Hi 张江：
1. 你提到的三个Metric（Direct_MemoryUsed, NonHeap_Used, Heap_Used）是从MXBean获取到的，可以了解下java.lang.management包的作用，Flink这部分Metric源码好像在MerticUtils类里；
2. 从你的描述获取不到太多可定位OOM的信息，若非state算子则先关注下自己代码本身是否有内存泄漏的情况吧；
3. 可以在flink-conf.yml里配置个JMX监控，用VisualVM实时观察下Job Task运行情况；也可以通过配置`env.java.opts`来添加诸如`-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError`等相关参数来获取heap dump以备后续问题排查；
> On Jan 17, 2020, at 10:10, 张江 <
[hidden email]> wrote:
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> 大家好，
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> 我正在做flink算子的性能测试，发现了以下问题。
> flink加大数据量后运行时报OOM错误，但metrics中flink_taksmanager_Status_JVM_Memory_Direct_MemoryUsed，flink_taksmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Used，flink_taksmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Used一直没有波动（没有使用checkpoint，也没有网络方面的内存需求）。
> 想请问大家flink中这三个参数对应的内存具体是用来做什么的，OOM有可能是什么原因？
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>
> 谢谢大家
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> 张江
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