类加载泄露，把flink搞挂了，这问题怎么排查呢？

类加载泄露是一个常见的问题，通常的排查步骤如下：

1. 确认是否存在类加载泄露的情况。您可以通过 jmap、jstack 等工具，在应用程序运行一段时间后，检查内存使用情况和线程信息，以了解是否存在类加载泄露的情况。
2. 分析泄漏所在的类：通过堆栈跟踪、内存剖析等技术，找到泄漏所在的具体类或者代码段。
3. 检查代码细节：在找到泄漏所在代码之后，需要仔细检查代码，确认是否存在不当的代码实现或者错误用法。
4. 进行优化：如果发现存在不当的代码实现或者使用方法，您需要进行相应的优化，并验证优化是否能够解决泄漏问题。

在排查过程中，可以使用一些工具来协助分析和解决问题，例如 Flink 官方提供的调试工具。

同时，您也可以参考阿里云的官方文档，了解更多关于 Flink 程序架构、内存管理等方面的知识，并通过在线论坛等方式向专业人士咨询。

类加载泄漏（Classloader leak）是指当应用程序需要反复重启或者动态卸载类时，由于类加载器持有对加载的类的引用，导致这些类无法被垃圾回收器回收，从而导致内存泄漏。

在Flink中，如果出现类加载泄漏，可能会导致TaskManager内存耗尽，进而影响作业的正常运行。要排查类加载泄漏问题，您可以尝试以下步骤：

分析堆内存快照：首先，需要获取Flink TaskManager的堆内存快照（heap dump）。您可以使用jmap工具获取Java进程的堆内存快照。例如，运行命令jmap -dump:format=b,file=heap_dump.hprof ，其中是TaskManager的进程ID。

使用内存分析工具：下载堆内存快照后，使用内存分析工具（如Eclipse MAT、VisualVM等）对其进行分析。检查是否存在未被回收的类加载器实例，以及它们所加载的类。这有助于您确定哪些类加载器和类可能导致类加载泄漏。

检查类加载器和类的生命周期：分析代码，找出可能导致类加载泄漏的地方。检查类加载器和类的创建、使用和销毁过程。确保在不再需要某个类加载器时，将其引用置为null，以便垃圾回收器回收。

检查静态字段和单例模式：静态字段和单例模式可能导致类加载泄漏。确保在不再需要某个类时，将其静态字段设置为null。同时，审查使用单例模式的类，确保它们在不再需要时能够正确地被销毁。

使用弱引用和软引用：在某些情况下，可以使用Java的弱引用（WeakReference）和软引用（SoftReference）替代强引用，以减少类加载泄漏的风险。这样，在垃圾回收器需要回收内存时，可以自动回收这些引用指向的对象。

升级或修复相关依赖：如果发现类加载泄漏与您使用的某些库或框架有关，请检查是否有可用的更新或修复。升级到最新版本可能有助于解决类加载泄漏问题。

排查类加载泄漏问题可能需要耐心和细致的分析。在找到问题的根源并修复它之后，务必重新测试您的Flink应用程序，以确保类加载泄漏已经解决。

如果你的Flink作业在运行过程中出现了类加载泄露的问题，可以尝试以下几种排查方法：

1、检查Flink版本和依赖版本：确保你使用的Flink版本和依赖版本与问题相匹配。如果你使用的是Flink 13.6，而你的依赖版本是18，那么可能会出现类加载泄露的问题。你可以尝试升级Flink版本或者使用不同版本的Flink和MySQL库来解决这个问题。

2、检查Flink配置文件：确保你的Flink配置文件中正确配置了类加载器。你可以尝试检查Flink配置文件中的类加载器版本和路径，并尝试更改它们以匹配你的依赖版本。

3、检查Flink作业的输出格式：确保你的Flink作业的输出格式正确。如果你的Flink作业使用了未经处理的数据源，那么可能会导致类加载泄露的问题。你可以尝试使用Flink的--batchSize参数来指定批大小，以减少输出数据量

4、检查Flink作业的输出目录：确保你的Flink作业的输出目录正确。如果你的Flink作业的输出目录中包含了未经处理的数据，那么可能会导致类加载泄露的问题。你可以尝试使用Flink的--output参数来指定输出目录，并尝试删除其中的未经处理的数据。

希望这些排查方法能够帮助你解决类加载泄露的问题。