flink都是100%占用，请问是什么情况呢？

如果 TaskManager 上的所有 Managed Memory 占用率达到了 100%，那么可能存在如下原因：

1. 您的应用程序需要更多的内存。检查应用对 Managed Memory 的需求，并适当调增 TaskManager 上的总内存。
2. 应用程序存在内存溢出的问题。检查应用程序是否占用过多内存，以及是否存在不必要的对象持有。
3. 配置有问题。可以调低 TaskManager 的 taskmanager.memory.process.size 配置值，并测试新设置下的效果。

在Flink环境中，任务管理器（TaskManager）的内存配置和任务内存使用情况之间存在一定的关系。taskmanager.memory.process.size参数用于配置TaskManager进程的总内存大小，包括Flink任务使用的内存和管理内存。

当您将taskmanager.memory.process.size设置为4096MB或8092MB时，这表示TaskManager进程可用的总内存为4096MB或8092MB。在此内存中，一部分被分配给Flink任务使用，称为任务内存（Task Memory），另一部分被分配给Flink的内部管理使用，称为管理内存（Managed Memory）。

如果任务内存被100%占用，这表示当前运行的Flink任务已经消耗了全部的任务内存。如果管理内存也被100%占用，这可能表示Flink的内部管理机制正在使用全部的管理内存进行任务调度、状态管理等操作。

在某些情况下，即使您增加了TaskManager的总内存大小，但任务的内存需求可能已经超过了可用的任务内存。这可能导致任务内存的100%占用，而管理内存也接近100%占用。这并不一定意味着存在问题，但可能表明您的Flink集群正在处理的数据量很大，或者您的Flink任务正在进行大量的状态转换或数据缓存。

要解决这个问题，您可以考虑以下方法：

1. 优化Flink任务的代码逻辑：检查您的Flink任务是否存在不必要的状态转换、缓存或数据倾斜等问题，尝试优化这些部分以减少内存使用。
2. 增加TaskManager的总内存大小：如果您的Flink集群可以分配更多的内存，您可以考虑增加taskmanager.memory.process.size参数的值，以提供更多的任务内存。
3. 调整Flink任务的并行度：通过调整任务的并行度，您可以控制同时运行的任务数量，从而影响总的内存使用量。
4. 监控和管理集群：定期监控Flink集群的状态和性能指标，及时发现和解决潜在的问题。