各位大佬，请问flink1.13.6 cancel job 后为什么不释放内存呀？有人遇到过嘛？

在Flink 1.13.6版本中，取消作业（Cancel Job）后内存未释放的问题可能与Flink的内存管理机制有关。以下是详细分析和解决方案：

1. Flink Managed Memory的工作机制

Flink的Managed Memory是Flink自行管理的一块内存区域，其工作机制如下： - 在算子初始化时，Flink会预先申请好Managed Memory，并在运行过程中使用这些内存。 - 即使没有数据处理，只要算子被拉起，这部分内存就会被认为已分配，因此显示为100%使用。 - 内存的释放由Flink负责，触发释放的条件包括： - 内存使用完毕：当算子完成任务并释放内存。 - Task停止执行：当Task完全停止时，内存会被释放。

如果作业取消后内存未释放，可能是由于以下原因： - Task未完全退出，导致内存未被回收。 - 算子的close方法或自定义函数中存在阻塞逻辑，导致Task无法正常退出。

2. 可能的原因分析

根据知识库中的信息，以下情况可能导致内存未释放： 1. Task退出超时： - 默认情况下，Flink设置了一个Task退出的超时时间参数task.cancellation.timeout，默认值为180秒。 - 如果作业在取消过程中因某种原因阻塞了Task的退出，Flink会在超时后判定该Task卡死，并主动停止TaskManager。 - 这种情况下，内存可能未被及时释放。

1. 自定义函数实现问题：

   • 如果您在作业中使用了自定义函数（如UDF），且close方法中存在长时间阻塞逻辑，可能会导致Task无法正常退出，从而影响内存释放。

2. Checkpoint或状态后端的影响：

   • 如果作业使用了GeminiStateBackend或其他状态后端，可能存在状态恢复或清理的延迟，导致内存未及时释放。

3. 解决方案

针对上述问题，您可以尝试以下解决方法：

3.1 检查Task退出超时

• 设置task.cancellation.timeout参数为0，以避免Task退出超时：

  task.cancellation.timeout: 0
  

  • 配置方法请参考如何配置自定义的作业运行参数。
  • 注意：此参数仅用于调试，请勿在生产环境中长期使用。

• 重启作业后，观察是否仍有Task处于Cancelling状态。如果有，可以通过查看Task的栈信息排查阻塞原因。

3.2 检查自定义函数实现

• 检查自定义函数的close方法或计算逻辑，确保没有长时间阻塞的操作。
• 如果发现问题，优化代码逻辑，确保Task能够正常退出。

3.3 检查状态后端配置

• 如果使用了GeminiStateBackend，检查是否启用了懒加载和延迟剪裁功能：

  state.backend.gemini.file.cache.download.type: LazyDownloadOnRestore
  

  • 此配置可以减少状态恢复时的内存占用。

• 确保Checkpoint间隔设置合理，避免因Checkpoint间隔过大导致内存积压。

3.4 强制删除作业

• 如果作业处于TRANSITIONING>CANCELLED状态且无法正常释放资源，可以通过编辑作业的YAML文件强制删除：

  com.dataartisans.appmanager.controller.deployment.sessionmode.force-cancellation: {{当前作业实例JobId}}
  

  • 示例：

  com.dataartisans.appmanager.controller.deployment.sessionmode.force-cancellation: 97229fcb-1df7-46dd-b4b3-b629f32f57fa
  

  • 重新上线作业以完成强制删除。

4. 其他建议

• 监控内存使用：通过Flink Web UI或日志监控TaskManager的内存使用情况，确认是否存在内存泄漏或异常占用。
• 升级Flink版本：Flink 1.13.6是一个较旧的版本，建议升级到更高版本（如1.15或1.16），以获得更好的内存管理和性能优化。

总结

Flink 1.13.6取消作业后内存未释放的问题通常与Task退出超时、自定义函数阻塞或状态后端配置有关。通过调整task.cancellation.timeout参数、优化自定义函数逻辑、检查状态后端配置以及强制删除作业，可以有效解决该问题。