flink mysql cdc 流api JVM (Heap/Non-Heap) Memory 这个内存一直在上涨咋办?
Flink MySQL CDC 流 API 中 JVM 内存(堆/非堆)持续上涨的原因可能是:
未释放的中间缓存:CDC 过程会产生中间缓存,用于存储从 MySQL 读取的变更数据。如果这些缓存未被正确释放,就会导致内存持续上涨。
未关闭的连接:CDC 过程需要与 MySQL 建立连接。如果这些连接未在使用后正确关闭,就会导致内存泄漏。
内存泄漏:JVM 中可能存在其他内存泄漏问题,导致内存持续上涨。
过多的并行度:设置过高的并行度可能会导致每个并行任务创建过多的缓存和连接,从而增加内存使用量。
解决办法:
正确释放缓存:确保在不再需要时释放中间缓存。可以使用 cache.cleanup.interval 配置选项来定期清理缓存。
关闭未使用的连接:在不再需要时关闭与 MySQL 的连接。可以使用连接池来管理连接,并确保在使用后释放连接。
查找内存泄漏:使用工具(如 jmap)来查找和修复内存泄漏问题。
调整并行度:根据数据量和处理能力适当调整并行度。更高的并行度可以提高吞吐量,但也会增加内存使用量。
其他建议:
使用较新的 Flink 版本:较新的 Flink 版本通常包含性能改进和错误修复,这可能有助于降低内存使用量。
监控内存使用情况:使用工具(如 jconsole)监控 JVM 内存使用情况,并及时发现任何异常上涨。
使用较大的堆大小:如果可能,可以尝试增加 JVM 堆大小以提供更多内存。不过,这可能会对性能产生负面影响,因此需要权衡利弊。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。