Flink这个问题怎么处理？

对于这个问题，可以尝试以下方法来处理 Flink 中 TM 失败恢复时 JobManager 内存增加的情况：

1. 减少 TaskManager 的失败重启次数：根据描述，您提到在一个 TM 失败恢复期间可能会有大量的 SQL chain 重新提交。尽量减少 TM 失败的次数，通过优化集群环境、配置和监控等方式，降低故障发生的概率。

2. 调整 Flink 配置参数：可以调整一些与内存相关的 Flink 配置参数，以便在失败恢复期间能更好地管理内存使用。以下是一些可能需要注意的配置参数：

   • jobmanager.memory.process.size: 增加 JobManager 进程的堆内存大小。
   • taskmanager.memory.framework.off-heap.size: 增加 TaskManager 使用的堆外内存大小。
   • taskmanager.memory.task.heap.size: 增加每个 TaskManager 上的任务堆内存大小。
   • taskmanager.memory.managed.fraction: 调整 TaskManager 的托管内存分配比例。

   注意：在调整这些配置参数之前，请确保您了解其含义和影响，并在测试环境中进行适当的验证。

3. 减少并发任务数或拆分任务链：如果一个 Job 中有大量的 SQL chain 在一起提交，可以考虑减少并发任务数或将任务链拆分成多个较小的任务链。这样可以降低单次失败恢复时的内存压力。

4. 定期清理无用状态：根据您的业务逻辑，可以在任务中定期清理不再需要的状态和数据。例如，在窗口计算中，及时清理过期的窗口数据，以减轻内存负担。

5. 使用 RocksDB 状态后端：考虑将 Flink 的状态后端设置为 RocksDB，并配置适当的参数来优化状态大小和性能。RocksDB 可以更有效地管理状态数据，减少内存占用。