• 【大数据】Flink 内存管理(二):JobManager 内存分配(含实际计算案例)


    Flink 内存管理》系列(已完结),共包含以下 4 篇文章:

    😊 如果您觉得这篇文章有用 ✔️ 的话,请给博主一个一键三连 🚀🚀🚀 吧 (点赞 🧡、关注 💛、收藏 💚)!!!您的支持 💖💖💖 将激励 🔥 博主输出更多优质内容!!!

    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:
    在这里插入图片描述
    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 1 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 0.1 0.1 的比例进行计算得到,如果计算出的值小于 minmin,如果大于 maxmax,如果 minmax 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 Heapjobmanager.memory.heap.sizeJobManager 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 Memoryjobmanager.memory.off-heap.sizeJM 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 128 M 128M 128M
    JVM Metaspacejobmanager.memory.jvm-metaspace.sizeJM 的元空间大小,有默认值 256 M 256M 256M, 属于 Native Memory。
    JVM Overheadjobmanager.memory.jvm-overhead.min jobmanager.memory.jvm-overhead.max jobmanager.memory.jvm-overhead.fractionJVM 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 TaskManagerfor JobManager
    1️⃣taskmanager.memory.flink.sizejobmanager.memory.flink.size
    2️⃣taskmanager.memory.process.sizejobmanager.memory.process.size
    3️⃣taskmanager.memory.task.heap.sizetaskmanager.memory.managed.sizejobmanager.memory.heap.size

    1.分配 Total Process Size

    • jobmanager.memory.process.size

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    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 2000 M 2000M 2000M

    • Total Process Size = 2000 M = 2000M =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 0.1 0.1 的比例推断成: 2000 M × 0.1 × 1024 × 1024 = 209715203 B = 200 M 2000M × 0.1 × 1024 × 1024 = 209715203B = 200M 2000M×0.1×1024×1024=209715203B=200M
    • JVM Metaspace 默认值为 256 M 256M 256M
    • Off-Heap Memeory 默认值为 128 M 128M 128M
    • JVM Heap 最终被推断为 2000 M − 200 M − 256 M − 128 M = 1.38 G 2000M - 200M - 256M - 128M = 1.38G 2000M200M256M128M=1.38G

    为啥 JVM Heap 只有 1.33 G B 1.33GB 1.33GB 而不是 1.38 G B 1.38GB 1.38GB 呢?

    在这里插入图片描述
    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 = 0.05 G B 1.38-1.33 = 0.05GB 1.381.33=0.05GB

    2.分配 Total Flink Size

    • jobmanager.memory.flink.size

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    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 OverheadJVM Metaspace 之外能占用的内存为 2000 M 2000M 2000M

    • Total Flink Size = 2000 M = 1.95 G = 2000M = 1.95G =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 256 M 256M 256M(固定默认值)
    • Off-Heap Memeory 默认值为 128 M 128M 128M(固定默认值)
    • JVM Heap = 2000 M − 128 M − 80 M B ( G C 算法占用) = 1.75 G B = 2000M - 128M - 80MB(GC算法占用)= 1.75GB =2000M128M80MBGC算法占用)=1.75GB
    • 根据 JVM Overhead = = =(JVM Overhead + Metaspace 256 M 256M 256M + Flink Size 2000 M ) ×   0.1 2000 M) ×\ 0.1 2000M)× 0.1,计算可得:
      • Total Process Size = 2.448 G B = 2.448GB =2.448GB
      • JVM Overhead = 2.448 G B × 0.1 = 262843055 B = 250.667 M B = 2.448GB × 0.1 = 262843055B = 250.667MB =2.448GB×0.1=262843055B=250.667MB,在 192 M ~ 1 G B 192M~1GB 192M1GB,为有效

    最终资源的分配如以下日志所示:

    在这里插入图片描述

    3.单独分配 Heap Size

    • jobmanager.memory.heap.size

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    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 1000 M 1000M 1000M

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

    在这里插入图片描述

    4.分配 Total Process Size 和 Heap Size

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    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 = 2000 M B = 2000MB =2000MB && JVM Heap = 1000 M B = 1000MB =1000MB,实际只有 959 M B 959MB 959MB,因为减去了 41 M B 41MB 41MB 的 GC 算法占用空间
    • JVM Metaspace 默认值为 256 M 256M 256M
    • Off-Heap Memeory 默认值为 128 M 128M 128M
    • Total Flink Size = 1000 M B + 128 M B = 1128 M B = 1000MB + 128MB = 1128MB =1000MB+128MB=1128MB
    • JVM Overhead = 2000 M B − 1128 M B − 256 M B = 616 M B = 2000MB - 1128MB - 256MB = 616MB =2000MB1128MB256MB=616MB

    在这里插入图片描述

    5.分配 Total Flink Size 和 Heap Size

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    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 = 2000 M B = 2000MB =2000MB && JVM Heap = 1000 M B = 1000MB =1000MB,实际 959 M B 959MB 959MB,减去了 GC 算法的占用空间
    • JVM Off-Heap = 2000 M B − 1000 M B = 1000 M B = 2000MB - 1000MB = 1000MB =2000MB1000MB=1000MB
    • JVM Metaspace = 256 M B = 256MB =256MB
    • 首先根据 JVM Overhead = ( = ( =(JVM Overhead + + + Metaspace 256 M 256M 256M + + + Flink Size 2000 M ) × 0.1 2000M) × 0.1 2000M)×0.1
      • Total Process Size = 2.448 G B = 2.448GB =2.448GB
      • JVM Overhead = 2.448 G B × 0.1 = 262843055 B = 250.667 M B = 2.448GB × 0.1 = 262843055B = 250.667MB =2.448GB×0.1=262843055B=250.667MB,在 192 M ~ 1 G B 192M~1GB 192M1GB,为有效
    • 最终确定 Total Process Size = 2.448 G B = 2.448GB =2.448GB && JVM Overhead = 250.667 M B = 250.667MB =250.667MB

    在这里插入图片描述

  • 相关阅读:
    Fiori 动态磁贴示例
    火山引擎 ByteHouse:ClickHouse 如何保证海量数据一致性
    RabbitMQ 消息中间件与集群的部署
    适用于快速开发应用的Golang二次框架
    云原生爱好者周刊:在 Linux 系统中运行 FreeBSD 子系统 | 2022-09-05
    ECharts的高级使用
    Apache APISIX 的 Admin API 默认访问令牌漏洞(CVE-2020-13945)漏洞复现
    工业异常检测顶会论文及源码合集,含2023最新
    这个用Python写的开源爬虫网站 让你秒搜所有豆瓣好书(附零基础学习资料)
    C语言实现图的拓扑排序算法
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/be_racle/article/details/136265544