Flink本地开发设置jobmanager.memory.heap.size不生效

最新推荐文章于 2025-06-25 00:03:23 发布
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#flink #intellij-idea #大数据 #实时计算 #java

本文讲述了如何在IDEA中运行Flink应用时，针对JobManager内存设置为16G但实际可用内存仍为8G的问题，解决方案是通过调整IDE启动配置的JVM参数来提升内存限制。同时提到了官方文档对此现象的确认和相关注意事项。

问题描述：

数据开发人员本地IDEA运行Flink应用JobManager内存只有8G，需要设置成16G，通过设置jobmanager.memory.heap.size为16G后，在FlinkUI上看到 jobmanager的配置大小为16G，但可用内存还是8G

解决方法：

在IDEA运行配置中设置JVM参数 -Xmx16G -Xms16G 解决 

本地IDEA运行Flink和提交运行方式是不一样的，本地运行内存限制于IDEA启动任务时的JVM参数，官方文档中也有提到：

【Flink】参数不生效
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提交flink的时候使用下面命令进行提交 flink run -m yarn-cluster -Djobmanager.memory.process.size=2048mb -c com.test.Test /data/flink-example-1.0-SNAPSHOT.jar 最后发现jobmanager.memory.process.size这个参数并不生效，flink参数如下 Options for Generic CLI mode: -D <property=v...
【Flink】jobmanager到底设置多少内存为好
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本flink版本基于1.12 在做flink开发过程中会遇到内存参数设置问题，如果设置过小会造成flink任务无法提交，那到底我们应该把flink的jobmanager设置多大才不会报错呢？我们先看下FlinkUI，jobmanager组成如图所示： JVM Heap ：由参数jobmanager.memory.heap.size控制，是jvm堆内存 Off-Heap Memory：由参数jobmanager.memory.off-heap.size控制，默认128M，是JobManager的.
Flink傻瓜式配置失败？可用节点为0？AMD背锅。（Flink集群节点内存参数设置参考）
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flink内存参数配置学习
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直接上官网配置 JobManager 内存 | Apache Flink配置 JobManager 内存 # JobManager 是 Flink 集群的控制单元。它由三种不同的组件组成：ResourceManager、Dispatcher 和每个正在运行作业的 JobMaster。本篇文档将介绍 JobManager 内存在整体上以及细粒度上的配置方法。本文接下来介绍的内存配置方法适用于 1.11 及以上版本。
聊聊flink JobManager的heap大小设置
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序 本文主要研究一下flink JobManager的heap大小设置 JobManagerOptions flink-core-1.7.1-sources.jar!/org/apache/flink/configuration/JobManagerOptions.java @PublicEvolving public class Job...
Flink1.12-之JobManager&TaskManager内存管理
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06-26 6782
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
Flink部署——内存配置
京河小蚁的博客
06-26 9243
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。为了优化内存需求，参考网络内存调优指南。本文接下来介绍的内存配置方法适用于 1.10 及以上版本的 TaskManager 进程和 1.11 及以上版本的 JobManager 进程。 Flin
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基于 JVM 内存存在一些问题，并且在大数据场景下，无法在内存中存储海量数据，计算效率无法提高。Flink 社区采用自主内存管理设计，设计了两种内存模型 JobManager 内存模型和 TaskManager 内存模型。
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通过本文可以解决以下3个问题。
第三章 Flink基础理论之内存优化及常见内存报错解决方案
