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Flink学习笔记（二）：Flink内存模型

news 2025/9/16 6:39:42

文章目录

1、配置总内存
2、JobManager 内存模型
3、TaskManager 内存模型
4、WebUI 展示内存
5、Flink On YARN 模式下内存分配
6、Flink On Yarn 集群消耗资源估算
- 6.1、资源分配
- 6.2、Flink 提交 Yarn 集群的相关命令
- 6.3、Flink On Yarn 集群的资源计算公式

1、配置总内存

Flink JVM 进程的进程总内存（Total Process Memory）包含了由 Flink 应用使用的内存（Flink 总内存）以及由运行 Flink 的 JVM 使用的内存。 Flink 总内存（Total Flink Memory）包括 JVM 堆内存（Heap Memory）和堆外内存（Off-Heap Memory）。其中堆外内存包括直接内存（Direct Memory）和本地内存（Native Memory）。详细的配置参数：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.12/zh/deployment/config.html

配置 Flink 进程内存最简单的方法是指定以下两个配置项中的任意一个：

配置项	TaskManager 配置参数	JobManager 配置参数
Flink 总内存	taskmanager.memory.flink.size	jobmanager.memory.flink.size
进程总内存	taskmanager.memory.process.size	jobmanager.memory.process.size

Flink 启动需要明确配置：

TaskManager	JobManager
taskmanager.memory.flink.size	jobmanager.memory.flink.size
taskmanager.memory.process.size	jobmanager.memory.process.size
taskmanager.memory.task.heap.size 和 taskmanager.memory.managed.size	jobmanager.memory.heap.size

不建议同时设置进程总内存和 Flink 总内存。这可能会造成内存配置冲突，从而导致部署失败。额外配置其他内存部分时，同样需要注意可能产生的配置冲突。
JVM参数

2、JobManager 内存模型

JobManager内存模型
如上图所示，下表中列出了 Flink JobManager 内存模型的所有组成部分，以及影响其大小的相关配置参数。

组成部分	配置参数	描述
JVM 堆内存	jobmanager.memory.heap.size	JobManager 的 JVM 堆内存。
堆外内存	jobmanager.memory.off-heap.size	JobManager 的堆外内存（直接内存或本地内存）。
JVM Metaspace	jobmanager.memory.jvm-metaspace.size	Flink JVM 进程的 Metaspace。
JVM 开销	jobmanager.memory.jvm-overhead.min、jobmanager.memory.jvm-overhead.max、jobmanager.memory.jvm-overhead.fraction	用于其他 JVM 开销的本地内存，例如栈空间、垃圾回收空间等。该内存部分为基于进程总内存的受限的等比内存部分。

如配置总内存中所述，另一种配置 JobManager 内存的方式是明确指定 JVM 堆内存的大小（jobmanager.memory.heap.size）。通过这种方式，用户可以更好地掌控用于以下用途的 JVM 堆内存大小。

3、TaskManager 内存模型

内存模型详解
如上图所示，下表中列出了 Flink TaskManager 内存模型的所有组成部分，以及影响其大小的相关配置参数。

组成部分	配置参数	描述
框架堆内存（Framework Heap Memory）	taskmanager.memory.framework.heap.size	用于 Flink 框架的 JVM 堆内存（进阶配置）。
任务堆内存（Task Heap Memory）	taskmanager.memory.task.heap.size	用于 Flink 应用的算子及用户代码的 JVM 堆内存。
托管内存（Managed memory）	taskmanager.memory.managed.size、taskmanager.memory.managed.fraction	由 Flink 管理的用于排序、哈希表、缓存中间结果及 RocksDB State Backend 的本地内存。
框架堆外内存（Framework Off-heap Memory）	taskmanager.memory.framework.off-heap.size	用于 Flink 框架的堆外内存（直接内存或本地内存）（进阶配置）。
任务堆外内存（Task Off-heap Memory）	taskmanager.memory.task.off-heap.size	用于 Flink 应用的算子及用户代码的堆外内存（直接内存或本地内存）。
网络内存（Network Memory）	taskmanager.memory.network.min、taskmanager.memory.network.max、taskmanager.memory.network.fraction	用于任务之间数据传输的直接内存（例如网络传输缓冲）。该内存部分为基于 Flink 总内存的受限的等比内存部分。
JVM Metaspace	taskmanager.memory.jvm-metaspace.size	Flink JVM 进程的 Metaspace。
JVM 开销	taskmanager.memory.jvm-overhead.min、taskmanager.memory.jvm-overhead.max、taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction	用于其他 JVM 开销的本地内存，例如栈空间、垃圾回收空间等。该内存部分为基于进程总内存的受限的等比内存部分。

