大佬们,Flink中我这边设置了rocksdb,但是Managed Memory一直不生效,没被使？

在 Flink 中使用 RocksDB 作为状态后端时，需要注意 RocksDB 的内存管理。RocksDB 会使用两部分内存：一部分是内存池（Memory Pool），用于管理 RocksDB 中的内存缓存；另一部分是 Managed Memory，用于管理 Flink 中的任务内存。

如果 RocksDB 的内存池过大，就会影响 Flink 中的 Managed Memory 的使用，从而导致 Flink 中的任务内存不足。为了解决这个问题，可以通过调整 RocksDB 的内存池大小来控制 RocksDB 的内存占用，从而释放更多的 Managed Memory 给 Flink 中的任务使用。

具体来说，可以通过以下方式调整 RocksDB 的内存池大小：

java
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import org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackend;
import org.rocksdb.BlockBasedTableConfig;
import org.rocksdb.ColumnFamilyOptions;
import org.rocksdb.DBOptions;
import org.rocksdb.util.SizeUnit;

RocksDBStateBackend stateBackend = new RocksDBStateBackend("hdfs:///flink/checkpoints");
DBOptions dbOptions = new DBOptions();
ColumnFamilyOptions columnFamilyOptions = new ColumnFamilyOptions();
BlockBasedTableConfig blockBasedTableConfig = new BlockBasedTableConfig();
blockBasedTableConfig.setBlockCacheSize(256 * SizeUnit.MB);
columnFamilyOptions.setTableFormatConfig(blockBasedTableConfig);
stateBackend.setDbOptions(dbOptions);
stateBackend.setColumnOptions(columnFamilyOptions);
上述代码中，通过 BlockBasedTableConfig.setBlockCacheSize 方法设置 RocksDB 内存池的大小为 256MB，从而控制 RocksDB 的内存占用。需要注意的是，调整 RocksDB 的内存池大小时需要根据实际情况进行评估和调整，过高或过低的内存池大小都可能导致任务性能下降或资源浪费。