实时计算 Flink版产品使用合集之 TaskManager 上的所有 Managed Memory 占用率达到了 100%,是什么导致的

简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:Flink CDC需要自己记下ckid ,然后下次启动的时候要指定一下吗?


Flink CDC需要自己记下ckid ,然后下次启动的时候要指定一下吗?


参考回答:

Flink CDC是Flink社区开发的flink-cdc-connectors组件,这是⼀个可以直接从MySQL、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的source组件。在使⽤Flink CDC时,确实需要记录下ckid。ckid是在Debezium引擎中定义的一个唯一标识符,用于标识每个数据库的特定更改事件。当下次启动任务时,需要通过flink cdc sql命令中的--from-checkpoint选项来指定ckid,以便从上次停止的位置继续处理数据。


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问题二:Flink CDC为啥任务采集完内存没有释放啊?


Flink CDC为啥任务采集完内存没有释放啊?


参考回答:

根据您的描述,在运行完Flink CDC任务之后,您注意到内存仍然未被释放。这种情况可能是由于几个原因:

  1. Flink CDC可能还在运行其他后台进程或任务。如果没有正确地终止它们,则可能会消耗额外的资源,包括内存。
  2. 如果使用的持久化机制未关闭,则也可能会消耗额外的内存。要确定这一点,请检查持久化机制的详细状态,并确认其是否已完全关闭。
  3. 您也可能需要查看JVM垃圾收集器的状态。有时候,尽管任务已经结束,但JVM还没有完成清理工作,这也可能导致内存占用过高。


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问题三:flinksqk的流式处理中支持lead()函数吗?


flinksqk的流式处理中支持lead()函数吗?


参考回答:

后面的版本支持


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问题四:flink都是100%占用,请问是什么情况呢?


flink环境中一共2个任务,taskmanager.memory.process.size配成4096m或8092m,Managed Memory都是100%占用,请问是什么情况呢?


参考回答:

如果 TaskManager 上的所有 Managed Memory 占用率达到了 100%,那么可能存在如下原因:

  1. 您的应用程序需要更多的内存。检查应用对 Managed Memory 的需求,并适当调增 TaskManager 上的总内存。
  2. 应用程序存在内存溢出的问题。检查应用程序是否占用过多内存,以及是否存在不必要的对象持有。
  3. 配置有问题。可以调低 TaskManager 的 taskmanager.memory.process.size 配置值,并测试新设置下的效果。


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问题五:Flink CDC控制台上取消任务 不会保存savepoint吗?


Flink CDC控制台上取消任务 不会保存savepoint吗?

FLINk CDC 任务今天遇到一条脏数据,然后想开一下容忍行 'sink.properties.max_filter_ratio' = '0.1',

结果好像全部重新消费了,数据有1亿多行


参考回答:

不会


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