类加载泄露，把flink搞挂了，这问题怎么排查呢？

类加载泄露是指在Flink任务中使用了自定义类加载器，并且该类加载器没有被正确地释放，导致重复加载相同类名的class文件，最终导致Flink进程内存溢出。

排查类加载泄露问题的方法如下：

1. 查看日志和错误信息

在Flink任务发生OOM异常时，通常伴随着一些错误信息和异常堆栈，通过查看这些信息，可以得到一些线索，例如OOM时的堆栈信息、占用内存较高的类名称等。

1. 使用JProfiler或者VisualVM等工具定位问题

使用JProfiler或者VisualVM等Java性能分析工具，可以实时监控Flink任务的内存使用情况，同时可以查看到某些对象的引用链以及GC信息，快速定位泄漏的对象所在的位置。

1. 去除自定义类加载器

如果使用自定义类加载器导致了类加载泄露，可以尝试去除自定义类加载器进行测试，看能否解决问题。如果去除自定义类加载器之后问题得到了解决，那么可以进一步优化自定义类加载器的实现，例如合理缓存、释放资源等。

1. 判断类是否被多次加载

如果确定是类重复加载导致的内存泄漏，可以通过打印类的类加载器或者使用工具定位到类的加载情况，查看是不是被多次加载。在类加载的过程中，可以使用Java agent工具打印出类的加载信息，观察是否出现了类多次加载的情况。

1. 尝试调整JVM参数

如果通过以上方法无法解决问题，可以尝试调整JVM参数来调优内存管理。例如增加JVM堆大小、调整GC策略、启用元空间等。

类加载泄漏是指在应用程序的生命周期内，某些类无法被垃圾回收机制回收，导致应用程序的内存占用不断增加，最终导致内存溢出等问题。对于Flink应用程序来说，类加载泄漏可能会导致应用程序无法正常运行，因此需要及时排查和解决。

下面是一些常见的排查方法：

1. 使用JVM工具进行分析。例如，使用jmap和jstack命令分析当前应用程序的内存使用情况和线程状态，查看哪些类被加载并无法被回收，以及哪些线程占用了过多的内存。这些信息可以帮助定位问题的根本原因。

2. 检查代码是否存在资源泄漏。例如，是否在使用完资源后未及时关闭，是否存在死循环等问题。这些问题可能会导致类无法被回收，从而导致类加载泄漏。

3. 检查依赖库是否存在问题。某些依赖库可能会导致类加载泄漏，例如，某些库可能会创建线程或者使用静态变量等，这些可能会导致类无法被回收。因此，需要检查依赖库是否存在问题，并及时升级或者更换依赖库。

4. 检查Flink配置是否存在问题。Flink配置的不当可能会导致类加载泄漏，例如，配置了过多的TaskManager，可能会导致过多的类被加载，从而导致类加载泄漏。因此，需要检查Flink的配置是否存在问题，并及时进行优化。

5. 检查JVM参数是否存在问题。某些JVM参数的不当配置可能会导致类加载泄漏，例如，设置了过大的堆内存，可能会导致类无法被回收。因此，需要检查JVM参数是否存在问题，并及时进行调整。

以上是一些常见的排查方法，但是排查类加载泄漏问题是一项比较复杂的工作，需要针对具体的情况进行综合分析和调试。建议在排查问题时，可以多方面进行分析，结合实际情况进行综合判断和处理。