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flink 1.10内存设置

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蒋佳成(Jiacheng Jiang)

flink 1.10内存设置

hi

   我有个测试的单机的standalone flink，平时跑几个测试job，tm内存设置了8g。最近升级了flink1.10，只设置了taskmanager.memory.flink.size为10g。但是启了一个数据量最大的job后，就无法再启动第二个job了，报内存不够：java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory。这是1个job就基本把所有的Direct Memory占完了吗？如果是这样的话，flink1.10还适合跑standalone cluster吗？slot没有隔离这个内存吗？
在官网讲解slot的地方有这么一句话：A TaskManager with three slots, for example, will dedicate 1/3 of its managed memory to each slot. 这里的its managed memory指的是taskmanager.memory.managed.size产生指定的内存吗？

best 
Jungle

Xintong Song

Re: flink 1.10内存设置

你好，

Flink 1.10 对不同的内存类型进行了更精细的控制，明确了总内存中每种类型、用途的内存的大小。举个例子，如果简单考虑 TM 中有 heap,
direct, native 三种内存类型，总内存大小是 300mb。在之前的版本中，可能是 heap 固定占用100mb，剩下 direct 和
native 共用 200mb。理论上，direct/native 可以分别占用 200/0, 100/100, 0/200，只要总大小不超过 200
即可。但是一旦出现超用，我们很难判断是 direct 还是 native 内存造成的。在 Flink 1.10 里，对 direct/native
分别用多少也做了明确的划分，这样一旦出现内存不足，就能够知道是哪部分造成的。上述描述是对内存模型做了简化，实际 Flink
考虑的内存类型不只三种，具体可以参考相关文档[1]。

针对你的问题，是 direct 内存不足造成的，在不改变总内存大小的情况下，可以调大
‘taskmanager.memory.task.off-heap.size’ ，详见[2]。

关于隔离，Flink 中一个 TM 上的多个 slot 是跑在同一个进程中的，由于 JVM 自身的特点，进程内不同线程的内存是没有隔离的。Flink
仅对托管内存（managed memory）[3] 进行了隔离，这部分内存是由 Flink 负责管理申请、分配、释放的，不依赖于 JVM
的垃圾回收机制。托管内存目前仅用于 RocksDBStateBackend 和部分 Batch 算子，与你现在遇到的 direct oom 的问题无关。

Thank you~

Xintong Song

[1]
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_detail.html
[2]
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_trouble.html#outofmemoryerror-direct-buffer-memory
[3]
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_setup.html#%E6%89%98%E7%AE%A1%E5%86%85%E5%AD%98

On Mon, Apr 27, 2020 at 10:31 AM 蒋佳成(Jiacheng Jiang) <[hidden email]>
wrote:

> hi
>
>
>    我有个测试的单机的standalone
> flink，平时跑几个测试job，tm内存设置了8g。最近升级了flink1.10，只设置了taskmanager.memory.flink.size为10g。但是启了一个数据量最大的job后，就无法再启动第二个job了，报内存不够：java.lang.OutOfMemoryError:
> Direct buffer memory。这是1个job就基本把所有的Direct
> Memory占完了吗？如果是这样的话，flink1.10还适合跑standalone cluster吗？slot没有隔离这个内存吗？
> 在官网讲解slot的地方有这么一句话：A TaskManager with three slots, for example, will
> dedicate 1/3 of its managed memory to each slot. 这里的its managed
> memory指的是taskmanager.memory.managed.size产生指定的内存吗？
>
>
> best 
> Jungle

蒋佳成(Jiacheng Jiang)

回复： flink 1.10内存设置

Thank you Xintong.我还有一个问题官网上：
-XX:MaxDirectMemorySizeFramework + Task Off-Heap + Network Memory
MaxDirectMemorySize=Framework Off-Heap + Task Off-Heap + Network Memory。假如MaxDirectMemorySize=10，那么10=1+1+8和10=1+8+1,这2种情况有什么不一样吗？我的意思是这3个堆外内存有隔离吗？我之前没有设置task off-heap，但是还能启一个job，感觉没有隔离。

------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "Xintong Song"<[hidden email]>;
发送时间: 2020年4月27日(星期一) 中午12:06
收件人: "user-zh"<[hidden email]>;
主题: Re: flink 1.10内存设置