我们可以看到，有些内存部分的大小可以直接通过一个配置参数进行设置，有些则需要根据多个参数进行调整。通常情况下，不建议对框架堆内存和框架堆外内存进行调整。除非你非常肯定 Flink 的内部数据结构及操作需要更多的内存。这可能与具体的部署环境及作业结构有关，例如非常高的并发度。此外，Flink 的部分依赖（例如 Hadoop）在某些特定的情况下也可能会需要更多的直接内存或本地内存。

4、WebUI 展示内存

JobManager 内存直观展示
Job
TaskManager 内存直观展示
task
树状图表示：

5、Flink On YARN 模式下内存分配

如果是 Flink On YARN 模式下：

taskmanager.memory.process.size = 4096 MB = 4G
taskmanager.memory.network.fraction = 0.15
taskmanager.memory.managed.fraction = 0.45

然后根据以上参数，就可以计算得到各部分的内存大小：

taskmanager.memory.jvm-overhead = 4096 * 0.1 = 409.6 MB
taskmanager.memory.flink.size = 4096 - 409.6 - 256 = 3430.4 MB
taskmanager.memory.network = 3430.4 * 0.15 = 514.56 MB
taskmanager.memory.managed = 3430.4 * 0.45 = 1543.68 MB
taskmanager.memory.task.heap.size = 3430.4 - 128 * 2 - 1543.68 - 514.56 = 1116.16 MB

实际案例

6、Flink On Yarn 集群消耗资源估算

6.1、资源分配

每一个 Flink Application 都包含 至少一个 JobManager (若 HA 配置则可包含多个 JobManagers)。若有多个 JobManagers ，则 有且仅有一个 JobManager 处于 Running 状态，其他的 JobManager 则处于 Standby 状态；
每一个处于 Running 状态的 JobManager 管理着 一个或多个 TaskManager。TaskManager 的本质是一个 JVM 进程，可以执行一个或多个线程。TaskManager 可以用于对 Memory 进行隔离；
每一个 TaskManager 可以执行 一个或多个 Slot。Slot 的本质是由 JVM 进程所生成的线程。每个 Slot 可以将 TaskManager 管理的的 Total Memory 进行平均分配，但不会对 CPU 进行隔离。在同一个 TaskManager 中的 Slots 共享 TCP 连接 (through multiplexing) 、心跳信息、数据集和数据结构；
每一个 Slot 内部可以执行 零个或一个 Pipeline。每一个 Pipeline 中又可以包含任意数量的有前后关联关系的 Tasks。注意一个 Flink Cluster 所能达到的最大并行度数量等于所有 TaskManager 中全部 Slot 的数量的总和。

6.2、Flink 提交 Yarn 集群的相关命令

在使用 Yarn 作为集群资源管理器时，时常会使用如下命令对 Flink Application 进行提交，主要参数如下：

flink run -m yarn-cluster -ys 2 -p 1 -yjm 1G -ytm 2G

参数	解释	说明
-yjm,–yarnjobManagerMemory	Memory for JobManager Container with optional unit (default: MB)	JobManager 内存容量 (在一个 Flink Application 中处于 Running 状态的 JobManager 只有一个)
-ytm,–yarntaskManagerMemory	Memory per TaskManager Container with optional unit (default: MB)	每一个 TaskManager 的内存容量
-ys,–yarnslots	Number of slots per TaskManager	每一个 TaskManager 中的 Slot 数量
-p,–parallelism	The parallelism with which to run the program. Optional flag to override the default value specified in the configuration.	任务执行的并行度

