很抱歉,由于我无法查看您提供的图片和更详细的错误信息,因此无法给出具体的解决方案。不过,根据您提供的资源配置(1G内存、1核心、1个并行度),可能会遇到以下一些问题和建议。
资源不足:1GB内存对于同时运行Flink和RocksDB可能较为有限。RocksDB在处理状态时可能会消耗大量的内存。考虑增加可用的内存资源,以便更好地支持TTL功能。您可以尝试增加分配给Flink任务管理器的内存或调整集群的整体资源配置。
减少状态大小:如果您的状态非常庞大,超出了可用的内存限制,那么即使禁用TTL功能也可能会导致问题。在这种情况下,您可以考虑优化状态的大小,例如使用状态清理策略,将不再需要的状态删除或压缩。
调整RocksDB的参数:RocksDB有许多可配置的参数,可以根据实际情况进行调整,以减少内存占用。例如,您可以尝试降低write_buffer_size
、block_cache_size
等参数来减少内存的使用量。
降低并行度:在资源受限的情况下,降低任务的并行度可能有助于减少内存消耗。您可以尝试将Flink作业的并行度设置为较小的值,以减少状态的总量。
增加资源:如果以上方法都无法解决问题,最后一种选择是增加集群的资源,包括内存和计算资源。具体而言,在增加内存时,确保足够的内存可供RocksDB使用。
需要强调的是,这些建议仅供参考,并且可能需要根据您的具体情况进行调整。最佳的解决方案取决于您的应用程序需求、数据规模和可用资源。如果问题仍然存在,请查看相关日志文件以获取更多详细信息,并在Flink和RocksDB的社区中寻求帮助。
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