flink任务跑着跑着，内存使用率就会达到90%多，正常么？节点配置是4c8g的

Flink 任务运行期间内存使用率持续增长并最终达到90%以上，这在某些情况下可能是正常的，但也可能是潜在问题的标志。具体是否属于正常情况，需要根据实际任务的设计、节点配置以及运行时的监控指标来判断。

正常情况：

在 Flink 任务启动时，它会尽可能多地使用分配给它的内存资源来优化性能。例如，根据你的 Flink 配置 (taskmanager.memory.managed.size 或 taskmanager.memory.managed.fraction)，Flink 会分配管理内存以缓存数据以优化 shuffle 操作、状态后端的状态管理等操作。
可能的问题：

内存泄漏：长时间运行的 Flink 任务可能在用户代码或依赖的库中发生内存泄漏。
状态/缓存数据增长：如果你的应用状态随时间不断增长，而没有相应的状态过期或清除策略，那么内存使用率自然会随之增长。
配置问题：配置不当（如缓冲区、状态后端大小不适当）可能导致应用消耗过多内存。
垃圾回收（GC）问题：不恰当的 JVM GC 设置或高 GC 开销也可能导致内存使用率高。
解决方法：

反压监控：如果任务受到反压（backpressure），TaskManager 的出入缓存可能被填满，导致高内存使用。通过 Flink Web UI 查看反压情况。
GC 日志：开启并分析 JVM 的 GC 日志，看看是否频繁发生 full GC（可能暗示内存泄漏）。
Heap Dump分析：在内存使用率高时进行 heap dump，以分析内存使用情况和找到可能的内存泄漏。
状态存储优化：优化状态存储配置和大小，如果使用 RocksDB 状态后端，调整相关的配置。
任务和算子优化：基于任务的指标和日志分析问题，优化数据流和算子设计，如添加或调整窗口和状态的 TTL（Time To Live）。
资源评估：根据应用的负载和性能要求，评估是否需要更多的资源或调整并行度。
监控：

使用 Flink Web UI 访问「Task Managers」部分查看内存和GC指标。
使用外部监控工具（例如Prometheus + Grafana）收集和分析指标数据。