资源配置优化

从1.11开始，增加了一个通用客户端模式，(-t yarn-job)

TaskManager内存模型

Flink既使用堆内存，又使用堆外内存。

指定进程内存

JVM metaspace:JVM元空间，默认256M

JVM 执行内存：执行开销。有最小值和最大值。计算公式为：进程内存*0.1

框架内存：
堆内和堆外。不计入Slot的资源开销。

Task内存：执行用户代码使用的内存。
堆内：没有指定
堆外：默认关闭

内存大小：其他组件分配完后，其余都是Task内存。

网络缓冲内存（属于堆外）：用于数据交换
三个参数：比例(0.1)，最小值(64M)，最大值(1G)；
是Flink的总内存（进程内存-JVM内存）

托管内存：比例(0.4)，Flink内存。
可以指定具体的大小（默认是none）。

yarn配置文件

capacity-scheduler.xml 这个文件里面有个默认的策略：

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.resource-calculator</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DefaultResourceCalculator</value>
    <description>
      The ResourceCalculator implementation to be used to compare
      Resources in the scheduler.
      The default i.e. DefaultResourceCalculator only uses Memory while
      DominantResourceCalculator uses dominant-resource to compare
      multi-dimensional resources such as Memory, CPU etc.
    </description>
  </property>

这个策略只会考虑内存。不会考虑CPU。CPU默认为1

需要将这个value换成这个：
<value>org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DominantResourceCalculator</value>
这个策略会考虑CPU资源。我们在提交时指定的CPU数量才会生效。

slot只会隔离内存。不会隔离CPU。也就是说，slot共享CPU。

Flink反压

两个算子A，B。
A有ResultPartition
B有InputGet

反应的场景：数据洪峰、垃圾回收停顿

Flink Job

对算子指定UUID。
如果不指定UUID的话，会有可能造成下面的情况：
从保存点开启新任务时。会导致映射失败。

链路延迟

可以在普罗米修斯里面监控到。在webUI里面死活没有

对象重用

Flink SQL 优化

设置TTL

开启MiniBatch：减少对state的访问。减少数据的输出量

LocalGlobal ： 用于数据倾斜