Flink中standalone 集群，一个taskmanager挂掉，这个taskmanager？

集群中一个TaskManager挂掉，任务会在另一个TaskManager上重启继续运行。

重启策略如下：

env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(2500,
org.apache.flink.api.common.time.Time.of(10, TimeUnit.DAYS),
org.apache.flink.api.common.time.Time.of(3,TimeUnit.MINUTES)));

——参考链接。

如果是持续GC导致的报错，则建议通过作业内存情况和GC日志确认GC的耗时和频率，如果确实存在高频GC或GC耗时的问题，则需要增加JM和TM内存。
如果是作业规模较大导致的报错，则建议增加JM的CPU和内存资源，同时调大akka.ask.timeout和heartbeat.timeout参数取值，参数默认值为50s。
https://help.aliyun.com/zh/flink/support/faq-about-deployment-failovers-and-taskmanager-failures?spm=a2c6h.13066369.question.13.40624d7dpOMSdh

在 Flink Standalone 集群中，当一个 TaskManager 挂掉时，Flink 会自动将该 TaskManager 上的任务重新分配到其他正常工作的 TaskManager 上，以保证任务的高可用性和容错性。

这个过程如下：

• 当一个 TaskManager 挂掉时，Flink 的 JobManager 会察觉到该 TaskManager 失去了心跳信号。

• JobManager 将检查该 TaskManager 上的任务状态，并标记为失败或取消。

• Flink 会将该 TaskManager 上的任务重新调度到其他正常工作的 TaskManager 上。

• 新的 TaskManager 接收任务后，将恢复任务的状态并继续执行。

这种自动故障恢复机制确保了 Flink 在面对 TaskManager 故障时的高可用性和数据一致性。它能够保证任务的持久性，并且在 TaskManager 恢复或新的 TaskManager 加入集群后，自动重新分配任务并继续处理。

需要注意的是，Flink Standalone 集群中的自动故障恢复机制是基于 JobManager 的监控和调度实现的。因此，如果 JobManager 也发生故障，需要进行手动恢复或使用其他的高可用方案来解决。

总的来说，Flink Standalone 集群中的任务平移机制是正常的，并且可以确保任务的高可用性和数据一致性。

在 Apache Flink 中，TaskManager 节点由于故障或其他原因挂掉，其上运行的任务确实不会立即挂起或终止，而是会由 JobManager 根据容错和恢复策略来重新调度。

在 Standalone 模式下，默认情况下 Flink 会启用 checkpoint 或 savepoint 功能以实现状态的一致性和高可用性。当 JobManager 检测到 TaskManager 宕机时，它会触发故障恢复流程：

1. JobManager 从最新的 checkpoint 或 savepoint 中恢复 job 的状态信息。
2. JobManager 会将之前在失败 TaskManager 上运行的任务重新调度到集群中其他可用的 TaskManager 上。
3. 新的 TaskManager 接收到任务并恢复状态后，开始继续处理数据流。

在正确配置了容错机制的情况下，TaskManager 故障后其上的任务能够迁移至其他正常运行的 TaskManager 是符合预期的行为。不过，为了确保这一点，需要确保集群设置允许足够的 TaskManager 资源来进行重新调度，并且作业的并行度设置要适应集群的实际资源情况。此外，还需要注意的是，对于非常短的 checkpoint 间隔和较大的状态数据，恢复过程可能会有一定的延迟。

在 Apache Flink 的 Standalone 集群模式下，如果一个 TaskManager 宕机或被关闭，那么该 TaskManager 上运行的任务会受到影响，具体行为取决于 Flink 的高可用（High Availability, HA）配置和工作负载管理策略。

在不启用高可用特性的简单 Standalone 模式中，一旦 TaskManager 宕机，其上运行的任务将会失败，因为 JobManager 并不能自动将任务迁移到其它存活的 TaskManager 上。在这种情况下，需要人工介入重启 TaskManager 或重新调度任务。

而在启用了高可用特性的 Standalone 集群中（例如通过 ZooKeeper 实现HA），当 TaskManager 故障时，JobManager 能检测到 TaskManager 的丢失，并且可以根据配置的容错策略重新调度故障 TaskManager 上的任务到其他可用的 TaskManager 上继续执行，从而保持作业的整体可用性和状态一致性。

若要实现您所描述的“任务直接平移到别的 TaskManager 上”的功能，必须确保 Flink 集群是配置了高可用选项的，并且配置得当以支持任务的故障转移。

在 Flink 中的 standalone 集群中，如果一个 TaskManager 挂掉，那么它上面的任务不会挂掉，而是会被重新分配到其他运行正常的 TaskManager 上。这是 Flink 的负载均衡和故障恢复机制在起作用。
当 TaskManager 发生故障时，Flink 会检测到这个情况，并通过重新分配任务来确保集群的稳定运行。这个过程是自动的，不需要人为干预。当然，如果 TaskManager 故障导致的数据丢失或其他问题，可能会影响任务的正常执行。

在Flink的standalone集群中，一个taskmanager挂掉时，这个taskmanager上的任务确实不会挂掉，而是会被直接平移到其他正常的taskmanager上继续执行。这种自动的故障转移机制是Flink为确保任务的高可用性而设计的。但值得注意的是，如果TaskManager进程频繁挂掉，这可能涉及到集群层面的问题，而不仅仅是单个任务的问题。因此，建议查看TaskManager的日志，深入分析其挂掉的原因，以防止潜在的问题影响整个集群的稳定性和性能。

https://help.aliyun.com/zh/flink/support/faq-about-deployment-failovers-and-taskmanager-failures?spm=a2c4g.11186623.0.i26