task manager memory meaning

最新推荐文章于 2025-06-05 11:12:39 发布
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本文解释了Windows任务管理器中内存列的具体含义，帮助用户理解各进程的内存使用情况，包括工作集、峰值工作集等关键指标。
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Spark 内存管理 spark.executor.memory /spark.memory.fraction/spark.memory.offHeap.size【堆外内存/内存管理】 钨丝计划
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
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spark.executor.memory 包含spark.memory.fraction； spark.memory.fraction 包含 spark.memory.storageFraction； spark 2.4.5 Application Properties Property Name Default Meaning spark.app.name (none) The name of your application. This will appear in.
Flink TaskManager内存管理机制介绍与调优总结
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Flink TaskManager（也称为 worker）执行作业流的 task，并且缓存和交换数据流，TaskManager 负责执行用户代码。根据实际需求为 TaskManager 配置内存将有助于减少 Flink 的资源占用，增强作业运行的稳定性。
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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 class TaskManagerOptions { //...
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肖岩
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从zygote孵化出来的进程都会记录在ActivityManagerService.mLruProcesses列表中，由ActivityManagerService进行统一管理，ActivityManagerService核心业务之一便是时时更新进程的状态，根据状态计算出进程对应的OomAdj值，这个值会传递到kernel中去，kernel有个低内存回收机制，在内存达到一定阀值时会触发清理OomA
// 任务管理器类 class ParallelTaskManager { public: ParallelTaskManager() : progress(0), stopFlag(false) {} // 注册成员函数任务 template <typename Class, typename Func> void addTask(Class* obj, Func func) { std::lock_guard<std::mutex> lock(tasksMutex); // 封装成员函数为可调用对象 tasks.emplace_back([this, obj, func] { this->executeWrapper(obj, func); }); } // 执行所有任务 void executeAll() { std::vector<std::thread> workers; // 启动任务线程 for (auto& task : tasks) { workers.emplace_back([this, &task] { task(); // 执行封装的成员函数 }); } // 等待任务线程完成 for (auto& t : workers) { t.join(); } } // 获取最终状态 int getFinalState() const { return progress.load(); } private: // 成员函数执行包装器 template <typename Class, typename Func> void executeWrapper(Class* obj, Func func) { try { // 调用成员函数 (obj->*func)(stopFlag); // 检查是否被其他任务终止 if (stopFlag.load()) return; // 成功完成，更新进度 { std::lock_guard<std::mutex> lock(progressMutex); progress.fetch_add(1); } cv.notify_one(); } catch (...) { // 任务失败处理 setFailedState(); } } // 设置失败状态 void setFailedState() { // 使用CAS确保只有一个任务设置失败状态 int expected = progress.load(); while (expected >= 0 && !progress.compare_exchange_weak(expected, -1)) {} // 设置全局终止标志 stopFlag.store(true); cv.notify_all(); } public: // 进度监控函数 void progressMonitor() { std::unique_lockstd::mutex lock(progressMutex); int lastProgress = progress; while (true) { // 等待状态变化或终止信号 cv.wait(lock, [this, &lastProgress] { return progress != lastProgress || progress == -1 || progress == tasks.size() || stopFlag; }); int current = progress.load(); // 更新进度显示（实际项目中替换为UI更新） if (current == -1) { std::cout << "[错误] 任务执行失败!" << std::endl; break; } else if (current == tasks.size()) { std::cout << "[成功] 所有任务完成!" << std::endl; break; } else { lastProgress = progress; std::cout << "进度更新: " << current << "/" << tasks.size() << std::endl; } // 检查终止条件 if (stopFlag.load() || progress == -1 || progress == tasks.size()) { break; } } } private: // 任务列表（封装成员函数的lambda） std::vector<std::function<void()>> tasks; std::mutex tasksMutex; // 进度状态 std::atomic<int> progress; std::mutex progressMutex; std::condition_variable cv; // 终止标志 std::atomic<bool> stopFlag; public: std::thread monitor; }; // ============= 示例任务类 ============= class DataProcessor { public: void process(std::atomic& stopFlag) { std::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); for (int i = 0; i < 8; ++i) { if (stopFlag.load()) return; // 检查终止 // 模拟数据处理 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000)); // 模拟15%失败率 if (gen() % 100 < 15) { throw std::runtime_error("数据处理错误"); } } } }; class NetworkService { public: void fetchData(std::atomic& stopFlag) { std::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); for (int i = 0; i < 5; ++i) { if (stopFlag.load()) return; // 模拟网络请求 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1500)); // 模拟网络错误 if (gen() % 100 < 1) { throw std::runtime_error("网络连接失败"); } } } }; class FileSystem { public: void loadFiles(std::atomic& stopFlag) { std::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); for (int i = 0; i < 10; ++i) { if (stopFlag.load()) return; // 模拟文件加载 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(80)); } } }; int main() { // 创建任务类的实例 DataProcessor processor; NetworkService network; FileSystem fileSys; // 创建任务管理器 ParallelTaskManager manager; // 启动监控线程 manager.monitor = std::thread(&ParallelTaskManager::progressMonitor,&manager); // 注册不同类的成员函数作为任务 manager.addTask(&processor, &DataProcessor::process); manager.addTask(&network, &NetworkService::fetchData); manager.addTask(&fileSys, &FileSystem::loadFiles); std::cout << "开始执行并行任务..." << std::endl; manager.executeAll(); // 获取最终状态 int result = manager.getFinalState(); if (result == -1) { std::cout << "最终状态: 任务失败" << std::endl; } else { std::cout << "最终状态: " << result << "/3 任务成功" << std::endl; } // 通知监控线程退出 manager.monitor.join(); return 0; } 为什么cv.notify_one();时进不去监控线程？
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问题导读：1、如何配置 Flink 进程的内存？2、如何配置总内存？3、如何配置 TaskManager 内存？4、如何配置堆内存和托管内存？Apache Flink 基于 JVM 的高效处理能力，依赖于其对各组件内存用量的细致掌控。考虑到用户在 Flink 上运行的应用的多样性，尽管社区已经努力为所有配置项提供合理的默认值，仍无法满足所有情况下的需求。为了给用户生产提供最大化的价值， Flink 允许用户在整体上以及细粒度上对集群的内存分配进行调整。本文接下来介绍的内存配置方法适用于1.10及以上版本..
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flink application模式下计算taskmanager内存大小划分。
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作者：董伟柯，腾讯 CSIG 高级工程师概要Flink 的新版内存管理机制，要追溯到 2020 年初发布的 Flink 1.10 版本。当时 Flink 社区为了实现三大目标：流和批模式下内存管理的统一，即同一套内存配置既可用于流作业也可用于批作业管控好 RocksDB 等外部组件的内存，避免在容器环境下用量不受控导致被 KILL消除不同部署模式下配置参数的歧义，消除 c...
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06-05 291
管理内存是一块可用于存储 Flink 状态和中间数据（窗口聚合啥的）的内存区域，主要用于一些高性能计算和状态管理场景，比如流处理和批处理。通过这个配置，可以根据资源使用情况和工作负载需求来调整管理内存的大小，以优化性能和资源利用率。配置过少可能会导致内存不足，从而引起性能问题或作业失败，而过多则可能会影响其他内存的使用（如 JVM 的堆内存）。的值是一个介于 0 和 1 之间的浮动值，表示管理内存占总内存的比例。确保根据任务的需求和集群的资源情况适当调整这个配置，以实现最佳的性能和稳定性。
Task Manager DeLuxe 3.8.0 高级任务管理工具
Task Manager DeLuxe 是一款功能强大且高度可定制的高级任务管理器工具，版本为 3.8.0，属于系统工具类别中的核心优化与监控软件。该工具旨在替代或增强操作系统自带的任务管理器（如 Windows 系统中的 Task Manager...
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