很多任务flink一般都是给多少内存较好?

为Flink任务分配内存时，需要考虑多个因素以达到性能和资源利用率的最佳平衡。通常情况下，一个良好的起点是根据你的作业特性与资源环境来决定。以下是一些关键指导原则：

1. 基础配置：

   • TaskManager内存: 通常，TaskManager的内存配置是一个关键参数。如参考[1]所述，YARN模式下，即使你自定义了-Dtaskmanager.memory.process.size参数，每个TaskManager对应的Container至少会占用约2GB内存，这是由于YARN预留的额外开销导致的。因此，实际配置时应在此基础上增加。

2. 资源需求分析：

   • 分析你的作业对内存的需求，包括数据处理的复杂度、状态大小、算子特性等。如果作业涉及复杂计算或需存储大量状态，应分配更多内存。

3. Slot与并发：

   • 根据并行度设置合理数量的Slot（默认每个TaskManager一个Slot）。如[2]所示，资源需求 = JobManager + (Slot个数/并发数) 向上取整 × TaskManager。确保每个TaskManager有足够的内存支持其上的所有Slot。

4. 内存管理策略：

   • 考虑到Flink的Managed Memory机制，它独立于Java堆内存，用于提升性能。合理配置Managed Memory可以减少对外部内存的依赖，优化整体内存使用效率。

5. 调优与监控：

   • 实施作业后，通过监控工具检查TaskManager的实际内存使用情况，根据实际情况调整。频繁的垃圾回收（GC）可能指示内存分配不足，此时应增加内存配置。
   • 利用Flink提供的监控工具和日志，定期审查作业运行状况，及时发现并解决内存瓶颈。

综上所述，没有固定的“最佳”内存值适用于所有Flink作业，因为这高度依赖于具体的工作负载和执行环境。建议从一个相对保守的配置开始（例如，考虑到YARN的最低预留，起始配置可设为稍高于2GB），然后根据实际运行表现进行逐步调整优化。