大佬，2.3能优化一下多个souce表join对内存的占用吗，貌似多表join 内存一直不释放的，而

在 Apache Flink 2.3 版本中，多个 Source 表的 Join 操作可能会导致内存占用较高且不释放的情况。这可能是因为 Flink 默认情况下将整个数据流加载到内存中进行 Join 操作，特别是当 Join 操作涉及多个大型数据集时。

为了优化多表 Join 操作对内存的占用，您可以考虑以下几个方面：

1. 使用窗口操作：如果您的数据流适合使用窗口操作，可以尝试将 Join 操作放在窗口操作之后。通过设置适当的窗口大小和滑动间隔，可以分批处理数据，从而减少每次 Join 操作涉及的数据量。

2. 限制 Join 的并行度：通过设置适当的并行度来限制 Join 操作的并发度，可以减少内存消耗。较低的并行度将限制每个任务所处理的数据量，从而降低内存需求。

3. 调整内存管理配置：Flink 提供了一些内存管理的配置选项，例如 taskmanager.memory.managed, taskmanager.memory.size 等。您可以根据集群的硬件资源和应用程序的需求，调整这些配置参数以优化内存的分配与使用。

4. 使用 RocksDB 状态后端：RocksDB 是 Flink 中的一种状态后端，它可以将状态存储在本地磁盘上，而不是内存中。通过将状态存储在 RocksDB 中，可以减少内存占用，并降低多表 Join 操作对内存的依赖。

5. 分区策略优化：检查您的数据源和分区策略是否合理。如果数据分布不均匀，可能会导致某些任务的内存占用更高。您可以针对数据分布进行优化，例如调整分区键、重新分片数据等。

请注意，以上建议是基于通用的优化原则，并不能保证完全解决所有情况下的内存占用问题。具体的解决方案取决于您的应用程序和数据特性。我建议您根据实际情况尝试这些优化方法，并参考 Flink 官方文档、社区讨论以及官方支持渠道获取更多关于内存优化的指导。