IT评测·应用市场-qidao123.com技术社区

标题: Flink 内存管理 [打印本页]

作者: 小小小幸运 时间: 2025-4-13 23:54
标题: Flink 内存管理
一、内存模子

上图是一个 Flink 步伐历程总体的内存模子，其包含 Flink 利用内存、JVM 元空间以及 JVM 开销。

Flink 利用了堆上内存和堆外内存；
框架内存利用了堆上内存和堆外内存的直接内存；
Task 利用堆上内存和堆外内存的直接内存；
管理内存、JVM 元空间以及 JVM 内存开销利用了堆外内存；
网络内存利用了堆外内存；

概念解释：
      JVM Heap：JVM 堆上内存
               Framework Heap Memory：Flink 框架本身利用的内存，不计入 Slot 资源中；
               Task Heap Memory：Task 执行用户代码时所利用的堆上内存；
      Off-Heap Memory：JVM 堆外内存
               Direct Memory：JVM 直接内存
                     Framework Off-Heap Memory：Flink 框架本身所利用的堆外内存，不计入 Slot 资源；
                     Task Off-Heap Memory：Task 执行用户代码所利用的堆外内存；
                     Network Memory：网络数据交换所利用的对外内存大小，如网络交换缓冲区；
               Managed Memory：Flink 管理的堆外内存，用于管理排序、哈希表、缓存中心效果以及 RocksDB State Backend 的本地内存；

Flink 利用内存 = 框架堆内和堆外内存 + Task 堆内和堆外内存 + 网络内存 + 管理内存
历程内存 = Flink 利用内存 + JVM 本身利用的内存
1.1、JobManager 内存模子

源码在 JobManagerFlinkMemory.java

配置在 flink-conf.yaml 中的 jobmanager.memory.process.size:
1.2 TaskManager 内存模子

源码在 TaskExecutorFlinkMemory.java

配置在 flink-conf.yaml 中的 taskmanager.memory.flink.size:
1.3 内存分配

1.3.1、JobManager 内存分配

调用 YarnClusterDescriptor.java 中的 startAppMaster()方法：

private ApplicationReport startAppMaster(
Configuration configuration,
String applicationName,
String yarnClusterEntrypoint,
JobGraph jobGraph,
YarnClient yarnClient,
YarnClientApplication yarnApplication,
ClusterSpecification clusterSpecification) throws Exception {
... ...
final JobManagerProcessSpec processSpec = JobManagerProcessUtils.processSpecFromConfigWithNewOptionToInterpretLegacyHeap(
flinkConfiguration,
JobManagerOptions.TOTAL_PROCESS_MEMORY);
final ContainerLaunchContext amContainer = setupApplicationMasterContainer(
yarnClusterEntrypoint,
hasKrb5,
processSpec);
... ...
}

复制代码

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。

欢迎光临 IT评测·应用市场-qidao123.com技术社区 (https://dis.qidao123.com/)