flink内存模型及生产调优

最新推荐文章于 2026-01-10 23:19:28 发布
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#flink #大数据

文章讨论了如何调整堆外内存（managedmemory）的使用，特别是在处理如从MongoDB到Kafka的数据采集任务时。默认情况下，这部分内存占用taskmerery的40%，但根据任务需求，如RocksDB的状态和特定任务（如无状态的MongoDB到Kafka采集）可以适当调整其大小，以提高效率。

上图中的状态首先写入堆外内存，即下图中的managed memory，默认占taskmerery的0.4，根据rocksdb状态可以调整对应的大小，生产中有个冲mongodb采集数据到kafka的任务没什么状态，就可以把这个调小，

韩丁丁
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Flink - 14.内存模型详解
BITDDD小栈
08-22 992
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flink内存模型
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Flink 内存模型和生产环境调优
2502_92343817的博客
10-30 759
Flink 自1.1版本起通过 FLIP-49 Unified Memory Configuration for TaskExecutors 和 FLIP-116 Unified Memory Configuration for Job Managers对 TaskManager 和 JobManager 的内存模型进行了重大重构，统一了内存配置方式，本文详细介绍 Flink TaskManager 内存模型的各内存块配置参数、生产环境中的优化策略，以及 Jemalloc 内存分配器的应用。
【Flink】Flink内存调优
HHoao的博客
08-24 2397
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。
【Flink精讲】Flink性能调优：内存调优
话数Science
02-25 1445
【Flink精讲】Flink性能调优：内存调优 JVM metaspace： JVM 元空间taskmanager.memory.jvm-metaspace.size，默认 256mb2） 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。总进程内存*fraction，如果小于配置的 min（或大于配置的 max） 大小，则使用 min/max大小。
精准调优！Flink内存模型详解与RocksDB调优指南
JacksonKing的专栏
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Flink内存调优与RocksDB配置指南详解 本文系统介绍了Flink内存模型及RocksDB调优方法。主要内容包括： Flink内存组成结构解析，重点说明RocksDB使用的托管内存区域 RocksDB内存配置建议，包括预设选项选择和关键参数调优 Checkpoint配置范围建议，涵盖间隔、超时等核心参数 关键监控指标体系，包括内存、RocksDB、Checkpoint和系统资源指标 调优实践建议和问题诊断流程，提供内存配置步骤和告警阈值参考 文章最后还推荐了相关技术文章资源，帮助读者深入理解Flink
Flink内存模型、网络缓冲器、内存调优、故障排除
一个写湿的程序猿
02-14 1772
Flink内存模型、网络缓冲器、内存调优、故障排除1 JVM1.1 JVM 数据运行区1.2 堆内内存（on-heap memory）1.3 GC 算法1.4 堆外内存（off-heap memory）1.5 堆外内存与堆内内存联系1.6 JVM 内存管理缺陷2 Flink 内存管理2.1 Flink 内存模型2.2 JobManager 内存模型2.3 TaskManager 内存模型2.3.1 总体内存2.3.2 JVM Heap (JVM 堆上内存)2.3.3 Off-Heap Mempry(JVM
Flink内存模型深度调优：JVM参数与Off-Heap内存管理实战指南
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09-21 1896
Apache Flink 作为业界领先的流处理框架，其高性能和低延迟的特性很大程度上依赖于其精心设计的内存模型。对于 Flink 集群中的 TaskManager 而言，内存管理不仅关系到任务执行的效率，更直接决定了系统的稳定性和资源利用率。理解 Flink 的内存模型，尤其是 TaskManager 的内存划分与职责，是进行有效调优的基础。TaskManager 是 Flink 作业执行的核心组件，负责具体的数据处理任务。
flink内存模型介绍及优化
仙道Bob的专栏
02-11 625
看这个： 配置 Flink 进程的内存 | Apache Flink
Flink内存管理与调优
qq_35901141的博客
04-10 3629
配置flink进程的内存 配置总内存 Flink JVM 进程的*进程总内存（Total Process Memory）*包含了由 Flink 应用使用的内存（Flink 总内存）以及由运行 Flink 的 JVM 使用的内存。 Flink 总内存（Total Flink Memory）包括 JVM 堆内存（Heap Memory）和堆外内存（Off-Heap Memory）。 其中堆外内存包括直接内存（Direct Memory）和本地内存（Native Memory）。 [外链图片转存失败,源站可能有防
Flink性能调优
xiaoyixiao_的博客
02-14 6437
