为啥cdc会把taskmanager的Managed Memory占满?

CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。当使用Flink CDC时，它会将源数据库中的变更事件读取出来，并将其转换为流式数据进行处理。

在处理过程中，Flink CDC会将读取到的变更事件存储在TaskManager的Managed Memory中。这是因为Flink CDC需要对每个变更事件进行一些额外的处理，例如解析、转换和验证等操作。这些操作需要占用一定的内存空间，因此会导致TaskManager的Managed Memory被占满。

而读取Kafka的数据并不会占用大量的Managed Memory，因为Kafka是一个分布式消息队列系统，它的消息是以二进制形式存储在Broker上的。当使用Flink SQL读取Kafka数据时，Flink会将消息反序列化为Java对象，并进行一些处理操作。由于Kafka的消息是分布式存储的，因此读取Kafka数据的内存消耗相对较小。

对于MongoDB CDC，同样也会占用一定的Managed Memory。因为MongoDB是一个文档型数据库，它的数据是以BSON格式存储在磁盘上的。当使用Flink SQL读取MongoDB CDC数据时，Flink会将BSON格式的数据反序列化为Java对象，并进行一些处理操作。由于MongoDB的数据是存储在磁盘上的，因此读取MongoDB CDC数据的内存消耗相对较大。

Flink CDC 读取 Kafka 和 MongoDB 的 Managed Memory 使用情况不同，这可能是由于以下原因：

1. Kafka 消费：

   • 当 Flink SQL 从 Kafka 中读取数据时，它通常不使用Managed Memory。这是因为 Kafka Source 不需要存储状态，而是直接将接收到的事件传递给下游操作。
   • 如果你的任务没有定义任何具有状态的操作（如窗口、聚合等），那么 Managed Memory 将主要用于元数据和少量内部开销。

2. MongoDB CDC 消费：

   • 在处理 MongoDB CDC 数据时，Flink 需要维护一些状态来跟踪哪些变更已经被处理过，以避免重复处理或丢失数据。
   • 这些状态信息被存储在 Managed Memory 中，因此当有大量的 CDC 变更时，Managed Memory 的使用量可能会显著增加。

3. Managed Memory 调整：

   • Flink 提供了配置参数来调整 Managed Memory 的大小。你可以根据你的具体需求和可用资源来调整这些参数。
   • 注意，如果 Managed Memory 设置得过大，可能会影响其他组件的性能；而设置得太小，则可能导致作业因为缺乏足够的内存而导致性能下降或失败。

4. 优化策略：

   • 对于大量的 CDC 数据，可以考虑以下优化措施：
     • 增加 TaskManager 的数量或者并行度，将负载分散到更多的实例上。
     • 减少每个 TaskManager 上的任务数量，以便为每个任务分配更多的 Managed Memory。
     • 优化作业逻辑，减少不必要的状态存储。

难道因为读的是mongodb数据库快照，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”