Flink能否获取subtask的资源使用情况，例如CPU使用率，内存使用率，磁盘使用率。

在 Web UI 中，你可以导航到特定作业的运维页面，通常可以看到作业的整体资源消耗，包括 CPU 使用率、内存使用情况（如已分配、已使用、剩余等）、网络流量等。

Flink可以通过监控指标获取TaskManager的资源信息，但是要获取每个subtask线程的资源使用信息，需要通过JMXJava Management Extensions）来获取。具体操作如下：

1. 首先需要在Flink的配置文件flink-conf.yaml中X监控：

jobanager.web.jmx.enabled: true

1. 然后，在启动Flink集群时，需要添加以下JVM参数以启用JMX监控：

-Dcom.sun.managm.sun.management.jmxremote.port=9010 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false

1. 接下来，可以使用JMX工具（如JConsole、VisualVM等）连接到Flink TaskManager的JMX端口（默认为9010），然后查看每个subtask的线程资源使用情况。

2. 另外，你还可以使用JMX API编写代码来获取subtask线程的资源使用信息。以下是一个简单的示例：

import javax.management.*;
import javax.management.remote.*;

public class FlinkJMXClient {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 连接到Flink TaskManager的JMX端口
        JMXServiceURL url = new JMXServiceURL("service:jmx:rmi:///jndi/rmi://localhost:9010/jmxrmi");
        JMXConnector connector = JMXConnectorFactory.connect(url, null);
        MBeanServerConnection connection = connector.getMBeanServerConnection();

        // 获取所有Flink的MBeans
        ObjectName objectName = new ObjectName("org.apache.flink:type=*,name=*");
        Set<ObjectInstance> mbeans = connection.queryMBeans(objectName, null);

        // 遍历MBeans，找到TaskManager的MBean
        for (ObjectInstance instance : mbeans) {
            ObjectName taskManagerName = instance.getObjectName();
            if (taskManagerName.getKeyProperty("type").equals("TaskManager")) {
                // 获取TaskManager的程资源使用信息
                ThreadMXBean threadMXBean = ManagementFactory.newPlatformMXBeanProxy(connection, taskManagerName.toString(), "java.lang:type=Threading");
                long[] threadIds = threadMXBean.getAllThreadIds();
                for (long threadId : threadIds) {
                    ThreadInfo threadInfo = threadMXBean.getThreadInfo(threadId);
                    System.out.println("hread name: " + threadInfo.getThreadName());
                    System.out.println("Thead CPU time: " + threadMXBean.getThreadCpuTime(threadId));
     System.out.println("Thread user time: " + threadMXBean.getThreadUserTime(threadId));
                }
            }
        }

        // 关闭连接
        connector.close();
    }
}

这个示例代码会连接到Flink TaskManager的JMX端口，然后获取所有Flink的MBeans，找到TaskManager的MBean，并获取其线程资源使用信息。你可以根据需要修改代码以满足你的需求。

Apache Flink提供了丰富的监控指标，可以通过Metrics系统获取TaskManager的子任务(subtasks)资源使用情况。具体的指标名称和获取方式可能会因Flink版本不同而有所差异，但通常可以获取CPU使用率、内存使用量等信息。

若要获取subtask级别的指标，可以通过查询TaskManager的metrics，例如在Java API中，可以这样获取：

   TaskManagerMetricGroup taskManagerMetricGroup = getRuntimeContext().getMetricGroup();
   MetricGroup subtaskMetricGroup = taskManagerMetricGroup.addGroup("subtask", getIndexOfThisSubtask());

   // 访问具体的指标
   Counter ioBytesInCounter = subtaskMetricGroup.counter("network-io.bytesIn");
   Gauge<double> cpuUsageGauge = subtaskMetricGroup.gauge("cpu-usage");

   // 这里只是示例，实际指标名称请查阅Flink Metrics文档

查阅Flink官方文档中关于Metrics的部分可以获得更详细的信息，例如Apache Flink 1.15 Metrics文档（请注意根据您的Flink版本查看对应文档）。同时，也可以通过Flink的REST API或Dashboard收集这些指标信息。

