日志文件开头会打环境信息,包括 JVM 参数。
Thank you~
Xintong Song
On Wed, Dec 16, 2020 at 10:01 PM aven wrote:
> 感谢回复,我尝试一下这两个参数。
> 我还有一个问题,flink的内存配置参数在启动,在运行时是否有办法查看。
> 或者在启动的时候是可以通过日志打印出来吗?
>
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>
>
>
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>
>
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>
> --
>
> Best!
> Aven
>
>
>
>
>
> 在 2020-12-16 19:22:19,"Xintong Song" 写道:
> >可以使用这两个参数。
> >
> > - containerized.heap-cutoff-ratio
> > - containerized.heap-cutoff-min
> >
> >cutoff 的含义是从 container 内存中额外留出一部分,不作为 flink 的 heap/network/managed
> >内存。这部分内存通常是用于 JVM、用户代码、第三方依赖的对外内存开销。Flink 计算 MaxDirectMemorySize 参数时也会把
> >cutoff 算进去,因此调大 cutoff 也可以起到放宽直接内存上限的效果。
> >
> >
> >另外,Flink 1.9 及以前的内存模型是比较混乱的,建议有条件的话尽快升级到新版本。
> >
> >
> >Thank you~
> >
> >Xintong Song
> >
> >
> >
> >On Wed, Dec 16, 2020 at 7:07 PM 巫旭阳 wrote:
> >
> >> 报错信息如下
> >> Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory at
> >> java.nio.Bits.reserveMemory(Bits.java:693)
> >>
> >> at java.nio.DirectByteBuffer.(DirectByteBuffer.java:123) at
> >> java.nio.ByteBuffer.allocateDirect(ByteBuffer.java:311)
> >>
> >> at sun.nio.ch.Util.getTemporaryDirectBuffer(Util.java:241)
> >>
> >> at sun.nio.ch.IOUtil.read(IOUtil.java:195)
> >>
> >> at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.read(SocketChannelImpl.java:380)
> >>
> >> at
> >>
> org.apache.kafka.common.network.PlaintextTransportLayer.read(PlaintextTransportLayer.java:110)
> >>
> >> at
> >>
> org.apache.kafka.common.network.NetworkReceive.readFromReadableChannel(NetworkReceive.java:97)
> >>
> >> at
> >>
> org.apache.kafka.common.network.NetworkReceive.readFrom(NetworkReceive.java:71)
> >>
> >> at
> >>
> org.apache.kafka.common.network.KafkaChannel.receive(KafkaChannel.java:169)
> >>
> >> at
> >> org.apache.kafka.common.network.KafkaChannel.read(KafkaChannel.java:150)
> >>
> >> at
> >>
> org.apache.kafka.common.network.Selector.pollSelectionKeys(Selector.java:355)
> >>
> >>
> >> at org.apache.kafka.common.network.Selector.poll(Selector.java:303)
> >>
> >> at org.apache.kafka.clients.NetworkClient.poll(NetworkClient.java:349)
> >>
> >> at
> >>
> org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerNetworkClient.poll(ConsumerNetworkClient.java:226)
> >>
> >>
> >> at
> >>
> org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer.pollOnce(KafkaConsumer.java:1047)
> >>
> >>
> >> at
> >>
> org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer.poll(KafkaConsumer.java:995)
> >>
> >>
> >>
> >> 版本
> >> Flink:1.9.1
> >> kafka-client:0.10.0.1
> >> 环境
> >> on yarn
> >> JVM参数
> >> -Xms14336m
> >> -Xmx14336m
> >> -XX:MaxDirectMemorySize=6144m
> >> flink-conf.yml
> >> 使用的是默认的参数
> >> Stream任务,并且没有使用RocksDB
> >>
> >> 目前初步怀疑是Flink 的堆外内存占用过大导致kafka consumer 无法申请堆外内存导致OOM。但根据官方文档的配置
> >> taskmanager.memory.fraction=0.7 这个应该在我的程序中不生效
> >> taskmanager.network.memory.fraction=0.1
> >>
> >>
> >> 这样的配置下来应该用户代码可使用的堆外内存为6144m*0.9=5529m
> >> 我的问题是
> >> 在我当前的环境下是否还有我没注意到的Flink堆外内存配置,或者Flink需要占用的堆外内存是我所不了解的。
> >> 除了控制kafka comsumer 的流量以外有没有什么其他的调整方式?
> >>
> >>
> >> Best
> >> Aven
> >>
> >>
>