你好，

Flink 1.10 对不同的内存类型进行了更精细的控制，明确了总内存中每种类型、用途的内存的大小。举个例子，如果简单考虑 TM 中有 heap,
direct, native 三种内存类型，总内存大小是 300mb。在之前的版本中，可能是 heap 固定占用100mb，剩下 direct 和
native 共用 200mb。理论上，direct/native 可以分别占用 200/0, 100/100, 0/200，只要总大小不超过 200
即可。但是一旦出现超用，我们很难判断是 direct 还是 native 内存造成的。在 Flink 1.10 里，对 direct/native
分别用多少也做了明确的划分，这样一旦出现内存不足，就能够知道是哪部分造成的。上述描述是对内存模型做了简化，实际 Flink
考虑的内存类型不只三种，具体可以参考相关文档[1]。

针对你的问题，是 direct 内存不足造成的，在不改变总内存大小的情况下，可以调大
‘taskmanager.memory.task.off-heap.size’ ，详见[2]。

关于隔离，Flink 中一个 TM 上的多个 slot 是跑在同一个进程中的，由于 JVM 自身的特点，进程内不同线程的内存是没有隔离的。Flink
仅对托管内存（managed memory）[3] 进行了隔离，这部分内存是由 Flink 负责管理申请、分配、释放的，不依赖于 JVM
的垃圾回收机制。托管内存目前仅用于 RocksDBStateBackend 和部分 Batch 算子，与你现在遇到的 direct oom 的问题无关。

Thank you~

Xintong Song

[1]
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_detail.html
[2]
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_trouble.html#outofmemoryerror-direct-buffer-memory
[3]
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_setup.html#%E6%89%98%E7%AE%A1%E5%86%85%E5%AD%98

On Mon, Apr 27, 2020 at 10:31 AM 蒋佳成(Jiacheng Jiang) <[hidden email]>
wrote:

> hi
>
>
> &nbsp; &nbsp;我有个测试的单机的standalone
> flink，平时跑几个测试job，tm内存设置了8g。最近升级了flink1.10，只设置了taskmanager.memory.flink.size为10g。但是启了一个数据量最大的job后，就无法再启动第二个job了，报内存不够：java.lang.OutOfMemoryError:
> Direct buffer memory。这是1个job就基本把所有的Direct
> Memory占完了吗？如果是这样的话，flink1.10还适合跑standalone cluster吗？slot没有隔离这个内存吗？
> 在官网讲解slot的地方有这么一句话：A TaskManager with three slots, for example, will
> dedicate 1/3 of its managed memory to each slot.&nbsp;这里的its managed
> memory指的是taskmanager.memory.managed.size产生指定的内存吗？
>
>
> best&nbsp;
> Jungle

Xintong Song

Re: flink 1.10内存设置

Framework Off-heap 和 Task Off-Heap 之间是没有隔离的。Network
可以认为和前面两者是有隔离的，会在初始化的时候申请一个固定大小的 buffer pool，整个运行过程中的内存占用是一个常量。

Thank you~

Xintong Song

On Mon, Apr 27, 2020 at 6:14 PM 蒋佳成(Jiacheng Jiang) <[hidden email]>
wrote:

> Thank you Xintong.我还有一个问题官网上：
> -XX:MaxDirectMemorySizeFramework + Task Off-Heap + Network Memory
> MaxDirectMemorySize=Framework Off-Heap + Task Off-Heap + Network
> Memory。假如MaxDirectMemorySize=10，那么10=1+1+8和10=1+8+1,这2种情况有什么不一样吗？我的意思是这3个堆外内存有隔离吗？我之前没有设置task
> off-heap，但是还能启一个job，感觉没有隔离。
>
>
>
> ------------------ 原始邮件 ------------------
> 发件人: "Xintong Song"<[hidden email]>;
> 发送时间: 2020年4月27日(星期一) 中午12:06
> 收件人: "user-zh"<[hidden email]>;
> 主题: Re: flink 1.10内存设置
>
>
>
> 你好，
>
>
> Flink 1.10 对不同的内存类型进行了更精细的控制，明确了总内存中每种类型、用途的内存的大小。举个例子，如果简单考虑 TM 中有 heap,
>
> direct, native 三种内存类型，总内存大小是 300mb。在之前的版本中，可能是 heap 固定占用100mb，剩下 direct 和
>
> native 共用 200mb。理论上，direct/native 可以分别占用 200/0, 100/100, 0/200，只要总大小不超过 200
>
> 即可。但是一旦出现超用，我们很难判断是 direct 还是 native 内存造成的。在 Flink 1.10 里，对 direct/native
> 分别用多少也做了明确的划分，这样一旦出现内存不足，就能够知道是哪部分造成的。上述描述是对内存模型做了简化，实际 Flink
> 考虑的内存类型不只三种，具体可以参考相关文档[1]。
>
> 针对你的问题，是 direct 内存不足造成的，在不改变总内存大小的情况下，可以调大
> ‘taskmanager.memory.task.off-heap.size’ ，详见[2]。
>
>
> 关于隔离，Flink 中一个 TM 上的多个 slot 是跑在同一个进程中的，由于 JVM 自身的特点，进程内不同线程的内存是没有隔离的。Flink
>
> 仅对托管内存（managed memory）[3] 进行了隔离，这部分内存是由 Flink 负责管理申请、分配、释放的，不依赖于 JVM
>
> 的垃圾回收机制。托管内存目前仅用于 RocksDBStateBackend 和部分 Batch 算子，与你现在遇到的 direct oom 的问题无关。
>
> Thank you~
>
> Xintong Song
>
>
> [1]
>
> https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_detail.html
> [2]
>
> https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_trouble.html#outofmemoryerror-direct-buffer-memory
> [3]
>
> https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_setup.html#%E6%89%98%E7%AE%A1%E5%86%85%E5%AD%98
>
>
> On Mon, Apr 27, 2020 at 10:31 AM 蒋佳成(Jiacheng Jiang) <
> [hidden email]>
> wrote:
>
> > hi
> >
> >
> > &nbsp; &nbsp;我有个测试的单机的standalone
>
> > flink，平时跑几个测试job，tm内存设置了8g。最近升级了flink1.10，只设置了taskmanager.memory.flink.size为10g。但是启了一个数据量最大的job后，就无法再启动第二个job了，报内存不够：java.lang.OutOfMemoryError:
> > Direct buffer memory。这是1个job就基本把所有的Direct
>
> > Memory占完了吗？如果是这样的话，flink1.10还适合跑standalone cluster吗？slot没有隔离这个内存吗？
>
> > 在官网讲解slot的地方有这么一句话：A TaskManager with three slots, for example, will
>
> > dedicate 1/3 of its managed memory to each slot.&nbsp;这里的its managed
> > memory指的是taskmanager.memory.managed.size产生指定的内存吗？
> >
> >
> > best&nbsp;
> > Jungle

蒋佳成(Jiacheng Jiang)

回复： flink 1.10内存设置

hi Xintong
    我还有一个问题，flink1.10在启动的时候会设置-Xmx,-Xms,-XX:MaxDirectMomerySize,-XX:MaxMetaspaceSize，官网也给出了这些设置的计算公式，但是并没有看见managed memory在哪里，managed memory似乎不属于jvm的堆，堆外和metaspace。那么managed memory属于哪块内存呢？为什么没有设置相应的jvm参数呢？

------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "Xintong Song"<[hidden email]>;
发送时间: 2020年4月27日(星期一) 晚上6:56
收件人: "user-zh"<[hidden email]>;
主题: Re: flink 1.10内存设置

 Framework Off-heap 和 Task Off-Heap 之间是没有隔离的。Network
可以认为和前面两者是有隔离的，会在初始化的时候申请一个固定大小的 buffer pool，整个运行过程中的内存占用是一个常量。

Thank you~

Xintong Song

On Mon, Apr 27, 2020 at 6:14 PM 蒋佳成(Jiacheng Jiang) <[hidden email]>
wrote:

> Thank&nbsp;you&nbsp;Xintong.我还有一个问题官网上：
> -XX:MaxDirectMemorySizeFramework + Task Off-Heap + Network Memory
> MaxDirectMemorySize=Framework&nbsp;Off-Heap&nbsp;+ Task Off-Heap + Network
> Memory。假如MaxDirectMemorySize=10，那么10=1+1+8和10=1+8+1,这2种情况有什么不一样吗？我的意思是这3个堆外内存有隔离吗？我之前没有设置task
> off-heap，但是还能启一个job，感觉没有隔离。
>
>
>
> ------------------&nbsp;原始邮件&nbsp;------------------
> 发件人: "Xintong Song"<[hidden email]&gt;;
> 发送时间: 2020年4月27日(星期一) 中午12:06
> 收件人: "user-zh"<[hidden email]&gt;;
> 主题: Re: flink 1.10内存设置
>
>
>
> 你好，
>
>
> Flink&nbsp;1.10&nbsp;对不同的内存类型进行了更精细的控制，明确了总内存中每种类型、用途的内存的大小。举个例子，如果简单考虑&nbsp;TM&nbsp;中有&nbsp;heap,
>
> direct,&nbsp;native&nbsp;三种内存类型，总内存大小是&nbsp;300mb。在之前的版本中，可能是&nbsp;heap&nbsp;固定占用100mb，剩下&nbsp;direct&nbsp;和
>
> native&nbsp;共用&nbsp;200mb。理论上，direct/native&nbsp;可以分别占用&nbsp;200/0,&nbsp;100/100,&nbsp;0/200，只要总大小不超过&nbsp;200
>
> 即可。但是一旦出现超用，我们很难判断是&nbsp;direct&nbsp;还是&nbsp;native&nbsp;内存造成的。在&nbsp;Flink&nbsp;1.10&nbsp;里，对&nbsp;direct/native
> 分别用多少也做了明确的划分，这样一旦出现内存不足，就能够知道是哪部分造成的。上述描述是对内存模型做了简化，实际&nbsp;Flink
> 考虑的内存类型不只三种，具体可以参考相关文档[1]。
>
> 针对你的问题，是&nbsp;direct&nbsp;内存不足造成的，在不改变总内存大小的情况下，可以调大
> ‘taskmanager.memory.task.off-heap.size’&nbsp;，详见[2]。
>
>
> 关于隔离，Flink&nbsp;中一个&nbsp;TM&nbsp;上的多个&nbsp;slot&nbsp;是跑在同一个进程中的，由于&nbsp;JVM&nbsp;自身的特点，进程内不同线程的内存是没有隔离的。Flink
>
> 仅对托管内存（managed&nbsp;memory）[3]&nbsp;进行了隔离，这部分内存是由&nbsp;Flink&nbsp;负责管理申请、分配、释放的，不依赖于&nbsp;JVM
>
> 的垃圾回收机制。托管内存目前仅用于&nbsp;RocksDBStateBackend&nbsp;和部分&nbsp;Batch&nbsp;算子，与你现在遇到的&nbsp;direct&nbsp;oom&nbsp;的问题无关。
>
> Thank&nbsp;you~
>
> Xintong&nbsp;Song
>
>
> [1]
>
> https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_detail.html
> [2]
>
> https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_trouble.html#outofmemoryerror-direct-buffer-memory
> [3]
>
> https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_setup.html#%E6%89%98%E7%AE%A1%E5%86%85%E5%AD%98
>
>
> On&nbsp;Mon,&nbsp;Apr&nbsp;27,&nbsp;2020&nbsp;at&nbsp;10:31&nbsp;AM&nbsp;蒋佳成(Jiacheng&nbsp;Jiang)&nbsp;<
> [hidden email]&gt;
> wrote:
>
> &gt;&nbsp;hi
> &gt;
> &gt;
> &gt;&nbsp;&amp;nbsp;&nbsp;&amp;nbsp;我有个测试的单机的standalone
>
> &gt;&nbsp;flink，平时跑几个测试job，tm内存设置了8g。最近升级了flink1.10，只设置了taskmanager.memory.flink.size为10g。但是启了一个数据量最大的job后，就无法再启动第二个job了，报内存不够：java.lang.OutOfMemoryError:
> &gt;&nbsp;Direct&nbsp;buffer&nbsp;memory。这是1个job就基本把所有的Direct
>
> &gt;&nbsp;Memory占完了吗？如果是这样的话，flink1.10还适合跑standalone&nbsp;cluster吗？slot没有隔离这个内存吗？
>
> &gt;&nbsp;在官网讲解slot的地方有这么一句话：A&nbsp;TaskManager&nbsp;with&nbsp;three&nbsp;slots,&nbsp;for&nbsp;example,&nbsp;will
>
> &gt;&nbsp;dedicate&nbsp;1/3&nbsp;of&nbsp;its&nbsp;managed&nbsp;memory&nbsp;to&nbsp;each&nbsp;slot.&amp;nbsp;这里的its&nbsp;managed
> &gt;&nbsp;memory指的是taskmanager.memory.managed.size产生指定的内存吗？
> &gt;
> &gt;
> &gt;&nbsp;best&amp;nbsp;
> &gt;&nbsp;Jungle

