有没有 用 springboot 启动flink 处理 ，调度处理会内存占满情况吗？

是的，我遇到过类似的问题。在使用Spring Boot启动Flink处理任务时，如果使用了Spring Boot的@Scheduled注解进行定时任务调度，可能会出现内存占用过高的情况。这是因为Spring Boot的@Scheduled注解会在一个新的线程中执行定时任务，而这个新的线程会持有Flink环境的引用，导致Flink环境无法被垃圾回收。

解决这个问题的方法是在定时任务中使用Flink的executeAsync方法异步执行Flink任务。这样可以确保Flink任务在新的线程中执行，而不影响主线程。同时，由于Flink任务在新的线程中执行，所以Flink环境可以被垃圾回收，从而避免了内存占用过高的问题。

以下是一个示例代码：

@Scheduled(fixedRate = 5000)
public void executeFlinkJob() {
    ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    // 设置Flink任务的参数
    env.setParallelism(1);
    // 定义Flink任务
    DataSet<String> dataSet = env.readTextFile("path/to/your/file");
    dataSet.filter(value -> value.contains("keyword"))
            .writeAsText("path/to/output/file");
    // 异步执行Flink任务
    env.executeAsync("Flink Job Name");
}

在这个示例中，我们使用Spring Boot的@Scheduled注解设置了每5秒执行一次Flink任务。在执行Flink任务时，我们使用了executeAsync方法异步执行Flink任务，这样就可以避免内存占用过高的问题。

在Spring Boot中使用Flink进行调度处理时，如果发现内存占用过高的情况，可以尝试以下几种解决方法：

1. 调整Flink的JVM参数：可以通过修改Flink的启动脚本或配置文件来调整JVM堆内存大小。例如，可以在flink-conf.yaml文件中设置taskmanager.memory.process.size参数来增加每个TaskManager进程的内存大小。

2. 使用Flink的批处理模式：如果发现内存占用过高的问题主要集中在流处理上，可以考虑将流处理转换为批处理。Flink提供了一些内置的窗口操作和时间间隔操作，可以将流数据按照一定的时间间隔进行分组，然后对每个分组进行批处理。这样可以降低内存占用并提高处理效率。

3. 优化数据处理逻辑：检查代码中是否存在内存泄漏或者不必要的数据缓存。确保及时释放不再使用的资源，避免长时间占用大量内存。

4. 使用合适的数据结构：根据具体的需求选择合适的数据结构，避免使用过大的数据结构导致内存占用过高。可以考虑使用压缩算法或者分片存储等技术来减少内存占用。

5. 考虑使用分布式部署：如果单个Flink集群无法满足需求，可以考虑将任务分布到多个节点上进行处理。通过合理划分任务和数据，可以降低单个节点的内存压力。