Flink能够获取到task级别的CPU，内存使用情况吗

Flink确实提供了对于task级别的CPU和内存使用情况的监控。这主要通过Flink Metrics实现，它涵盖机器系统指标和任务运行组件等各方面的相关指标。这些指标包括了CPU状态信息、内存状态信息、线程、JVM、网络、IO和GC等等。特别的，我们可以在Flink的后台界面看到整个Flink的内存情况，包括JobManager的内存情况和TaskManager的内存情况。

对于获取task级别的监控指标或者API，Flink提供了实时采集监控数据并在UI界面展示的功能，用户可以看到自己提交的任务状态、时延、监控信息等。此外，Flink还对外提供数据收集接口，用户可以将整个Flink集群的监控数据主动上报至第三方监控系统，如prometheus、grafana等。例如，可以在任务的UI界面上查看相关的监控指标数据。

需要注意的是，Source端的指标表现并不是判断问题根源的充分条件，只反映了Source当前的工作状况，仍然需要其他辅助指标或工具来判断问题的根源。总的来说，Flink的监控功能丰富全面，既可以满足日常的开发调试需求，也适合在生产环境中对任务进行实时的监控和管理。

在Flink中，你可以通过使用Flink Metrics获取到task级别的CPU和内存使用情况。Flink Metrics是Flink集群运行中的各项指标，它包含机器系统指标，比如：CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC以及任务运行组件（JM、TM、Slot、作业、算子）等相关指标。这些指标可以帮助你实时采集监控数据，不仅可以在Flink的 UI界面上查看自己提交的任务状态、时延、监控信息等，还可以对外提供数据收集接口，将整个 Flink 集群的监控数据主动上报至第三方监控系统，如：prometheus、grafana等。

为了更精细化地调整任务的资源，Flink提供了更小粒度的资源指标层优化。这里的任务核心资源主要包括内存与CPU两方面，因此可以利用指标数据得到当前资源的利用情况。例如，TM CPU Usage可以反映Flink对CPU时间片的占用情况。此外，Flink的内存模型包括堆内内存和堆外内存，例如FrameWork Heap Memory、Task Heap Memory属于堆内内存，而Managed Memory、Framework Off-heap Memory、Network属于堆外内存。

Flink能够获取到Task级别的CPU和内存使用情况。通过监控和度量系统，可以收集每个TaskManager中Task slot的资源使用情况