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2024年4月30日发(作者：德州split是什么意思啊)
flink jobmanager内存管理机制介绍与调优总结 -
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Flink JobManager 内存管理机制介绍与调优总结
一、简介
Flink 是一个分布式流处理引擎，它使用 JobManager 和
TaskManager 来执行用户定义的作业。JobManager 是 Flink 集群的
主节点，负责作业的提交、调度和协调。在 Flink 的内存管理机制中，
JobManager 主要负责管理和分配任务的资源，包括内存资源。
在本文中，我们将详细介绍 Flink JobManager 的内存管理机制，并提
供调优的方法和总结。
二、JobManager 内存管理机制
1. 内存分配
JobManager 的内存分为两部分：JVM 堆内存和非堆内存。JVM 堆内
存主要用于存储用户代码、数据结构以及运行时的对象等。而非堆内存
用于存储 JVM 的元数据、线程栈、Code Cache 等。
内存管理机制中，JobManager 可以配置两个参数来控制内存分配：
- ：用于控制分配给 JobManager 的堆内存大
小，默认为 1024 MB。
- ：用于控制分配给 JobManager
的非堆内存大小，默认为 0 MB。
2. 内存模型
JobManager 的内存模型由两个组件组成：MemoryManager 和
MemoryArchitectur。
- MemoryManager 负责内存的分配和回收。它基于堆外内存进行分配
和回收操作，保证内存的高效使用。
- MemoryArchitectur 定义了 JobManager 内存的各个部分，如堆内
存、非堆内存等。
3. 堆外内存分配器
JobManager 使用堆外内存分配器来管理堆外内存。在 Flink 中，默认
使用 Netty 的内存池来分配和回收堆外内存。可以通过配置文件中的以
下参数来调整内存分配器的行为：
- ：设置内存分配器能够保留的最
小堆外内存。
- ：设置内存分配器能够使用的最
大堆外内存。
- ng：设置内存分配器每次申请
的堆外内存大小。
三、调优方法
1. 内存分配设置
根据作业的需求和资源的限制，可以适当调整 JobManager 的内存分
配设置。可以通过修改配置文件中的 和
参数来调整堆内存和非堆内存的大
小。
2. 作业调度策略
对于大型的作业来说，JobManager 的内存可能会成为瓶颈。为了避免
JobManager 堆内存溢出或频繁的 GC，可以采用作业并行度设置和资
源分配策略来优化作业的执行。
通过降低作业的并行度，可以减少内存的使用量，从而降低
JobManager 的负载。同时，可以使用资源分配器来调整作业在
TaskManager 上的分配情况，使得 JobManager 的负载更加均衡。
3. 内存池管理
JobManager 使用 Netty 的内存池来管理堆外内存。可以通过配置文
件中的相关参数来调整内存池的大小和行为，以及内存分配器的策略。
可以根据作业的需求和资源的限制，调整内存池的最小值和最大值，以
及每次申请的堆外内存大小。同时，可以根据作业的特点来选择不同的
内存分配器，如 DirectMemorySegmentPool、
PooledMemorySegmentPool 等。
四、调优总结
在 Flink JobManager 的内存管理中，我们应该根据作业的需求和资源
的限制来调整内存的分配策略。可以通过修改配置文件中的相关参数来
调整堆内存和非堆内存的大小，以及内存池的大小和行为。同时，可以
采用作业并行度设置、资源分配策略和内存池管理等方法来优化作业的
执行。
通过合理的内存管理和调优，可以提高作业的性能、降低 JobManager
的负载，从而提高整个 Flink 集群的吞吐量和稳定性。
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