(一)一文掌握flink性能优化:资源配置调优

本文详细探讨了Flink性能调优中的资源配置,包括TaskManager内存模型,JVM内存分配,以及网络和托管内存设置。通过案例分析,阐述了如何根据内存使用率调整各部分内存大小,为Flink作业提供生产环境的资源优化指导。

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系列文章目录

第一章 资源配置调优
第二章 状态及Checkpoint 调优
第三章 反压处理
第四章 数据倾斜
第五章 job优化
第六章 flinksql调优
第七章 常见故障排查



前言

Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。


一、内存设置

TaskManager 内存模型及解释


JVM 特定内存:JVM本身使用的内存,包含JVM的metaspace和overhead

  1. JVM metaspace:JVM 元空间
taskmanager.memory.jvm metaspace.size ,默认 256 mb
  1. JVM over head 执行开销: JVM 执行时自身所需要的内容,包括线程堆栈、 IO 、编译缓存等所使用的内存。
taskmanager.memory.jvm overhead.fraction ,默认 0.1
taskmanager.memory.jvm overhead.min ,默认 192mb
taskmanager.memory.jvm overhead
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