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flink 内存配置（二）：设置TaskManager内存
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slot没有毁灭的问题_解析flink之perjob模式下yn参数不生效问题
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概要：0. 问题背景1. Stream Job的切分2. 计算资源的调度 & 任务的执行3. 最后的总结0. 问题背景：开始用flink处理流式作业的时候，用yarn-cluster模式提交作业的时候，脚本如下：$FLINK_BIN run -m yarn-cluster -yqu root.profile -yn 20 -yjm 4096 -ytm 8192 -ynm Rece...
Flink JobManager 内存占用大 问题
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当在 本地启动一个 flink 简单的 job 时候，发现出现了 heap outMemeory 问题，然后就不假思索的 调整了 jvm 的 heap -Xms1000m -Xmx16000m 参数，就可以正常的启动了。通过 jvisualvm 连接上 这个 jvm process，参看 堆大小 竟然达到了 4、5G。
flink任务taskmanager.memory.managed.size被打满
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<think> 嗯，用户这次问的是Flink任务中taskmanager.memory.managed.size被打满的解决方案。从问题描述看，用户应该是个有Flink运维经验的开发者，遇到了内存调优的实际问题。ta特意提到“被打满”这个状态，说明已经观察到明确的内存溢出现象，情绪可能比较急切。 用户引用了三篇技术资料，但核心需求很聚焦——解决managed memory溢出。有趣的是，ta引用的资料[2]和[3]其实已经暗示了答案方向：要么减少托管内存使用量，要么增加其配额。不过用户可能还需要更系统的排查方法。 先拆解根本原因：托管内存主要被RocksDB状态后端和批处理算子使用。用户提到状态只有1MB，那问题很可能出在Batch API或FileSink上——特别是资料[2]指出入库任务会用Direct Memory，但用户没明确是否在用新版FileSink。 需要给用户可操作的步骤： 第一，必须先用Metrics确认溢出具体发生在哪个环节。Flink的托管内存指标是task.manager.memory.managed.usage，这个比猜原因更可靠。 第二，如果确实是状态后端占用，按资料[3]的建议，无状态作业完全可以禁用托管内存。但用户提到在用RocksDB，虽然状态小，但RocksDB的写缓存和BlockCache都走托管内存，可能需要调整内存分配比例（taskmanager.memory.managed.consumer-weights）。 第三，如果是批处理算子，像SortMergeJoin或FileSink这类吃内存的大户，要么调小算子并行度，要么增加托管内存总量。但资料[2]的案例提醒我：用Direct Memory的FileSink其实不需要托管内存，这点很关键。 突然想到个矛盾点：用户说状态只有1MB，但托管内存被打满。这意味着要么状态评估有误（比如RocksDB的LSM树膨胀），要么存在隐藏的内存消耗点。建议用户用RocksDB的metrics查实占用量，这个比预估更准。 最后给出参数调整模板时，特意把调小consumer权重和增大总内存分开写。因为前者治本后者治标，用户需要根据实际情况选。还补充了Debug方法，毕竟内存问题光靠调参可能不够。 </think>Flink 任务中 `taskmanager.memory.managed.size` 被打满通常表明托管内存（Managed Memory）分配不足或被过度使用。以下是系统性的排查和解决方案，结合了引用内容和最佳实践： --- ### **1. 确认问题根源** * **检查指标**：在 Flink Web UI 的 TaskManager 指标页面，查看 `ManagedMemory` 使用量（`task.manager.memory.managed.used`）是否接近配置值（`task.manager.memory.managed.size`）。 * **识别内存消费者**： * **RocksDB 状态后端**：托管内存用于 RocksDB 的 BlockCache 和 WriteBuffer（主要消耗者）。 * **批处理算子**：如 Sort、HashJoin、分组聚合等算子会使用托管内存作为工作内存。 * **PyFlink Python 进程**：托管内存分配给 Python 工作进程。 --- ### **2. 针对性解决方案** #### **方案一：减少托管内存需求** 1. **优化 RocksDB 内存分配** * **调整 RocksDB 内存比例**：通过 `taskmanager.memory.managed.consumer-weights` 调整托管内存的分配权重。 默认权重：`state_backend: 70, batch: 30`。