有没有用 springboot 启动flink 处理，调度处理会内存占满情况吗？-[阿里云_云淘科技]

匿名 • 2024年1月4日下午12:16 • 阿里云

有没有大佬用 springboot 启动flink 处理，发现springboot 加 schedule调度处理会内存占满情况？

以下为热心网友提供的参考意见

在Spring Boot中使用Flink进行调度处理时，如果发现内存占用过高的情况，可以尝试以下几种解决方法：

调整Flink的JVM参数：可以通过修改Flink的启动脚本或配置文件来调整JVM堆内存大小。例如，可以在flink-conf.yaml文件中设置taskmanager.memory.process.size参数来增加每个TaskManager进程的内存大小。
使用Flink的批处理模式：如果发现内存占用过高的问题主要集中在流处理上，可以考虑将流处理转换为批处理。Flink提供了一些内置的窗口操作和时间间隔操作，可以将流数据按照一定的时间间隔进行分组，然后对每个分组进行批处理。这样可以降低内存占用并提高处理效率。
优化数据处理逻辑：检查代码中是否存在内存泄漏或者不必要的数据缓存。确保及时释放不再使用的资源，避免长时间占用大量内存。
使用合适的数据结构：根据具体的需求选择合适的数据结构，避免使用过大的数据结构导致内存占用过高。可以考虑使用压缩算法或者分片存储等技术来减少内存占用。
考虑使用分布式部署：如果单个Flink集群无法满足需求，可以考虑将任务分布到多个节点上进行处理。通过合理划分任务和数据，可以降低单个节点的内存压力。