该命令的各个参数表示的含义如下 (使用 flink --help 命令即可阅读)。

Flink 启动参考配置参数（带有 kerberos 认证可根据实际情况需要删减）：

/home/dev/soft/flink/bin/flink run \-m yarn-cluster \-yD akka.ask.timeout='360 s' \-yD akka.framesize=20485760b \-yD blob.fetch.backlog=1000 \-yD blob.fetch.num-concurrent=500 \-yD blob.fetch.retries=50 \-yD blob.storage.directory=/data1/flinkdir \-yD env.java.opts.jobmanager='-XX:ErrorFile=/tmp/java_error_%p.log -XX:+PrintGCDetails -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=512m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=300 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=50 -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+AlwaysPreTouch -XX:AutoBoxCacheMax=20000 -XX:G1HeapWastePercent=5 -XX:G1ReservePercent=25 -Dfile.encoding=UTF-8' \-yD env.java.opts.taskmanager='-XX:ErrorFile=/tmp/java_error_%p.log -XX:+PrintGCDetails -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=1024m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=300 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=50 -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+AlwaysPreTouch -XX:AutoBoxCacheMax=20000 -Dsun.security.krb5.debug=false -Dfile.encoding=UTF-8' \-yD env.java.opts='-XX:ErrorFile=/tmp/java_error_%p.log -XX:+PrintGCDetails -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=1024m -Dfile.encoding=UTF-8' \-yD execution.attached=false \-yD execution.buffer-timeout='1000 ms' \-yD execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention=RETAIN_ON_CANCELLATION \-yD execution.checkpointing.interval='30 min' \-yD execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints=1 \-yD execution.checkpointing.min-pause='2 min' \-yD execution.checkpointing.mode=EXACTLY_ONCE \-yD execution.checkpointing.timeout='28 min' \-yD execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints=8 \-yD execution.checkpointing.unaligned=true \-yD execution.checkpointing.unaligned.forced=true \-yD heartbeat.interval=60000 \-yD heartbeat.rpc-failure-threshold=5 \-yD heartbeat.timeout=340000 \-yD io.tmp.dirs=/data1/flinkdir \-yD jobmanager.heap.size=1024m \-yD jobmanager.memory.jvm-metaspace.size=268435456b \-yD jobmanager.memory.jvm-overhead.max=1073741824b \-yD jobmanager.memory.jvm-overhead.min=1073741824b \-yD jobmanager.memory.network.fraction=0.2 \-yD jobmanager.memory.network.max=6GB \-yD jobmanager.memory.off-heap.size=134217728b \-yD jobmanager.memory.process.size='18360 mb' \-yD metrics.reporter.promgateway.deleteOnShutdown=true \-yD metrics.reporter.promgateway.factory.class=org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporterFactory \-yD metrics.reporter.promgateway.filter.includes=\*:dqc\*,uptime,taskSlotsTotal,numRegisteredTaskManagers,taskSlotsAvailable,numberOfFailedCheckpoints,numRestarts,lastCheckpointDuration,Used,Max,Total,Count,Time:gauge,meter,counter,histogram \-yD metrics.reporter.promgateway.groupingKey="yarn=${yarn};hdfs=${hdfs};job_name=TEST-broadcast-${jobName//./-}-${provId}" \-yD metrics.reporter.promgateway.host=172.17.xxxx.xxxx \-yD metrics.reporter.promgateway.interval='60 SECONDS' \-yD metrics.reporter.promgateway.jobName="TEST-broadcast-${jobName//./-}-${provId}" \-yD metrics.reporter.promgateway.port=10080 \-yD metrics.reporter.promgateway.randomJobNameSuffix=true \-yD pipeline.name="TEST-broadcast-${jobName//./-}-${provId}" \-yD pipeline.object-reuse=true \-yD rest.flamegraph.enabled=true \-yD rest.server.numThreads=20 \-yD restart-strategy.failure-rate.delay='60 s' \-yD restart-strategy.failure-rate.failure-rate-interval='3 min' \-yD restart-strategy.failure-rate.max-failures-per-interval=3 \-yD restart-strategy=failure-rate \-yD security.kerberos.krb5-conf.path=/home/dev/kerberos/krb5.conf \-yD security.kerberos.login.contexts=Client,KafkaClient \-yD security.kerberos.login.keytab=/home/dev/kerberos/xxxx.keytab \-yD security.kerberos.login.principal=xxxx \-yD security.kerberos.login.use-ticket-cache=false \-yD state.backend.async=true \-yD state.backend=hashmap \-yD state.checkpoints.dir=hdfs://xxxx/flink/checkpoint/${jobName//.//}/$provId \-yD state.checkpoint-storage=filesystem \-yD state.checkpoints.num-retained=3 \-yD state.savepoints.dir=hdfs://xxxx/flink/savepoint/${jobName//.//}/$provId \-yD table.exec.hive.fallback-mapred-writer=false \-yD task.manager.memory.segment-size=4mb \-yD taskmanager.memory.framework.off-heap.size=1GB \-yD taskmanager.memory.managed.fraction=0.2 \-yD taskmanager.memory.network.fraction=0.075 \-yD taskmanager.memory.network.max=16GB \-yD taskmanager.memory.process.size='50 gb' \-yD taskmanager.network.netty.client.connectTimeoutSec=600 \-yD taskmanager.network.request-backoff.max=120000 \-yD taskmanager.network.retries=100 \-yD taskmanager.numberOfTaskSlots=10 \-yD web.timeout=900000 \-yD web.upload.dir=/data1/flinkdir \-yD yarn.application.name="TEST-broadcast-${jobName//./-}-${provId}" \-yD yarn.application.queue=$yarnQueue \-yD yarn.application-attempts=10 \