目录资源配置调优Task Manager内存模型分配CPU资源并行度设置状态及CheckPoint调优RocksDB大状态调优CheckPoint设置反压处理数据倾斜处理Job优化FlinkSQL调优常见故障排除 资源配置调优 资源配置概述 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。提交方式主要是yarn-per-job，资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定 官
PyFlink TableEnvironment 创建方式、核心 API、作业执行、UDF 与依赖、Catalog 管理与容错配置
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Flink 的 Table/SQL 是声明式 API，你写的 DDL、SQL、Table API 链式调用，本质上都是在描述“要什么”，由 Flink Planner 生成执行计划并提交作业执行。适用于：你想在同一条链路里混用 DataStream 与 Table/SQL（例如自定义 Source、复杂 ProcessFunction、Table 负责聚合与 Join）。2）设置 TableConfig（并行度、checkpoint、statebackend、作业名）
PyFlink Table API 用纯 Python 写一个 WordCount（读 CSV + 聚合 + 写出）
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PyFlink Table API 用户自定义函数（UDF）通用 UDF vs Pandas UDF、打包部署、open 预加载资源、读取作业参数、单元测试
hello.reader
01-07 517
PyFlink UDF开发核心要点：1)区分逐行处理与Pandas批量处理两种模式；2)必须打包UDF代码避免集群运行失败；3)资源预加载应放在open()方法中；4)通过FunctionContext获取作业参数实现配置化；5)单元测试时可通过_func获取原始函数。最佳实践包括：强制打包分发、资源预加载、参数配置化、优先使用Pandas UDF以及保持良好可测试性。这些要点解决了PyFlink UDF开发中的常见痛点，包括性能优化、集群部署、资源配置和测试维护等问题。
PyFlink 向量化 UDF（Vectorized UDF）Arrow 批传输原理、pandas 标量/聚合函数、配置与内存陷阱、五种写法一网打尽
hello.reader
01-07 384
本文介绍了 Flink 中向量化 UDF 的实现原理和使用方法。主要内容包括：1) 向量化 UDF 通过 Arrow 列式批传输和 Pandas 计算提升性能；2) 向量化标量函数和聚合函数的编写规则与示例；3) 五种定义 Pandas UDAF 的方式及其适用场景；4) 生产环境中的关键注意事项，特别是内存风险和返回类型限制。文章提供了实用的代码示例和优化建议，帮助开发者在保证性能的同时规避潜在问题。
PyFlink Table Arrow 原理、Exactly-Once、Batch Size、内存风险与最佳实践
hello.reader
01-07 783
PyFlink与Pandas互转机制解析，from_pandas()通过Arrow序列化实现DataFrame到Table的转换，支持流式任务和exactly-once语义；to_pandas()将结果收集到客户端转为DataFrame，需注意内存限制。推荐使用RowType明确schema，并合理配置Arrow批大小参数。生产环境中建议结合limit操作，避免OOM风险，适用于调试、特征工程和数据分析等场景。
PyFlink Metrics 在 UDF 里埋点（Counter/Gauge/Distribution/Meter）、分组 Scope、生产可观测性最佳实践
hello.reader
01-09 293
本文介绍了在 PyFlink 中使用 UDF 指标监控的实践方法。主要内容包括：1) 指标注册入口为 UDF.open() 方法，通过 MetricGroup 注册；2) 四种指标类型（Counter、Gauge、Distribution、Meter）的使用场景和示例；3) 通过 add_group() 进行指标分组管理；4) 生产环境最佳实践，包括推荐指标组合和性能优化建议；5) 提供可直接用于生产的 UDF 埋点模板。文章强调指标更新要轻量化，避免高基数维度分组，并给出了典型监控指标的建议组合。
Flink源码阅读：Task数据交互
K_Ohaha的博客
01-05 1103
本文梳理了Flink中Task数据交互的源码实现。数据输出方面，介绍了RecordWriterOutput、RecordWriter等核心组件，详细分析了从StreamMap到BufferWritingResultPartition的数据写入流程，包括内存申请机制。数据输入方面，讲解了InputGate和InputChannel的概念，以及从StreamTask到StreamOneInputProcessor的数据读取过程。
Flink全面入门指南：从基础认知到BI数据仓库实践
最新发布
m0_74128289的博客
01-10 507
Flink是一款分布式、高吞吐、低延迟的流处理框架，同时支持批处理（将批数据视为“有界流”），核心定位是“基于流的有状态计算”。它并非传统意义上的“网站”，而是运行在服务器上的分布式计算框架，属于数据处理中间件，衔接数据源与数据目的地，负责数据的采集、处理与传输。Flink作为新一代流处理中间件，以“低延迟、高吞吐、强一致性”的核心优势，成为企业级实时数据处理的首选框架。对于开发者而言，只需聚焦业务逻辑（用Java等语言通过Flink API实现），Flink则负责底层资源管理与任务调度；
flink 内存模型及配置教程
07-02
Apache Flink 的内存模型设计旨在优化大规模数据流处理...Flink 的内存模型具有高度可配置性，开发者可以根据具体的应用场景和硬件条件进行精细调优。理解各个内存组件的作用及其相互关系是实现高效流处理的关键。 ---
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