本文主要简单介绍TaskManager的内存管理策略，以下均为笔者个人观点，欢迎大家批评指正。一 、内存布局在flink中，TaskManager内存主要分为三大块JVM使用的内存网络内存池Flink自己管理的内存 Flink自己管理的内存：这个内存，指的是flink的预留内存，这部分内存可以在jvm堆内，也可以在jvm堆外，若如此(在堆外)，这部分内存不会受jvm管辖。照
在Kubernetes集群中使用Apache Flink时，对内存进行调优是非常重要的一个步骤。通过正确地调整内存设置，可以提高作业的性能和稳定性。本文将详细介绍如何在Kubernetes上对Flink作业进行内存调优。
**步骤概述：**
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定Flink集群的配置 |
| 2 | 配置任务管理器和JobManager的内存
目录一、Flink内存优化1.1 Flink 内存配置 二、配置进程参数2.1 场景2.2 操作步骤三、解决数据倾斜3.1 场景描述 3.2 解决方式3.2.1. 数据源的消费不均匀：调整并发度3.2.2. 数据分布不均匀四、Checkpoint 优化五、Flink 作业的问题定位六、Flink常见性能问题七、Flink 代码调优7.1 数据去重7.2 代码中复用对象一、Fli
本文翻译自官网：Streaming Aggregation https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/tuning/streaming_aggregation_optimization.htmlSQL是用于数据分析的最广泛使用的语言。Flink的Table API和SQL使用户能
使用flink tuples 当使用groupby，join，后者key这类算子的时候，FLink提供了很多种访问你key的方法。1. 使用key selector// Join movies and ratings datasets
movies.join(ratings)
// Use movie id as a key in both cas
通用调优官网给的一些调优的方式，比较通用加资源 暴力调优，加内存，调大并行度（尽管不是最优解，但是最最常用、最直接的方式）开启 MiniBatchFlink 是流式数据处理，没过来一条数据就会被直接处理MiniBatch 是把流处理变为微批处理的方式，先缓存一定的数据后在触发处理，这样可以减少对 State 的访问、提升吞吐、有效减少输出数据量但是会牺牲低延迟，对超低延迟要求的场景不建议
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less /proc/PID/status
less /proc/PID/statm
pmap PID(进程号)
memusage 命令 （yum install glibc-utils -y）
原创
2012-04-07 18:25:21
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如何提高 Flink 任务性能一、Operator Chain为了更高效地分布式执行，Flink 会尽可能地将 operator 的 subtask 链接（chain）在一起形成 task，每个 task 在一个线程中执行。将 operators 链接成 task 是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。Fli
flink-1.21.1源码阅读之内存管理1 flink内存设计的显著之处1.1 分页内存设计1.2 自定义序列化1.3 直接操作二进制数据2 源码参照2.1 MemoryManager2.2 MemorySegment3 结论 Flink的内存管理设计的主要目标是不进行jvm的full-gc,甚至尽量少的进行young-gc,所以如果不发生full-gc,那么基本不会出现oom. Sp
Apache Flink 是一个基于流处理的分布式数据处理引擎，能够处理高效的大规模数据。在实际应用过程中，对于 Flink 参数的调优是非常重要的，能够提高作业的性能和稳定性。本文将介绍如何进行 Flink 参数调优，帮助大家更好地使用 Flink。
### Flink 参数调优流程
以下是对 Flink 参数调优的整体流程，可以帮助大家更好地了解：
| 步骤 | 描述 |
|-------
一、前提JVM性能调优牵扯到各方面的取舍与平衡，往往是牵一发而动全身，需要全盘考虑各方面的影响。在优化时候，切勿凭感觉或经验主义进行调整，而是需要通过系统运行的客观数据指标，不断找到最优解。同时，在进行性能调优前，您需要理解并掌握以下的相关基础理论知识:1、JVM垃圾收集器和垃圾回收算法
2、JVM性能监控常用工具和命令
3、JVM运行时数据区域
4、能够读懂gc日志
5、内存分配与回收策略二、J
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2023-05-19 13:33:33
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1 用jstat（JVM Statistics Monitoring Tool）监视虚拟机信息 2 “jstack pid”命令查看线程死锁，cpu过高等问题 3 用 jps（JVM process Status）可以查看虚拟机启动的所有进程 4 用jmap（Memory Map for Java） ...
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2021-09-07 13:54:00
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1、简介Flink中借助watermark以及window和trigger来处理基于event time的乱序问题，那么如何处理“late element”呢？也许有人会问，out-of-order element与late element有什么区别？不都是一回事么？答案是一回事，都是为了处理乱序问题而产生的概念。要说区别，可以总结如下：1、通过watermark机制来处理out-of-
内存调优 首先需要注意的是在对JVM内存调优的时候
原创
2022-08-02 15:28:53
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目录1 什么是状态后端？2 状态后端分类？MemoryStateBckend注意FsStateBackend适用场景RocksDBStateBackend适用场景注意点3 RocksDB 大状态调优设置本地Rocks多目录开启增量CheckpointBlock SizeBlock Cache Size最大打开文件Cache In
前言Flink优化从多方面下手。1、资源配置调优 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。 &nbs
网络流控网络流控的作用如上是一张网络流控的图，Producer的吞吐率是2MB/s，Consumer是1MB/s，此时在网络通信时Producer的速度是比Consumer要快的，有1MB/s的速度差。假定两端都有一个Buffer，Producer端有一个发送用的Send Buffer，Consumer端有一个接收用的Receive Buffer，在网络端的吞吐率是2MB/s，5s后Receive
Flink -- ProcessFunction处理函数概述处理函数基本处理函数 ProcessFunction按键分区处理函数 KeyedProcessFunction定时器与定时服务基于处理时间的分区处理函数基于事件时间的分区处理函数窗口处理函数 ProcessWindowFunction应用案例 -- Top N 处理函数概述为了使代码拥有更强大的表现力和易用性，Flink 本身提供了多层
Flink任务调度部署原理（基于1.12）术语
Region: A pipelined region is defined as the set of tasks that are connected via pipelined data exchanges. 将通过pipeline方式交互数据的subtask的一个task集合。
ExecutionVertex: 作业逻辑拓扑中的一个顶点的一个并
1.spark的内存模型 （1）介绍：在执行spark的应用程序时，spark集群会启动driver和executor两种JVM进程。 -driver为主控进程，负责创建sparkContext上下文对象，提交spark作业，并将作业转化为计算任务，在各个executor进程间协调任务的调度（一个） -executor进程，负责为工作节点执行具
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2019-01-04 13:06:18
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