Flink内存调优 Flink内存调优是一个复杂但至关重要的过程,它直接影响Flink作业的性能和稳定性。以下是一个详细的调优指南,帮助你理解Flink内存管理模型,分析内存使用情况,确定调优目标,调整配置参数,并监控调优后的性能。 1. 理解Flink内存管理模型 Flink采用了一套独特的内存管理模型,主要包括以下几种内存区域: 托管内...
Flink 社区采用自主内存管理设计。 Flink 并不是将大量对象存在堆内存上,而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上, 这个内存块叫做MemorySegment,它代表了一段固定长度的内存(默认大小为 32KB),也是 Flink 中最小的内存分配单元,并且提供了非常高效的读写方法,很多运算可以直接操作 二进制数据,不需要反序列化即可...
flink内存分布 task manager 参考:Flink重点难点:Flink任务综合调优(Checkpoint/反压/内存) 1.堆外内存不足:java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory 报错如下 Caused by: java.lang.
监控Flink 作业的内存使用情况,根据实际需求调整内存参数,确保作业稳定运行。特别是在使用 RocksDB 作为状态后端时,需要特别注意内存参数的配置和调优 。 通过以上概述,我们可以看到 Flink 提供了一套灵活的内存管理机制,允许开发者根据作业的具体需求进行细致的内存调优。
1.JobManager 内存调优 1.1 JobManager 内存模型的介绍 JobManager 是 Java 进程,从JVM 角度来看,总体分为 Heap 内存和 Off-Heap 内存。 ① Total Process Memory 是JobManager 的总内存,即 Master 进程的内存。 ② Total Flink Memory 是JobManager 框架的内存,包括 JVM Heap 内存和 Off-Heap 部分内存。 ③...
CheckPoint调优 Flink中基于异步轻量级的分布式快照技术提供了Checkpoints容错机制,Checkpoints可以将同一时间点作业/算子的状态数据全局统一快照处理,包括前面提到的算子状态和键值分区状态。当发生了故障后,Flink会将所有任务的状态恢复至最后一次Checkpoint中的状态,并从那里重新开始执行。
Flink TaskManager 内存调优 一、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,在此基础上再进行性能调优策略。 二、TaskManager 内存模型 方式:经过压测,确定并行度后,不断调整内存配置,结合 TM 和 JM 的 WebUI 确定内存使用...
大家,也看到了,Flink提示我们说,这是所有分配给Task Manger进程的总内存大小。我们可以将此总内存大小调整为6GB,我们再观察对下Flink的内存模型图。 大家可以看到,但我们把TaskManager的process size设置为时,Task Heap、Managed Memory、Network的内存都提升了。
在Kubernetes上对Flink作业进行内存调优是非常重要的一步,可以有效提高作业的性能和稳定性。通过正确地配置任务管理器、JobManager和作业本身的内存,可以更好地利用集群资源,提升作业的运行效率。希望通过本文的介绍,您能够更好地理解在Kubernetes上如何对Flink作业进行内存调优,从而更好地运行您的作业。
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