。Flink 的内存管理包括任务管理器（TaskManager）和作业管理器（JobManager）的内存分配，并且支持与 Hadoop YARN 等资源管理系统的集成。 ### TaskManager 内存结构 Flink 的 TaskManager 是实际执行任务的工作节点，其内存结构主要由以下几个部分组成： 1. **JVM Heap**：这是 Java 虚拟机堆内存，主要用于存放用户代码、Flink 框架类以及一些临时对象。 2. **Managed Memory**：这部分内存由 Flink 显式管理，用于高效的二进制存储操作，例如排序、哈希表和缓存输入分割。它可以通过 `taskmanager.memory.managed.fraction` 配置参数来控制，默认值为 0.7，表示占 JVM Heap 的 70%。 3. **Network Buffers**：网络缓冲区用于在 TaskManager 之间传输数据。它们是预分配的直接内存块，大小由 `taskmanager.network.memory.min` 和 `taskmanager.network.memory.max` 控制。 4. **JVM Overhead**：这部分内存用于 JVM 自身开销，如线程栈、垃圾回收等，通常不被纳入 Flink 的显式内存管理中。 ```yaml # 示例配置文件 flink-conf.yaml 中的内存相关设置 taskmanager.heap.size: 4096m taskmanager.memory.managed.fraction: 0.7 taskmanager.network.memory.min: 64mb taskmanager.network.memory.max: 1gb ``` ### JobManager 内存配置 JobManager 负责协调整个 Flink 作业的执行，包括调度任务、检查点协调等。它的内存需求相对较低，但仍然需要合理配置以确保高可用性和稳定性。可以通过以下参数进行调整： - `jobmanager.heap.size`：定义 JobManager 的 JVM 堆内存大小，默认为 1024m。 - `jobmanager.memory.off-heap`：是否启用堆外内存，默认为 false。 ```yaml # 示例配置文件 flink-conf.yaml 中的 JobManager 内存设置 jobmanager.heap.size: 2048m jobmanager.memory.off-heap: false ``` ### 集群模式下的内存管理 当使用 YARN 或 Kubernetes 等资源管理系统部署 Flink 时，还需要考虑外部资源管理器对内存的影响。例如，在 YARN 上启动 Flink 会话集群时，可以指定每个容器的内存大小： ```bash # 启动共享 Flink 集群并提交任务 $ ./bin/yarn-session.sh -n 4 -jm 1024 -tm 4096 -d $ ./bin/flink run -c com.demo.florian.WordCount $DEMO_DIR/target/flink-demo-1.0-SNAPSHOT.jar ``` 其中 `-jm` 表示 JobManager 的内存（MB），`-tm` 表示 TaskManager 的内存（MB）[^1]。 此外，Flink 支持基于检查点（Checkpointing）和保存点（Savepoint）的故障恢复机制，这些功能也会占用一定的内存资源。因此，在配置内存时应预留足够的空间用于状态后端存储和检查点操作。 ### 总结 Flink 的内存模型具有高度可配置性，开发者可以根据具体的应用场景和硬件条件进行精细调优。理解各个内存组件的作用及其相互关系是实现高效流处理的关键。 ---
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