若状态不大但批处理算子内存需求高，可降低 `state_backend` 权重： ```yaml taskmanager.memory.managed.consumer-weights: state_backend:50, batch:50 ``` * **缩小 RocksDB 内存池**： ```yaml state.backend.rocksdb.memory.managed: true # 确保启用托管内存管理 state.backend.rocksdb.memory.write-buffer-ratio: 0.4 # 写缓冲区占比（默认0.5） state.backend.rocksdb.memory.high-prio-pool-ratio: 0.1 # 索引/过滤块占比（默认0.1） ``` * **启用增量检查点**：减少全量快照对内存的压力。 ```yaml state.backend.rocksdb.checkpoint.incremental: true ``` 2. **减少批处理算子内存占用** * 优化 SQL/DataStream 逻辑，避免全量排序或大状态 Join。 * 增加算子并行度，分散内存压力。 --- #### **方案二：增加托管内存配额** * **直接增大托管内存**： ```yaml taskmanager.memory.managed.size: 1024m # 例如从512MB调整为1GB ``` * **按比例扩容**：若通过 `taskmanager.memory.managed.fraction` 分配托管内存（默认0.4），可增大总内存 `taskmanager.memory.flink.size`： ```yaml taskmanager.memory.flink.size: 4096m # 增大总内存 taskmanager.memory.managed.fraction: 0.4 # 保持比例 ``` > ⚠️ **注意事项**： > * 总内存 (`flink.size`) 包含 JVM 堆、托管内存、网络缓存等，需确保整体不超物理资源上限。 > * 若同时存在堆外内存（Off-Heap）不足，需同步调整 `taskmanager.memory.task.off-heap.size` [^2]。 --- #### **方案三：关闭非必要托管内存** * **无状态作业或使用 Heap StateBackend 时**： 禁用托管内存可释放资源给用户代码（引用自[3]）： ```yaml taskmanager.memory.managed.size: 0 taskmanager.memory.managed.fraction: 0 ``` * **使用 FileSink 且无状态时**： 数据写入通过 Direct Memory 而非托管内存（引用自[2]），此时可关闭托管内存。 --- #### **方案四：状态后端调优（RocksDB）** 1. **限制 RocksDB 总内存**： ```yaml state.backend.rocksdb.memory.fixed-per-slot: 256m # 每个Slot的RocksDB内存上限 ``` 2. **使用纯堆内状态后端**：若状态量极小（如用户提到的1MB），切换为 `HashMapStateBackend`： ```yaml state.backend: hashmap ``` --- ### **3. 参数配置示例** ```yaml # 总Flink内存增至4GB taskmanager.memory.flink.size: 4096m # 显式指定托管内存为1GB（替代比例分配） taskmanager.memory.managed.size: 1024m # 调整RocksDB内存权重（若状态较小） taskmanager.memory.managed.consumer-weights: state_backend:30, batch:70 # RocksDB细粒度控制 state.backend.rocksdb.memory.write-buffer-ratio: 0.4 state.backend.rocksdb.memory.high-prio-pool-ratio: 0.1 ``` --- ### **关键诊断命令** 1. **查看内存指标**： ```bash curl <TaskManager_URL>/taskmanagers/<tm_id>/metrics | grep managed ``` 2. **RocksDB 内存详情**： 启用 RocksDB 原生指标（`state.backend.rocksdb.metrics.cur-size-all-mem-tables: true`），通过 Flink Metrics 查看。 --- ### **总结步骤** 1. **监控确认**：通过指标定位内存消费者（RocksDB 或批处理算子）。 2. **调优权重**：调整 `managed.consumer-weights` 平衡内存分配。 3. **扩容或禁用**：按需增加托管内存或完全关闭（无状态场景）。 4. **RocksDB 优化**：限制内存池、启用增量检查点。 > 通过以上组合策略，可有效解决托管内存溢出问题。若问题持续，需检查用户代码是否存在内存泄漏或状态异常增长[^2][^3]。 --- **相关问题** 1. 如何监控 Flink 托管内存的实时使用情况？ 2. RocksDB 状态后端下，如何平衡托管内存与堆外内存？ 3. 使用 Flink FileSink 时，为什么 Direct Memory 比托管内存更重要？ 4. 无状态 Flink 作业如何最大化用户代码可用内存？
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