flink cdc多表关联内存占用一直没办法释放 这个后期能优化不？

针对您遇到的Flink CDC多表关联作业内存占用高且无法有效释放的问题，可以从以下几个方面进行分析与优化：

1. 资源配置调整：

   • 确认TaskManager的内存分配是否充足。根据您的场景，可能需要增加TaskManager的堆内存大小，但请注意YARN模式下TaskManager至少会占用2G内存的限制。
   • 调整并行度和Slot数量以适应作业需求，避免因并行度过高导致内存碎片或不足。

2. SQL逻辑与连接优化：

   • 重新审视多表关联的SQL逻辑，尽量减少大表间的全量JOIN操作，考虑使用分批处理或流式JOIN策略来降低内存峰值。
   • 验证是否存在不必要的数据保留，比如是否可以通过设置合适的窗口大小或时间特性减少状态存储。

3. 数据格式与写入优化：

   • 如果作业最终写入Paimon等外部存储，确保采用高效的数据格式和写入策略，如适当减小orc.write.batch-size值或改用AVRO格式以减少内存消耗。

4. Sink算子优化：

   • 确保未误用Sink materializer算子，该算子可能导致不必要的内存开销和计算错误。通过设置table.exec.sink.upsert-materialize为false禁用此功能。

5. 外部系统与连接池管理：

   • 检查并优化与外部数据库或其他系统的连接数，避免连接打满问题，合理配置连接池Size。

6. 实时监控与调优：

   • 实施严格的作业监控，利用Flink提供的监控工具识别内存溢出的具体环节，及时调整资源配置或优化代码逻辑。
   • 根据实际运行情况动态调整并行度和资源分配，利用自动推导并行度功能（如果适用）来更精细地控制资源使用。

综上所述，通过上述方法可以对Flink CDC多表关联作业的内存占用问题进行有效优化。关键在于细致分析作业的具体执行流程，合理配置资源，并不断迭代优化作业设计，以达到内存使用的最优化。