Flink的内存管理具体都是怎样做的啊?

Flink的内存管理设计精细，旨在高效利用系统资源并保障任务执行的稳定性。以下是关于Flink内存管理的关键点：

1. 内存结构划分：

   • Flink将内存划分为多个内存段（MemorySegment），这是其内部最小的内存分配单元，默认每个内存段为32KB。
   • 内存被划分为不同的区域以满足不同用途，例如托管内存（Managed Memory）和堆内内存等。

2. Managed Memory的作用与机制：

   • Managed Memory由Flink直接管理，用于算子的状态后端、排序缓冲区等，以减少Java GC的影响。
   • 算子初始化时预先分配所需内存，避免运行时频繁申请释放，提升效率。
   • 当所有算子拉起后，即使没有数据处理，Managed Memory在各算子间的分配也已固定，因此可能显示为100%使用状态，除非存在未使用的slot或无Managed Memory需求的task。
   • VVR 6.x与VVR 8.x版本中，Managed Memory的RSS指标表现有差异：V4版本仅在实际使用时向OS申请内存，而V3版本会在作业启动时即体现到RSS上。

3. 内存何时释放：

   • 内存使用完毕或Task停止执行时，Flink会自动管理并释放内存。

4. 配置与优化建议：

   • JobManager和TaskManager的内存配置需根据作业需求合理设定，确保作业调度与执行的资源充足。
   • 可通过调整taskmanager.memory.managed.fraction参数来改变托管内存占总内存的比例，以适应状态存储的需求，但需保证其他内存部分足够，避免引发Full GC问题。
   • 在资源受限场景下，适当增加并发数可以降低单个任务的状态量，减少磁盘I/O，同时增加内存资源可提高内存命中率，进一步减少磁盘读取。

综上所述，Flink通过预分配、按需申请及适时释放的策略有效管理内存，结合灵活的配置选项，支持用户针对不同场景进行细致调优。