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 <danxieai...@163.com> 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 > >
