探究 Flink on YARN 模式下 TaskManager 的内存分配

最新推荐文章于 2025-05-13 10:51:47 发布

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#flink #taskmanager #内存分配

本文深入解析了Flink on YARN环境下的内存管理机制，详细阐述了TaskManager内存分配逻辑，包括网络缓存、托管内存的计算方式，以及JobManager内存参数设置。通过源码分析，揭示了各内存块的实际大小及其影响因素。

一、任务提交

我们使用如下的参数提交了Flink on YARN作业

flink run -m yarn-cluster -p 5 -yjm 3072 -ytm 4096 -ynm flink-test -d -c com.test.Test flink-test-1.0.0-SNAPSHOT.jar

二、查看内存情况

该作业启动了1个TaskManager，占用5个slot，并正常运行。来到该任务的Web界面，打开TaskManager页面，看看它的内存情况。

虽然我们在参数中设置了 TaskManager 的内存为4GB，但图上显示的JVM堆大小只有2.66GB，另外还有一项“Flink Managed Memory”为1.79GB。这些值都是怎么计算出来的呢？

三、TM内存分布

为了减少 object overhead，Flink主要采用序列化的方式存储各种对象。序列化存储的最小单位叫做 MemorySegment，底层为字节数组，大小由 taskmanager.memory.segment-size 参数指定，默认32KB大。下面分别介绍各块内存：

网络缓存（Network Buffer）：用于网络传输及与网络相关的动作（shuffle、广播等）的内存块，由MemorySegment组成。从Flink 1.5版本之后，网络缓存固定分配在堆外，这样可以充分利用零拷贝等技术。与它相关的三个参数及我们的设定值如下：

# 网络缓存占TM内存的默认比例，默认0.1
taskmanager.network.memory.fraction: 0.1
# 网络缓存的最小值和最大值 ，默认64MB和1GB
taskmanager.network.memory.min: 64mb
taskmanager.network.memory.max: 1gb

详见：flink 官网

托管内存（Flink Managed Memory）：用于所有Flink内部算子逻辑的内存分配，以及中间数据的存储，同样由MemorySegment组成，并通过Flink的MemoryManager组件管理。它默认在堆内分配，如果开启堆外内存分配的开关，也可以在堆内、堆外同时分配。与它相关的两个参数如下：

# 堆内托管内存占TM堆内内存的比例，默认0.7
taskmanager.memory.fraction: 0.7
# 是否允许分配堆外托管内存，默认不允许
taskmanager.memory.off-heap: false

详见：官网

Flink的内存管理不像Spark一样区分Storage和Execution内存，而是直接合二为一，更加灵活。

空闲内存（Free）：虽然名为空闲，但实际上是存储用户代码和数据结构的，固定在堆内，可以理解为堆内内存除去托管内存后剩下的那部分。

如果我们想知道文章开头的问题中各块内存的大小是怎么来的，最好的办法自然是去读源码。下面以Flink 1.8.1源码为例来探索。

四、JobManager内存参数设置

JM启动时, 去掉yarn container占用内存大小, 即为JM大小。 container大小为25%*heap, 但是不得小于600MB。

jm heap = max[600, 3072*0.25] = 768

所以剩余JM heap大小为(3072-768)MB=2304MB。

五、TaskManager内存分配逻辑

org.apache.flink.client.deployment.ClusterSpecification：

/**
 * Description of the cluster to start by the {@link ClusterDescriptor}.
 */
public final class ClusterSpecification {
	private final int masterMemoryMB;
	private final int taskManagerMemoryMB;
	private final int numberTaskManagers;
	private final int slotsPerTaskManager;

	private ClusterSpecification(int