【内存管理】flink内存管理(一)：内存管理概述：flink主动管理内存原理、flink内存模型

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文章探讨了Flink为何需要自主管理内存，特别是针对大数据处理中JVM内存管理的问题，如低效的Java对象存储、FullGC性能下降和频繁的OutOfMemoryError。Flink通过MemorySegment实现内存集中管理和高效操作，减少垃圾收集压力，提供内存剩余监控和溢写磁盘机制，以提升系统性能和稳定性。

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本节从整体使用的角度了解Flink如何实现对内存的积极管理，然后对比基于JVM带来的内存管理问题，介绍Flink如何抽象出合理内存模型，解决大规模场景下的内存使用问题。

一.flink为什么自己管理内存

1. 处理大数据时JVM内存管理的问题

在JVM上运行的系统，需要将数据存储到JVM堆内存中进行处理和运算，借助JVM提供的GC能力能够实现内存的自动管理，但对于大数据处理场景而言，需要处理非常庞大的数据，此时JVM内存管理的问题会比较突出，主要体现在以下几点。

Java对象存储密度相对较低：对于常用的数据类型，例如Boolean类型数据占16字节内存空间，其中对象头占字节，Boolean属性仅占1字节，其余7字节做对齐填充。而实际上仅1字节就能够代表Boolean值，这种情况造成了比较严重的内存空间浪费。

Full GC极大影响系统性能：使用JVM的垃圾回收机制对内存进行回收，在大数据量的情况下GC的性能会比较差，尤其对于大数据处理，有些数据对象处理完希望立即释放内存空间，但如果借助JVM GC自动回收，通常情况下会有秒级甚至分钟级别的延迟，这对系统的性能造成了非常大的影响。

OutOfMemoryError问题频发，严重影响系统稳定性：系统出现对象大小分配超过JVM内存限制时，就会触发OutOfMemoryError，导致JVM宕机，影响整个数据处理进程。