Flink CDC的 standalone集群启动后,为什么内存的实际使用这么低呢,？

在Flink CDC中，如果你的standalone集群启动后，内存的实际使用很低，那么可能有以下几种可能的原因：

1. Flink的内存配置不正确：你可能没有正确地配置Flink的内存。你应该确保你的Flink的内存配置正确，以确保Flink可以正确地使用内存。
2. Flink的任务没有充分利用内存：你可能没有正确地配置Flink的任务，以确保Flink的任务可以充分利用内存。你应该确保你的Flink的任务可以充分利用内存。
3. Flink的内存管理有问题：你可能没有正确地配置Flink的内存管理，以确保Flink可以正确地管理内存。你应该确保你的Flink的内存管理正确，以确保Flink可以正确地管理内存。

问题1：Flink的内存管理并不是懒加载的，而是实时管理的。当你启动一个Flink任务时，Flink会根据任务的内存需求自动分配内存。但是，由于Flink的内存管理策略，实际的内存使用量可能会小于你分配的内存。

问题2：Flink的内存管理策略是“用完即分配”，也就是说，只有当任务需要的内存超过了当前可用的内存时，Flink才会增加内存。但是，一旦分配了内存，Flink就不会轻易减少内存。这是因为Flink为了保证任务的稳定性，会尽量保持内存的稳定。

所以，你看到的内存使用率虽然很低，但是实际的内存使用量可能很大。这是因为Flink可能已经为未来的任务预留了大量的内存。

如果你发现内存使用过多，你可以尝试调整Flink的内存管理策略，比如增大TaskManager的内存、提高并行度等。

flink jm/tm是普通的java进程，内存申请后只有被实际使用了才会反映在RSS指标上。你可以pmap -x pid看一下具体的内存分布。，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”