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Flink CDC的 standalone集群启动后,为什么内存的实际使用这么低呢,?

"Flink CDC的 standalone集群启动后,为什么内存的实际使用这么低呢,我给tm分配了8g,jm7g,但是这里看并没有那么多,这个内存的申请是懒加载的吗,只有用到才会申请?c601590bd23251a98c714501aae64e18.png
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真的很搞笑 2023-10-22 22:35:46 65 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    在Flink CDC中,如果你的standalone集群启动后,内存的实际使用很低,那么可能有以下几种可能的原因:

    1. Flink的内存配置不正确:你可能没有正确地配置Flink的内存。你应该确保你的Flink的内存配置正确,以确保Flink可以正确地使用内存。
    2. Flink的任务没有充分利用内存:你可能没有正确地配置Flink的任务,以确保Flink的任务可以充分利用内存。你应该确保你的Flink的任务可以充分利用内存。
    3. Flink的内存管理有问题:你可能没有正确地配置Flink的内存管理,以确保Flink可以正确地管理内存。你应该确保你的Flink的内存管理正确,以确保Flink可以正确地管理内存。
    2023-10-23 14:34:03
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  • 问题1:Flink的内存管理并不是懒加载的,而是实时管理的。当你启动一个Flink任务时,Flink会根据任务的内存需求自动分配内存。但是,由于Flink的内存管理策略,实际的内存使用量可能会小于你分配的内存。

    问题2:Flink的内存管理策略是“用完即分配”,也就是说,只有当任务需要的内存超过了当前可用的内存时,Flink才会增加内存。但是,一旦分配了内存,Flink就不会轻易减少内存。这是因为Flink为了保证任务的稳定性,会尽量保持内存的稳定。

    所以,你看到的内存使用率虽然很低,但是实际的内存使用量可能很大。这是因为Flink可能已经为未来的任务预留了大量的内存。

    如果你发现内存使用过多,你可以尝试调整Flink的内存管理策略,比如增大TaskManager的内存、提高并行度等。

    2023-10-23 10:36:57
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  • flink jm/tm是普通的java进程,内存申请后只有被实际使用了才会反映在RSS指标上。你可以pmap -x pid看一下具体的内存分布。,此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

    2023-10-23 08:09:00
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