如今,大数据领域的开源框架(Hadoop,Spark,Storm)都使用的 JVM,当然也包括 Flink。基于 JVM 的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中,这就不得不面对 JVM 存在的几个问题:
- Java 对象存储密度低。一个只包含 boolean 属性的对象占用了16个字节内存:对象头占了8个,boolean 属性占了1个,对齐填充占了7个。而实际上只需要一个bit(1/8字节)就够了。
- Full GC 会极大地影响性能,尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空间的JVM来说,GC 会达到秒级甚至分钟级。
- OOM 问题影响稳定性。OutOfMemoryError是分布式计算框架经常会遇到的问题,当JVM中所有对象大小超过分配给JVM的内存大小时,就会发生OutOfMemoryError错误,导致JVM崩溃,分布式框架的健壮性和性能都会受到影响。
所以目前,越来越多的大数据项目开始自己管理JVM内存了,像 Spark、Flink、HBase,为的就是获得像 C 一样的性能以及避免 OOM 的发生。本文将会讨论 Flink 是如何解决上面的问题的,主要内容包括内存管理、定制的序列化工具、缓存友好的数据结构和算法、堆外内存、JIT编译优化等。