Flink可以通过监控指标获取TaskManager的资源信息，但是要获取每个subtask线程的资源使用信息，需要通过JMX（Java Management Extensions）来获取。以下是一个简单的示例代码：

import javax.management.*;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.util.Set;

public class FlinkSubtaskResourceMonitor {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        MBeanServer mBeanServer = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer();
        ObjectName objectName = new ObjectName("org.apache.flink:type=JobManager,name=Status");
        Set<ObjectInstance> instances = mBeanServer.queryMBeans(objectName, null);
        for (ObjectInstance instance : instances) {
            ObjectName jobManagerObjectName = instance.getObjectName();
            String jobManagerId = jobManagerObjectName.getKeyProperty("jobmanager_id");
            System.out.println("JobManager ID: " + jobManagerId);

            // 获取TaskManager的MBean信息
            ObjectName taskManagerObjectName = new ObjectName("org.apache.flink:type=TaskManager,name=" + jobManagerId);
            MBeanInfo mBeanInfo = mBeanServer.getMBeanInfo(taskManagerObjectName);
            MBeanAttributeInfo[] attributes = mBeanInfo.getAttributes();
            for (MBeanAttributeInfo attribute : attributes) {
                if (attribute.getName().startsWith("Status")) {
                    System.out.println("Attribute: " + attribute.getName());
                    System.out.println("Value: " + mBeanServer.getAttribute(taskManagerObjectName, attribute.getName()));
                }
            }
        }
    }
}

这个示例代码会输出JobManager和TaskManager的相关信息，包括资源使用情况。你可以根据需要修改代码，以获取特定subtask的资源使用信息。

关于Flink的监控指标和JMX的更多信息，可以参考官方文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/ops/metrics/

Apache Flink 提供了一套详尽的监控指标体系，可以通过 Metrics 系统来获取 TaskManager 和其管理的各个 subtask 线程的资源使用信息。以下是一般步骤和参考文档：

• 启用和配置 Metrics： 默认情况下，Flink 自带了一个基本的 Metrics 系统，你可以通过 Flink 配置文件 (flink-conf.yaml) 来启用和配置 Metrics 的收集、报告以及暴露方式，如 JMX、Prometheus、InfluxDB 等。

• TaskManager Metrics： Flink 提供了 TaskManager 级别的资源使用指标，例如内存、CPU 使用率、网络 I/O 等。对于 subtask 级别的资源使用，虽然没有直接的线程级别指标，但可以通过跟踪 subtask 的任务执行状态和资源消耗间接获取相关信息。

• Subtask Metrics： 对于具体 subtask 的资源使用，可以关注以下几个方面：

  • JVM 内存使用：TaskManager.Task.Subtask..ManagedMemoryUsed （托管内存使用量）
  • 数据处理速率：TaskOperator.Input/Output 类型的指标，比如 BytesInPerSecond、RecordsInPerSecond 等
  • Checkpoint 相关指标：CheckpointDuration、AlignmentTime 等，间接反映了 subtask 执行效率
    这些指标可以通过 Flink 的 MetricQueryService、JMX 或者对接的监控系统（如 Prometheus）来查询。

• 访问 Metrics 示例： 以下是一个简单的 Java API 示例，展示了如何在程序中注册和获取 Metrics：

java
   // 注册 Metrics
   getRuntimeContext().getMetricGroup()
       .addGroup("CustomMetrics")
       .gauge("MyGauge", new Gauge<Long>() {
           @Override
           public Long getValue() {
               // 返回当前 subtask 的某个资源使用量
               return someResourceUsage();
           }
       });

   // 获取 Metrics（这通常是在外部监控系统或工具中完成的）
   // 注意：以下代码仅为示意，非标准API，实际获取依赖于所选的 Metrics 报告方式
   MetricGroup subtaskGroup = getRuntimeContext().getMetricGroup().get("Subtask", getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask());
   long managedMemUsage = (long) subtaskGroup.get metric("ManagedMemoryUsed").getValue();

• 官方文档参考： 官方文档对 Metrics 系统有详细介绍，可以查阅以下链接获取更多详细信息：
  • Apache Flink Metrics
  • 内置 Metrics

请注意，Flink 的 Metrics 系统主要用于监控整个 Job 和 Operator 层面的性能指标，而非线程级别的 CPU 时间片分配等底层资源信息。对于细粒度的线程资源监控，可能需要结合操作系统层面的工具（如 top、ps 命令或者类似 VisualVM 的 JVM 监控工具）来配合使用。