JobManager 是 Flink 集群的控制元素。它由三个不同的组件组成： 资源管理器（Resource Manager）、调度器（Dispatcher）和每个运行中的 Flink 作业的一个作业管理器（JobMaster）。

JobManager 的内存模型如下：

以上 Total Process Memory 的模型图可以分为以下的 4 个内存组件，如果在分配内存的时候，显示的指定了组件其中的 $1$ 个或者多个，那么 JVM Overhead 的值就是在其它组件确定的情况下，用 Total Process Size - 其它获取的值，必须在 min - max 之间，如果没有指定组件的值，那么就按照 $0.1$ 的比例进行计算得到，如果计算出的值小于 min 取 min，如果大于 max 取 max，如果 min、max 指定的相等，那么这个 JVM Overhead 就是一个确定的值！

内存组件	配置选项	内存组件的功能
JVM Heap	jobmanager.memory.heap.size	JobManager 的 JVM 堆内存大小。这个大小取决于提交的作业个数和作业的结构以及用户代码的要求。主要用来运行 Flink 框架，执行作业提交时的用户代码以及 Checkpoint 的回调代码。
Off-Heap Memory	jobmanager.memory.off-heap.size	JM 的对外内存的大小。涵盖了所有 Direct 和 Native 的内存分配。用来执行 akka 等外部依赖，同时也负责运行 Checkpoint 回调及作业提交时的用户代码，有默认值 $128M$。
JVM Metaspace	jobmanager.memory.jvm-metaspace.size	JM 的元空间大小，有默认值 $256M$， 属于 Native Memory。
JVM Overhead	jobmanager.memory.jvm-overhead.min jobmanager.memory.jvm-overhead.max jobmanager.memory.jvm-overhead.fraction	JVM 额外开销。为 Thread Stacks，Code Cache，Garbage Collection Space 预留的 Native Memory，有默认的 faction of total process size，但是必须在其 min & max 之间。

在 《Flink 内存管理（一）：设置 Flink 进程内存》中我们提到，必须使用下述三种方法之一配置 Flink 的内存（本地执行除外），否则 Flink 启动将失败。这意味着必须明确配置以下选项子集之一，这些子集没有默认值。

序号	for TaskManager	for JobManager
1️⃣	taskmanager.memory.flink.size	jobmanager.memory.flink.size
2️⃣	taskmanager.memory.process.size	jobmanager.memory.process.size
3️⃣	taskmanager.memory.task.heap.size 和 taskmanager.memory.managed.size	jobmanager.memory.heap.size

1.分配 Total Process Size

• jobmanager.memory.process.size

此时我们只显示指定了 jobmanager.memory.process.size 的值，没有指定其它组件，此时整个 JobManager 的 JVM 进程能占用的内存为 $2000M$。

• Total Process Size $=2000M$（这是分配的基准值）
• JVM Overhead 因为没有指定其它组件内存，所以被按照 $0.1$ 的比例推断成：$2000M\times 0.1\times 1024\times 1024=209715203B=200M$
• JVM Metaspace 默认值为 $256M$
• Off-Heap Memeory 默认值为 $128M$
• JVM Heap 最终被推断为 $2000M-200M-256M-128M=1.38G$

为啥 JVM Heap 只有 $1.33GB$ 而不是 $1.38GB$ 呢？

其实这个取决于你使用的 GC 算法会占用其中很小一部分固定内存作为 Non-Heap，该占用部分大小为：$1.38-1.33=0.05GB$。

2.分配 Total Flink Size

• jobmanager.memory.flink.size

此时我们只显示指定了 jobmanager.memory.flink.size 的值，也没有指定其它组件如 Heap Size，此时整个 JobManager 的 JVM 进程除了 JVM Overhead 及 JVM Metaspace 之外能占用的内存为 $2000M$。

• Total Flink Size $=2000M=1.95G$（这属于 Total Process Size 的组件之一，Overhead 只能最后按剩余的内存来被推断）
• JVM Metaspace 默认值为 $256M$（固定默认值）
• Off-Heap Memeory 默认值为 $128M$（固定默认值）
• JVM Heap $=2000M-128M-80MB（GC算法占用）=1.75GB$
• 根据 JVM Overhead $=$(JVM Overhead + Metaspace $256M$ + Flink Size $2000M)\times 0.1$，计算可得：
  • Total Process Size $=2.448GB$
  • JVM Overhead $=2.448GB\times 0.1=262843055B=250.667MB$，在 $192M～1GB$，为有效

最终资源的分配如以下日志所示：

3.单独分配 Heap Size

• jobmanager.memory.heap.size

此时我们只显示指定了 jobmanager.memory.heap.size 的值，相当于显示配置了组件的值，此时整个 JobManager 的 JVM Heap 被指定为最大内存为 $1000M$。

• JVM Heap 被指定为 $1000M$，但是得从 GC 算法中扣除 $41MB$，实际 JVM Heap $=959MB$
• JVM Metaspace 默认值为 $256M$
• Off-Heap Memeory 默认值为 $128M$
• Total Flink Size $=1128MB=1.102GB$
• JVM Overhead $=(1128MB+256M+$ JVM Overhead$)\times 0.1$
  • JVM Overhead $=153.778<192MB$（默认的 min），所以 JVM Overhead $=192MB$
• Total Process Size $=1128MB+256M+$ JVM Overhead $=1576MB=1.5390625GB=1.539GB$

4.分配 Total Process Size 和 Heap Size

由于指定了 heap.size 内存组件的的大小，那么 JVM Overhead 就是取剩余的 Total Process Size 的内存空间。

• Total Process Size $=2000MB$ && JVM Heap $=1000MB$，实际只有 $959MB$，因为减去了 $41MB$ 的 GC 算法占用空间
• JVM Metaspace 默认值为 $256M$
• Off-Heap Memeory 默认值为 $128M$
• Total Flink Size $=1000MB+128MB=1128MB$
• JVM Overhead $=2000MB-1128MB-256MB=616MB$

5.分配 Total Flink Size 和 Heap Size

由于指定了 head.size 组件的大小，那么 Overhead 就按照剩余 Total Process Size 的内存空间分配。

• Total Flink Size $=2000MB$ && JVM Heap $=1000MB$，实际 $959MB$，减去了 GC 算法的占用空间
• JVM Off-Heap $=2000MB-1000MB=1000MB$
• JVM Metaspace $=256MB$
• 首先根据 JVM Overhead $=($JVM Overhead $+$ Metaspace $256M$ $+$ Flink Size $2000M)\times 0.1$
  • Total Process Size $=2.448GB$
  • JVM Overhead $=2.448GB\times 0.1=262843055B=250.667MB$，在 $192M～1GB$，为有效
• 最终确定 Total Process Size $=2.448GB$ && JVM Overhead $=250.667MB$