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# 1. 内存设置
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## 1.1 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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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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### 1.1.1 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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### 1.1.2 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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### 1.1.3 TaskManager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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### 1.1.4 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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### 1.1.5 管理内存
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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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- 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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# 2. 并行度设置
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并行度的设置和具体的作业强关联。
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## 2.1 并行度设置
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- 2.1.1 **flink-conf.yml设置**
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在我们提交一个Job的时候如果没有考虑并行度的话，那么Flink会使用默认配置文件中的并行度。配置如下：
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```conf
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parallelism.default: 5
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```
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- 2.1.2 **env级别**
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env的级别就是`Environment` 级别。也就是通过`ExecutionEnvironment` 来设置整体的Job并行度。
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```java
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val env = Stream...
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env.setParallelism(5);
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```
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- 2.1.3 **客户端级别**
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如果在执行Job时候，发现代码中没有设置并行度而又不修改配置文件的话，可以通过Client来设置Job的并行度。
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```bash
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./bin/flink run -p 5 ../wordCount-java*.jar
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```
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-p 即设置WordCount的Job并行度为5。
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- 2.1.4 **算子级别**
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我们在编写Flink项目时,可能对于不同的Operator设置不同的并行度，例如为了实现读取Kafka的最高效
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读取需要参考Kafka的partition的数量对并行度进行设置，在Sink时需要对于Sink的介质设置不同的并行
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度。这样就会存在一个Job需要有多个并行度。这样就需要用到算子级别的并行度设置:
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```java
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val env = Stream...
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val text = ...
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text.keyBy(XXX)
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.flatMap(XXX).setParallelism(5) //计算时设置为5
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.addSink(XXXXX).setParallelism(1) //写入数据库时候设置为1
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```
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从优先级上来看: **算子级别 > env级别 > Client级别 > 系统默认级别**
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并行度的高级别会覆盖低级别的配置。例如在算子中设置的策略会覆盖配置文件中的parallelism。
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在实际的使用中,我们需要设置合理的并行度来保证数据的高效处理，在一般情况下例如source，Sink等
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可能会需要不同的并行度来保证数据的快速读取与写入负载等。
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