我现在有一个flink任务,部署在k8s上,老是报oom kill。并且任务重启之后报akka fr

我现在有一个flink任务,部署在k8s上,老是报oom kill。并且任务重启之后报akka frame size不够,请问这种是由于增量checkpoint保存的文件路径过多导致的吗?还是啥原因啊?目前TM 4g大小,数据量不大,资源我感觉是很足够的,但是还是oom kill了,应该是overhead 内存不够导致的,但是不知道怎么解决了

展开
收起
码字王 2023-02-05 20:32:29 635 分享 版权
2 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 这种情况的原因可能有很多,不仅仅是增量checkpoint的问题,也可能是flink任务配置不合适导致的内存问题,例如缓存策略、操作符的并行度、网络带宽、JVM堆内存的配置等。

    在这种情况下,您需要诊断以下方面的问题:

    检查checkpoint设置:比如checkpoint的保存位置是否过大,以及checkpoint的间隔是否合适。

    检查任务配置:是否对flink任务的缓存策略、操作符的并行度、网络带宽进行了合适的配置。

    检查JVM内存配置:是否对JVM堆内存进行了合适的配置。

    在诊断过程中,建议使用flink自带的性能诊断工具,以及分析任务日志等方法,来进一步诊断内存问题。

    2023-02-05 20:52:12
    赞同 展开评论
  • 看下tm内存图

    此答案来自钉钉群“【2】Apache Flink China 社区”

    2023-02-05 20:41:59
    赞同 展开评论

实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

收录在圈子:
实时计算 Flink 版(Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink,Powered by Ververica)是阿里云基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统,由 Apache Flink 创始团队官方出品,拥有全球统一商业化品牌,完全兼容开源 Flink API,提供丰富的企业级增值功能。
还有其他疑问?
咨询AI助理