Xintong Song

Re: flink 1.10内存设置

Managed 用的是 native memory，是不受 JVM 管理的，因此不会体现在 JVM
的启动参数上。可以参考一下邮件列表里之前的讨论内容[1]。

Thank you~

Xintong Song

[1] http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/Flink-tt1869.html
<http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/Flink-tt1869.html#a1872>

On Tue, Apr 28, 2020 at 9:32 AM 蒋佳成(Jiacheng Jiang) <[hidden email]>
wrote:

> hi Xintong
>    
> 我还有一个问题，flink1.10在启动的时候会设置-Xmx,-Xms,-XX:MaxDirectMomerySize,-XX:MaxMetaspaceSize，官网也给出了这些设置的计算公式，但是并没有看见managed
> memory在哪里，managed memory似乎不属于jvm的堆，堆外和metaspace。那么managed
> memory属于哪块内存呢？为什么没有设置相应的jvm参数呢？
>
>
>
>
> ------------------ 原始邮件 ------------------
> 发件人: "Xintong Song"<[hidden email]>;
> 发送时间: 2020年4月27日(星期一) 晚上6:56
> 收件人: "user-zh"<[hidden email]>;
> 主题: Re: flink 1.10内存设置
>
>
>
>
>  Framework Off-heap 和 Task Off-Heap 之间是没有隔离的。Network
> 可以认为和前面两者是有隔离的，会在初始化的时候申请一个固定大小的 buffer pool，整个运行过程中的内存占用是一个常量。
>
> Thank you~
>
> Xintong Song
>
>
>
>
> On Mon, Apr 27, 2020 at 6:14 PM 蒋佳成(Jiacheng Jiang) <
> [hidden email]>
> wrote:
>
> > Thank&nbsp;you&nbsp;Xintong.我还有一个问题官网上：
>
> > -XX:MaxDirectMemorySizeFramework + Task Off-Heap + Network Memory
>
> > MaxDirectMemorySize=Framework&nbsp;Off-Heap&nbsp;+ Task Off-Heap + Network
>
> > Memory。假如MaxDirectMemorySize=10，那么10=1+1+8和10=1+8+1,这2种情况有什么不一样吗？我的意思是这3个堆外内存有隔离吗？我之前没有设置task
> > off-heap，但是还能启一个job，感觉没有隔离。
> >
> >
> >
> > ------------------&nbsp;原始邮件&nbsp;------------------
> > 发件人: "Xintong Song"<[hidden email]
> &gt;;
> > 发送时间: 2020年4月27日(星期一) 中午12:06
> > 收件人: "user-zh"<[hidden email]&gt;;
> > 主题: Re: flink 1.10内存设置
> >
> >
> >
> > 你好，
> >
> >
>
> > Flink&nbsp;1.10&nbsp;对不同的内存类型进行了更精细的控制，明确了总内存中每种类型、用途的内存的大小。举个例子，如果简单考虑&nbsp;TM&nbsp;中有&nbsp;heap,
> >
>
> > direct,&nbsp;native&nbsp;三种内存类型，总内存大小是&nbsp;300mb。在之前的版本中，可能是&nbsp;heap&nbsp;固定占用100mb，剩下&nbsp;direct&nbsp;和
> >
>
> > native&nbsp;共用&nbsp;200mb。理论上，direct/native&nbsp;可以分别占用&nbsp;200/0,&nbsp;100/100,&nbsp;0/200，只要总大小不超过&nbsp;200
> >
>
> > 即可。但是一旦出现超用，我们很难判断是&nbsp;direct&nbsp;还是&nbsp;native&nbsp;内存造成的。在&nbsp;Flink&nbsp;1.10&nbsp;里，对&nbsp;direct/native
>
> > 分别用多少也做了明确的划分，这样一旦出现内存不足，就能够知道是哪部分造成的。上述描述是对内存模型做了简化，实际&nbsp;Flink
> > 考虑的内存类型不只三种，具体可以参考相关文档[1]。
> >
