# 内存设置

## TaskManager 内存模型

TaskManager的内存模型如下图所示(1.10之后版本内存模型)：

![pic](./taskManager001.png)

Flink使用了堆上内存和堆外内存。

- Flink 框架内存使用了堆外内存和堆外内存，不计入slot资源。
- Task执行的内存使用了堆上内存和堆外内存。
- 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。

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。

- 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。
- JVM特有内存：JVM本身占用的内存，包括元数据和执行开销，


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。

进程内存 - Flink 内存 + JVM特有内存


### JVM特有内存详解

JVM特定内存： JVM本身使用的内存，包含JVM的metaspace和over-head

- JVM的metaspace：JVM 元空间。`taskmanager.memory.jvm-meta-space.size`，默认为256mb。
- 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。
  `taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction`, 默认0.1 <br>
  `taskmanager.memory.jvm-overhead.min`，默认192mb <br>
  `taskmanager.memory.jvm-overhead.max`，默认1gb  <br>

` 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 


### 框架内存
Flink框架，即TaskManager本身占用的内存，不计入Slot的资源中。

堆内：`taskmanager.memory.framework.heap.size` ，默认128mb。

堆外：`taskmanager.memory.framework.off-heap.size`，默认128mb。


### Task内存
Task执行用户代码所使用的内存。

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。

堆外：`taskmanager.memory,task.off-heap.size`，默认为0，表示不适用堆外内存。


### 网络内存
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。

堆外：`taskmanager.memory.network.fraction`，默认0.1。

`taskmanager.memory.network.min`，默认为64mb。

`taskmanager.memory.network.max`，默认为1gb。

` 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

### 托管内存

用于RocksDB 状态后端的本地内存和批的排序、hash、缓冲中间结果。

堆外：
`taskmanager.memory.managed.fraction`,默认0.4。

`taskmanager.memory.managed.size` ，默认为none。

如果size没指定，则等于Flink内存 * fraction 。

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。

![pic](./taskmanager002.png)

- 如果未使用RocksDB作为状态后端，则可以将管理内存调整为0.
- 单个TaskManager内存大小为2-8G之间。


# 合理CPU设置


# 并行度设置