1. 背景

在我们的大数据平台XSailboat中的DataStudio中，提供了离线分析和实时计算的功能。

实时计算功能的计算引擎是Flink，我们提供了基于YARN容器，一键部署计算管道的能力。一个工作空间在生产环境下，可以运行有多个Flink集群。工作空间中的一条计算管道，可以部署到各个集群得到多个FlinkJob实例。

在我们的生产环境下，计算管道和集群数量都较多，在部署的时候，发现基本都在1两台机器上运行了Flink集群。而且这一两台机器还与另外一个运行XTask任务的YARN资源队列共享资源。所以造成一台机器的内存使用几近100%，最后Flink Job崩溃。

flink 每个bucket生成的文件数量控制_ci

2 解决办法

主要从以下几个方面解决问题：

  1. 计算管道在部署到某个集群时，允许设定状态后端，但一般都不设置，使用集群缺省的状态后端。但检查配置后发现，集群也没有配置状态后端，使用Flink产品缺省的状态后端，发现使用了hashmap（内存）状态后端。在Job的检查点里面，可以看到当前Job使用的状态后端。
  2. 因为Flink有使用较多的堆外内存，如果Flink集群部署，有专门的资源队列，那么可以将这个队列的资源上限值调低一点，留出更多的内存裕度给Flink。如果这个资源队列还有其它用途，且部署的应用不怎么使用堆外内存，可能会使得内存利用率低的问题。我们使用的是CapacityScheduler，它建出用于Flink部署的子队列来是相对容易的，我们建出一个专用于Flink的资源队列sail_flink，将它在每台机器上的资源使用上限限定在50%，使得它在每个节点上都不会占用过多的内存，剩下的资源留给相对弹性的离线分析部分（MapReduce和执行引擎的动态容器需求）。

对于Flink的部署过于集中，FairScheduler是一种解决办法（参考：），Hadoop的官方资料《Fair Sheduler》 。但因为一直使用的是CapacityScheduler，在CapacityScheduler没有大的问题情况下，不想更换调整，带来不必要的风险和工作量。