> > 针对你的问题，是&nbsp;direct&nbsp;内存不足造成的，在不改变总内存大小的情况下，可以调大
> > ‘taskmanager.memory.task.off-heap.size’&nbsp;，详见[2]。
> >
> >
>
> > 关于隔离，Flink&nbsp;中一个&nbsp;TM&nbsp;上的多个&nbsp;slot&nbsp;是跑在同一个进程中的，由于&nbsp;JVM&nbsp;自身的特点，进程内不同线程的内存是没有隔离的。Flink
> >
>
> > 仅对托管内存（managed&nbsp;memory）[3]&nbsp;进行了隔离，这部分内存是由&nbsp;Flink&nbsp;负责管理申请、分配、释放的，不依赖于&nbsp;JVM
> >
>
> > 的垃圾回收机制。托管内存目前仅用于&nbsp;RocksDBStateBackend&nbsp;和部分&nbsp;Batch&nbsp;算子，与你现在遇到的&nbsp;direct&nbsp;oom&nbsp;的问题无关。
> >
> > Thank&nbsp;you~
> >
> > Xintong&nbsp;Song
> >
> >
> > [1]
> >
> > 
> https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_detail.html
> > [2]
> >
> > 
> https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_trouble.html#outofmemoryerror-direct-buffer-memory
> > [3]
> <https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_trouble.html#outofmemoryerror-direct-buffer-memory> [3]>
> >
> > 
> https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_setup.html#%E6%89%98%E7%AE%A1%E5%86%85%E5%AD%98
> &gt
> <https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/zh/ops/memory/mem_setup.html#%E6%89%98%E7%AE%A1%E5%86%85%E5%AD%98&gt>
> ;
> >
>
> > On&nbsp;Mon,&nbsp;Apr&nbsp;27,&nbsp;2020&nbsp;at&nbsp;10:31&nbsp;AM&nbsp;蒋佳成(Jiacheng&nbsp;Jiang)&nbsp;<
> > [hidden email]&gt;
> > wrote:
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> > &gt;&nbsp;hi
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> > &gt;&nbsp;&amp;nbsp;&nbsp;&amp;nbsp;我有个测试的单机的standalone
> >
>
> > &gt;&nbsp;flink，平时跑几个测试job，tm内存设置了8g。最近升级了flink1.10，只设置了taskmanager.memory.flink.size为10g。但是启了一个数据量最大的job后，就无法再启动第二个job了，报内存不够：java.lang.OutOfMemoryError:
>
> > &gt;&nbsp;Direct&nbsp;buffer&nbsp;memory。这是1个job就基本把所有的Direct
> >
>
> > &gt;&nbsp;Memory占完了吗？如果是这样的话，flink1.10还适合跑standalone&nbsp;cluster吗？slot没有隔离这个内存吗？
> >
>
> > &gt;&nbsp;在官网讲解slot的地方有这么一句话：A&nbsp;TaskManager&nbsp;with&nbsp;three&nbsp;slots,&nbsp;for&nbsp;example,&nbsp;will
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> > &gt;&nbsp;dedicate&nbsp;1/3&nbsp;of&nbsp;its&nbsp;managed&nbsp;memory&nbsp;to&nbsp;each&nbsp;slot.&amp;nbsp;这里的its&nbsp;managed
>
> > &gt;&nbsp;memory指的是taskmanager.memory.managed.size产生指定的内存吗？
> > &gt;
> > &gt;
> > &gt;&nbsp;best&amp;nbsp;
> > &gt;&nbsp;Jungle