6.3、Flink On Yarn 集群的资源计算公式

JobManager 的内存计算
JobManager 的数量 = 1 (固定，由于一个 Flink Application 只能有一个 JobManager)
JobManager 的内存总量 = 1 * JobManager 的内存大小 = 1 * yjm
TaskManager 的内存计算
TaskManager 的数量 = (设置的并行度总数 / 每个 TaskManager 的 Slot 数量) = (p / ys) (Ps: p / ys 有可能为非整数，故需要向下取整)
TaskManager 的内存总量 = TaskManager 的数量 * 每个 TaskManager 的内存容量 = TaskManager 的数量 * ytm
Slot 所占用的内存计算
每个 Slot 的内存容量 = 每个 TaskManager 的内存容量 / 每一个 TaskManager 中的 Slot 数量 = ytm / ys
Slot 的总数量 = 最大并行度数量 = p
Slot 所占用的总内存容量 = TaskManager 的内存总量 = (p / ys) * ytm
yarn vcore 总数量计算
yarn vcore 总数量 = Slot 的总数量 + JobManager 占用的 vcore 数量 (与 Yarn 的 minimum Allocation 有关) = p + m (不足则取 Yarn 的最小 vcore 分配数量)
yarn container 的总数量计算
yarn container 的总数量 = TaskManager 的数量 + JobManager 的数量 = 1 + (p / ys) = (p / ys) + 1

yarn 的内存总量 = JobManager 的数量 * yjm (与 Yarn 的 minimum Allocation 有关) + TaskManager 的数量 * ytm = 1 * yjm (不足则取 Yarn 的最小 Memory 分配数量) + (p / ys) * ytm

Ps: 根据实际应用经验，一般 Yarn 的一个 vcore 搭配 2G 内存是最为有效率的配置方法。

实战应用：
flink-conf.yaml 配置项：

# Total size of the JobManager (JobMaster / ResourceManager / Dispatcher) process.
jobmanager.memory.process.size: 2048m
# Total size of the TaskManager process.
taskmanager.memory.process.size: 20480m
# Managed Memory size for TaskExecutors. This is the size of off-heap memory managed by the memory manager, reserved for sorting, hash tables, caching of intermediate results and RocksDB state backend. Memory consumers can either allocate memory from the memory manager in the form of MemorySegments, or reserve bytes from the memory manager and keep their memory usage within that boundary. If unspecified, it will be derived to make up the configured fraction of the Total Flink Memory.
taskmanager.memory.managed.size: 4096m
# The number of parallel operator or user function instances that a single TaskManager can run. If this value is larger than 1, a single TaskManager takes multiple instances of a function or operator. That way, the TaskManager can utilize multiple CPU cores, but at the same time, the available memory is divided between the different operator or function instances. This value is typically proportional to the number of physical CPU cores that the TaskManager's machine has (e.g., equal to the number of cores, or half the number of cores).
taskmanager.numberOfTaskSlots: 10

Yarn 集群相关配置项：

Minimum Allocation <memory:4096, vCores:2>	 
Maximum Allocation <memory:163840, vCores:96>

假设 Flink 流任务在 FlinkSQL 中设置的并行度为 10 (parallelism = 10)。根据计算公式：

JobManager 的数量 = 1
TaskManager 的数量 = (p / ys) = 1 (注：ys 配置是 taskmanager.numberOfTaskSlots = 10)
Slot 的总数量 = p = 10
yarn vcore 的总数量 = Slot 的总数量 + 1 = p + 1 = p + 2 (向上取至 Yarn 最小分配 vcore 数) = 12
yarn container 的总数量 = TaskManager 的数量 + JobManager 的数量 = 2
yarn 的内存总量 = JobManager 的数量 * yjm + TaskManager 的数量 * ytm = 1 * 2048m + 1 * 20480m = 1 * 4096m (向上取至 Yarn 最小分配内存数) + 1 * 20480m = 24576m