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# 内存设置
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## TaskManager 内存模型
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TaskManager的内存模型如下图所示(1.10之后版本内存模型):
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![pic](./taskManager001.png)
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Flink使用了堆上内存和堆外内存。
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- Flink 框架内存使用了堆外内存和堆外内存,不计入slot资源。
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- Task执行的内存使用了堆上内存和堆外内存。
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- 网络缓冲内存:网络数据交换所使用的内存大小,如网络数据交换缓冲区。
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框架堆外内存、Task堆外内存、网络缓冲内存都在堆外的直接内存里面。
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- 管理内存:Flink堆外内存的管理,用于管理排序,hash表,缓冲中间结果以及RocksDb 状态后端的本地内存。
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- JVM特有内存:JVM本身占用的内存,包括元数据和执行开销,
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Flink 使用内存 = 框架堆内和堆外内存 + Task堆内和堆外内存 + 网络缓冲内存 + 管理内存。
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进程内存 - Flink 内存 + JVM特有内存
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### JVM特有内存详解
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JVM特定内存: JVM本身使用的内存,包含JVM的metaspace和over-head
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- JVM的metaspace:JVM 元空间。`taskmanager.memory.jvm-meta-space.size`,默认为256mb。
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- 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、编译内存等所使用的内存。
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`taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction`, 默认0.1 <br>
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`taskmanager.memory.jvm-overhead.min`,默认192mb <br>
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`taskmanager.memory.jvm-overhead.max`,默认1gb <br>
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` 总进程内存*fraction `,如果小于配置的min或者大于配置的max大小,则使用min/max
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### 框架内存
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Flink框架,即TaskManager本身占用的内存,不计入Slot的资源中。
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堆内:`taskmanager.memory.framework.heap.size` ,默认128mb。
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堆外:`taskmanager.memory.framework.off-heap.size`,默认128mb。
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### Task内存
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Task执行用户代码所使用的内存。
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堆内:`taskmanager.memory,task,heap.size`,默认none,由Flink内存扣除掉其他部分内存得到。
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堆外:`taskmanager.memory,task.off-heap.size`,默认为0,表示不适用堆外内存。
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### 网络内存
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网络数据交换所使用的堆外内存大小,如网络数据交换缓冲区。
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堆外:`taskmanager.memory.network.fraction`,默认0.1。
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`taskmanager.memory.network.min`,默认为64mb。
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`taskmanager.memory.network.max`,默认为1gb。
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` Flink内存*fraction `,如果小于配置的min或者大于配置的max大小,则使用min/max
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### 托管内存
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用于RocksDB 状态后端的本地内存和批的排序、hash、缓冲中间结果。
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堆外:
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`taskmanager.memory.managed.fraction`,默认0.4。
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`taskmanager.memory.managed.size` ,默认为none。
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如果size没指定,则等于Flink内存 * fraction 。
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查看TaskManager内存图,如下所示,如果内存长时间占用比例过高就需要调整Flink作业内存了。
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![pic](./taskmanager002.png)
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- 如果未使用RocksDB作为状态后端,则可以将管理内存调整为0.
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- 单个TaskManager内存大小为2-8G之间。
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# 合理CPU设置
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# 并行度设置
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