谢谢Peidian ,我试一下
------------------------------------------------------------------
发件人:Peidian Li <[email protected]>
发送时间:2020年9月23日(星期三) 14:02
收件人:user-zh <[email protected]>; 郑斌斌 <[email protected]>
主 题:Re: [flink-1.10.2] Blink SQL 超用内存严重

我也遇到过类似的问题,也是使用rocksdb,flink 1.10版本,我理解的是block 
cache超用,我这边的解决办法是增大了taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction,如果仍然出现内存超用这个问题,可以尝试调大taskmanager.memory.task.off-heap.size,我这边这两个参数配置分别为taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction=0.2,taskmanager.memory.task.off-heap.size=128m

可以尝试一下。
郑斌斌 <[email protected]> 于2020年9月23日周三 下午1:33写道:
谢谢Benchao的回答 ,下面是我的日志,我用的是rocksdb 增量保存state, 
checkpoint数据量大时有好几个G。rocksdb使用堆外内存, 感觉好像与这块有关。但不知道用什么办法能诊断出来

 java.lang.Exception: [2020-09-14 09:27:20.431]Container 
[pid=10644,containerID=container_e91_1597199405327_9343_01_000298] is running 
36864B beyond the 'PHYSICAL' memory limit. Current usage: 4.0 GB of 4 GB 
physical memory used; 6.6 GB of 8.4 GB virtual memory used. Killing container.
 Dump of the process-tree for container_e91_1597199405327_9343_01_000298 :
  |- PID PPID PGRPID SESSID CMD_NAME USER_MODE_TIME(MILLIS) SYSTEM_TIME(MILLIS) 
VMEM_USAGE(BYTES) RSSMEM_USAGE(PAGES) FULL_CMD_LINE
  |- 10771 10644 10644 10644 (java) 418009 60041 7044694016 1048239 
/usr/java/jdk1.8.0_181-cloudera/bin/java -Xmx1664299798 -Xms1664299798 
-XX:MaxDirectMemorySize=493921243 -XX:MaxMetaspaceSize=268435456 
-Dlog.file=/data03/yarn/container-logs/application_1597199405327_9343/container_e91_1597199405327_9343_01_000298/taskmanager.log
 -Dlog4j.configuration=file:./log4j.properties 
-Dlog4j.configurationFile=file:./log4j.properties 
org.apache.flink.yarn.YarnTaskExecutorRunner -D 
taskmanager.memory.framework.off-heap.size=134217728b -D 
taskmanager.memory.network.max=359703515b -D 
taskmanager.memory.network.min=359703515b -D 
taskmanager.memory.framework.heap.size=134217728b -D 
taskmanager.memory.managed.size=1438814063b -D taskmanager.cpu.cores=1.0 -D 
taskmanager.memory.task.heap.size=1530082070b -D 
taskmanager.memory.task.off-heap.size=0b --configDir . -Dweb.port=0 
-Djobmanager.rpc.address=njdev-nn03.nj 
-Dweb.tmpdir=/tmp/flink-web-30e7fd97-d300-4d16-869b-fae300ec3f5c 
-Djobmanager.rpc.port=30246 -Drest.address=flink-node03
  |- 10644 10642 10644 10644 (bash) 0 1 11919360 346 /bin/bash -c 
/usr/java/jdk1.8.0_181-cloudera/bin/java -Xmx1664299798 -Xms1664299798 
-XX:MaxDirectMemorySize=493921243 -XX:MaxMetaspaceSize=268435456 
-Dlog.file=/data03/yarn/container-logs/application_1597199405327_9343/container_e91_1597199405327_9343_01_000298/taskmanager.log
 -Dlog4j.configuration=file:./log4j.properties 
-Dlog4j.configurationFile=file:./log4j.properties 
org.apache.flink.yarn.YarnTaskExecutorRunner -D 
taskmanager.memory.framework.off-heap.size=134217728b -D 
taskmanager.memory.network.max=359703515b -D 
taskmanager.memory.network.min=359703515b -D 
taskmanager.memory.framework.heap.size=134217728b -D 
taskmanager.memory.managed.size=1438814063b -D taskmanager.cpu.cores=1.0 -D 
taskmanager.memory.task.heap.size=1530082070b -D 
taskmanager.memory.task.off-heap.size=0b --configDir . -Dweb.port='0' 
-Djobmanager.rpc.address='flink-node03' 
-Dweb.tmpdir='/tmp/flink-web-30e7fd97-d300-4d16-869b-fae300ec3f5c' 
-Djobmanager.rpc.port='30246' -Drest.address='flink-node03' 1> 
/data03/yarn/container-logs/application_1597199405327_9343/container_e91_1597199405327_9343_01_000298/taskmanager.out
 2> 
/data03/yarn/container-logs/application_1597199405327_9343/container_e91_1597199405327_9343_01_000298/taskmanager.err
 
 [2020-09-14 09:27:20.448]Container killed on request. Exit code is 143
 [2020-09-14 09:27:20.466]Container exited with a non-zero exit code 143. 

