flink slot的内存大小

flink使用中内存的使用情况

flink内存划分方式

组成部分	配置参数	描述
框架堆内存（Framework Heap Memory）	taskmanager.memory.framework.heap.size	用于 Flink 框架的 JVM 堆内存（进阶配置）。
任务堆内存（Task Heap Memory）	taskmanager.memory.task.heap.size	用于 Flink 应用的算子及用户代码的 JVM 堆内存。
托管内存（Managed memory）	taskmanager.memory.managed.sizetaskmanager.memory.managed.fraction	由 Flink 管理的用于排序、哈希表、缓存中间结果及 RocksDB State Backend 的本地内存。
框架堆外内存（Framework Off-heap Memory）	taskmanager.memory.framework.off-heap.size	用于 Flink 框架的堆外内存（直接内存或本地内存）（进阶配置）。
任务堆外内存（Task Off-heap Memory）	taskmanager.memory.task.off-heap.size	用于 Flink 应用的算子及用户代码的堆外内存（直接内存或本地内存）。
网络内存（Network Memory）	taskmanager.memory.network.mintaskmanager.memory.network.max taskmanager.memory.network.fraction	用于任务之间数据传输的直接内存（例如网络传输缓冲）。该内存部分为基于 Flink 总内存的受限的等比内存部分。
JVM Metaspace	taskmanager.memory.jvm-metaspace.size	Flink JVM 进程的 Metaspace。
JVM 开销	taskmanager.memory.jvm-overhead.mintaskmanager.memory.jvm-overhead.max taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction	用于其他 JVM 开销的本地内存，例如栈空间、垃圾回收空间等。该内存部分为基于进程总内存的受限的等比内存部分。

flink内存的计算

• 如果taskmanager 内存设置成4个G，计算各个模块的内存分布

1. 首次计算JVM开销。

1. jvm metaspace的大小是固定的256M。
2. jvm 执行开销，fraction 为0.1，(min,max)为（192M，1G）。4G*0.1=409M，在192和1G之间，所以可以执行。

2. 再计算flink内存。

1. 4G- 409M = 3430M。

3. 然后计算网络缓存内存和托管内存。

1. 网络缓冲内存（fraction 0.1，min 64M，max 1G），3430*0.1 = 343M 在min max之间，所有网络缓冲内存为343M。
2. 托管内存fraction 为0.4 ，所以3430*0.4 = 1372 M。

4. 计算框架堆上内存和堆外内存。

1. 框架堆上和堆外内存默认都是128M，所以总共是256M

5. 计算task内存

1. task堆外内存默认是0M，task内存等于flink内存-框架内存-托管内存-网络内存（3430-128-128-343-1372=1492M）

6. 计算堆内存

1. 框架堆内存+task内存=128+1459=1587M

7. 计算直接内存

1. task内存+框架内存+网络内存=0+128+343=471M