用flink做1分钟的日志聚合，串联起来。状态非常大，TM内存加大到16G还容易卡死 ，怎么办？

对于Flink任务中的大状态问题，以下是一些可能的解决方案：

1. 状态压缩：使用Snappy或LZ4等压缩算法对状态数据进行压缩，可以减少内存占用。

2. 状态分区：将大状态分割成多个小状态，每个小状态可以在一个TaskManager上进行处理。

3. 使用广播状态：对于一些不需要频繁更新的状态，可以使用广播状态，这样只需要在一个节点上存储状态，而不是在每个TaskManager上都存储一份。

4. 优化程序逻辑：检查程序中是否有不必要的计算或数据处理，尽量减少不必要的内存使用。

5. 增加TM内存：如果以上方法都无法解决问题，可能需要增加TaskManager的内存。但是请注意，增加内存并不能解决所有问题，有时候过多的内存可能会导致Java堆溢出等问题。

6. 使用外部存储：对于非常大的状态，可以考虑使用外部存储，如HDFS或Cassandra等。

7. 使用并行流：对于需要大量状态计算的Flink任务，可以考虑使用并行流（Parallel Streams），这样可以减少状态的大小。

8. 使用迭代器：对于需要大量状态计算的Flink任务，可以考虑使用迭代器（Iterators），这样可以减少状态的大小。

在Flink中做日志聚合时，如果状态非常大，可能会导致TaskManager（TM）内存使用量过大，从而导致TM卡死。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 使用流式任务的聚合功能：Flink提供了流式任务的聚合功能，可以用于对日志数据进行聚合。使用流式任务的聚合功能，可以将状态存储在磁盘上，而不是内存中，从而减少内存使用量。您可以使用Flink的流式任务API来创建聚合任务。
2. 使用状态后端的更改：Flink提供了多种状态后端，您可以选择适合您的应用的后端。例如，可以使用RocksDB或者HBase等后端，这些后端可以将状态存储在磁盘上，从而减少内存使用量。
3. 使用合理的状态管理策略：Flink提供了多种状态管理策略，例如key-value state、managed memory等。您可以选择适合您的应用的策略。例如，可以使用managed memory策略，Flink会自动管理内存，当内存使用量过大时，Flink会自动将一些状态存储在磁盘上，从而减少内存使用量。
4. 使用流式任务的并行度控制：Flink提供了流式任务的并行度控制功能，可以用于控制任务的并行度。您可以根据任务的大小和内存使用情况，调整任务的并行度。例如，如果任务的大小较大，内存使用量较大，可以适当降低任务的并行度，从而减少内存使用量。