Flink任务就是简单的导数据任务，不太理解为什会有这么多 none heap 的内存被消耗掉？

jvm跟容器的内存控制不一致吧，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

当执行Flink任务时，确实可能出现一些"none heap"内存被消耗的情况。这是因为Flink任务在执行过程中使用了不同类型的内存。

除了Java虚拟机（JVM）的堆内存（heap），Flink任务还使用了Off-Heap内存、JVM堆外内存（Native Memory）、操作系统缓存等。

1. Off-Heap内存：Flink使用Off-Heap内存来管理内部数据结构和状态，例如网络缓冲区、排序和哈希表等。Off-Heap内存由Flink自己进行管理，不依赖于JVM的堆内存管理。这些内存通常属于"none heap"内存。

2. JVM堆外内存（Native Memory）：有些特定的操作，如网络IO和序列化，需要使用JVM堆外内存。这部分内存也属于"none heap"内存。

3. 操作系统缓存：Flink任务执行过程中，操作系统会将一些数据缓存在文件系统或磁盘缓存中，这些缓存也可能占用一部分"none heap"内存。

所以，在Flink任务执行期间，除了JVM堆内存（即Java堆）之外，其他类型的内存消耗可能会被归类为"none heap"内存。

如果您发现大量的"none heap"内存被消耗，可以尝试以下措施：

• 调整Flink任务的内存配置：根据具体情况，可以增加或减少Flink任务的总内存大小，包括堆内存和Off-Heap内存的比例。可以通过调整taskmanager.memory.process.size和taskmanager.memory.task.heap.size等配置参数进行调整。

• 使用更高效的算子和数据结构：优化Flink任务中使用的算子和数据结构，避免不必要的内存消耗。例如，使用合适的数据结构、减少对象创建和拷贝、避免大对象等。

• 调整操作系统缓存策略：如果"none heap"内存主要被操作系统缓存占用，可以尝试调整操作系统的文件系统缓存策略，限制缓存大小，以释放内存供Flink任务使用。

Flink任务在执行过程中会消耗不同类型的内存，主要包括堆内内存和堆外内存。堆内内存主要用于存储Flink框架本身、用户代码和JVM运行所需的内存。而堆外内存则为Task Executor执行的Task所使用的内存，这部分内存通常用于存储Off-heap数据结构，如DirectMemory、Netty RpcBuffer等。当在Flink应用的代码中调用了Native方法时，会使用到这部分off-heap内存。

另外，Flink基于异步轻量级的分布式快照技术提供了Checkpoints容错机制。Checkpoints可以将同一时间点作业/算子的状态数据全局统一快照处理，包括前面提到的算子状态和键值分区状态。当发生了故障后，Flink会将所有任务的状态恢复至最后一次Checkpoint中的状态，并从那里重新开始执行。为了优化Flink Checkpoint，可以设置最小时间间隔，让应用周期性地进行Checkpoint操作。

在实际应用中，特别是在使用yarn cluster模式提交Flink任务时，需要对各种内存参数进行细致的配置，以确保内存利用率最大化。如果您发现Flink任务消耗了很多none heap内存，建议进一步检查任务的配置和代码，确保没有不必要的内存泄漏或过度的内存分配。

Flink任务会消耗大量none heap内存的原因可能与以下几点有关：

1. 堆外内存的使用：在Flink中，除了JVM Heap内存之外，还有Off-Heap堆外内存。当Flink应用的代码中调用了Native的方法或者使用了某些特定的库时，需要用到off-heap内存。这部分内存会分配到Off-heap堆外内存中。具体来说，TaskManager的内存模型包括总体内存、JVM Heap堆上内存和Off-Heap堆外内存等部分。而Flink taskmanager的内存计算规则中，Framework部分为Flink框架本身所用内存，通常比较固定，而network默认从总内存的固定比例计算得出。

2. Checkpoints容错机制：Flink基于异步轻量级的分布式快照技术提供了Checkpoints容错机制。Checkpoints可以将同一时间点作业/算子的状态数据全局统一快照处理。当发生了故障后，Flink会将所有任务的状态恢复至最后一次Checkpoint中的状态，并从那里重新开始执行。这种机制可能导致大量的状态数据被存储，从而增加了内存的使用。

3. 优化建议：为了减少none heap内存的使用，可以考虑以下优化建议：

   • 调整taskmanager.memory.task.off-heap.size参数来限制off-heap内存的使用。
   • 优化Flink Checkpoint的机制，例如设置最小的时间间隔，避免过于频繁地创建Checkpoint。
   • 对Flink应用进行性能分析，找出可能导致内存泄漏或过度使用的原因，并进行相应的优化。