flink内存管理, 增加Task内存大小,减少ManageMemory, network内存的方法

news2024/11/17 15:38:37

问题描述

flink默认分配的内存，不合理，jvm 堆内存太小，其他内存太大。向yarn申请8G内存，最后分配到heap的大小才3.2G，不是让人抓狂吗？

在这里插入图片描述
以上是，向yarn申请8G内存，实时分配的内存是上图所示。

内存分析：
1.内存分配中，TaskHeap占用89%，其实这时已经fullGC,
2.但ManagedMemory分配是2.78G，实际用1M都没有。
3. network内存分配了712M，实际才使用1.8M。

希望把 ManagerdMemory和Network的内存分配给TaskMemory，如何才能做到？

taskmanager.memory.managed.fraction
源码中找：

    public static final ConfigOption<Float> MANAGED_MEMORY_FRACTION =
            key("taskmanager.memory.managed.fraction")
                    .floatType()
                    .defaultValue(0.4f)
                    .withDescription(
                            "Fraction of Total Flink Memory to be used as Managed Memory, if Managed Memory size is not"
                                    + " explicitly specified.");

默认值是0.4.

    public static final ConfigOption<Float> NETWORK_MEMORY_FRACTION =
            key("taskmanager.memory.network.fraction")
                    .floatType()
                    .defaultValue(0.1f)
                    .withDeprecatedKeys(
                            NettyShuffleEnvironmentOptions.NETWORK_BUFFERS_MEMORY_FRACTION.key())
                    .withDescription(
                            "Fraction of Total Flink Memory to be used as Network Memory. Network Memory is off-heap"
                                    + " memory reserved for ShuffleEnvironment (e.g., network buffers). Network Memory size is derived to"
                                    + " make up the configured fraction of the Total Flink Memory. If the derived size is less/greater than"
                                    + " the configured min/max size, the min/max size will be used. The exact size of Network Memory can be"
                                    + " explicitly specified by setting the min/max size to the same value.");

默认值：
taskmanager.memory.network.fraction = 0.1

把这两个默认值，配置文件是： flink-conf.yaml 改为

taskmanager.memory.managed.fraction: 0.1
taskmanager.memory.network.fraction : 0.05
重启服务
在这里插入图片描述
发现，修改的内存，ManagedMemory, NetworkMemory变小了，Task内存变大了。
看来task内存数，其他固定值分配完成后，剩下作为堆内存。