  at 
org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager.lambda$onContainersCompleted$0(YarnResourceManager.java:385)
  at 
org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcActor.handleRunAsync(AkkaRpcActor.java:402)
 ------------------------------------------------------------------
 发件人:Benchao Li <[email protected]>
 发送时间:2020年9月23日(星期三) 13:12
 收件人:user-zh <[email protected]>; 郑斌斌 <[email protected]>
 主 题:Re: [flink-1.10.2] Blink SQL 超用内存严重

 超yarn内存不合理。因为state如果用的是heap,那应该是堆内内存,不会超过配置的JVM的最大heap的内存的,
 只会jvm oom。超过yarn内存限制,那是因为还有jvm其他的overhead,加起来总量超了。
 郑斌斌 <[email protected]> 于2020年9月23日周三 下午12:29写道:
  我这边也是遇到同样的问题,简单的双流 interval join SQL 跑4-5天就会有发生超用内存,然后container 被YARN KILL 。
  单流跑的话,比较正常。
  JOB的内存是4G。版本1.11.1
  ------------------------------------------------------------------
  发件人:Benchao Li <[email protected]>
  发送时间:2020年9月23日(星期三) 10:50
  收件人:user-zh <[email protected]>
  主 题:Re: [flink-1.10.2] Blink SQL 超用内存严重

  Hi Tianwang,

  不知道你的DataStream是怎么实现的,只是从SQL的角度来看,有两个地方会导致状态的量会增加

  1. time interval join会将watermark delay之后再发送,也就是说下游的hop窗口的状态会因为上游
      join算子延迟了watermark发送而状态比正常情况下大一些。目前watermark的延迟是
      `Math.max(leftRelativeSize, rightRelativeSize) +
  allowedLateness`,根据你的SQL,这个值应该是6h
  2. time interval join中为了防止频繁的遍历state,曾经做过一个优化。但是这个优化会导致那些过期数据的
      清理被延迟,也就是说状态清理的比正常预期要慢一点。如果用的是left outer join,甚至于会观察到
      数据晚于watermark的情况,也就是下游window会有观察到丢数据的情况。这个时间目前是
      `minCleanUpInterval = (leftRelativeSize + rightRelativeSize) /
  2;`,在你的SQL来讲,就是3h,也就是说
      状态会*多保存*这么久。这个我曾经建过一个issue来优化这个点[1]

  希望这个可以解答你的疑惑~

  [1] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-18996

  Tianwang Li <[email protected]> 于2020年9月22日周二 下午8:26写道:

  > 使用 Blink SQL 实现 interval join + hop window 超用内存比较严重。
  >
  >
  > 【join】
  >
  > > SELECT `b`.`rowtime`,
  > > `a`.`c_id`,
  > > `b`.`openid`
  > > FROM `test_table_a` AS `a`
  > > INNER JOIN `test_table_b` AS `b` ON `a`.`RoomID` = `b`.`RoomID`
  > > AND `a`.`openid` = `b`.`openid`
  > > AND `b`.`rowtime` BETWEEN ASYMMETRIC `a`.`rowtime` - INTERVAL '0' SECOND
  > > AND `a`.`rowtime` + INTERVAL '6' HOUR
  > >
  > >
  > 【window】
  >
  > > SELECT HOP_ROWTIME(`rowtime`, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '6' HOUR) AS
  > > `rowtime`,
  > > HOP_START(`rowtime`, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '6' HOUR) AS
  > > `__windoow_start__`,
  > > HOP_END(`rowtime`, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '6' HOUR) AS
  > > `__window_end__`,
  > > `c_id`,
  > > COUNT(`openid`) AS `cnt`
  > > FROM `test_table_in_6h`
  > > GROUP BY HOP(`rowtime`, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '6' HOUR),
  > > `c_id`
  > >
  >
  >
  > 我配置了Fink的内存是4G, 实际使用达到了6.8 G。
  > 同样的逻辑,我使用Stream API实现,使用的内存只有4.5G左右
  >
  > 【配置】
  >
  > > cat conf/flink-conf.yaml
  > > jobmanager.rpc.address: flink-jobmanager
  > > taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
  > > blob.server.port: 6124
  > > jobmanager.rpc.port: 6123
  > > taskmanager.rpc.port: 6122
  > > jobmanager.heap.size: 6144m
  > > taskmanager.memory.process.size: 4g
  > > taskmanager.memory.jvm-overhead.min: 1024m
  > > taskmanager.memory.jvm-overhead.max: 2048m
  > > taskmanager.debug.memory.log-interval: 10000
  > > env.java.opts: "-Xloggc:/opt/flink/log/gc.log
  > > -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCDetails
  > > -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseGCLogFileRotation
  > -XX:NumberOfGCLogFiles=10
  > > -XX:GCLogFileSize=10M -XX:+PrintPromotionFailure -XX:+PrintGCCause"
  > >
  >
  >
  >
  > --
  > **************************************
  >  tivanli
  > **************************************
  >


  -- 

  Best,
  Benchao Li



 -- 

 Best,
 Benchao Li



-- 
-----------Best  Regards
Peidian Li

回复