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news 2025/9/17 7:31:28

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面临的问题

目前，大数据计算引擎主要用 Java 或是基于 JVM 的编程语言实现的，例如 Apache Hadoop、 Apache Spark、 Apache Drill、 Apache Flink 等。 Java 语言的好处在于程序员不需要太关注底层内存资源的管理，但同样会面临一个问题，就是如何在内存中存储大量的数据（包括缓存和高效处理）。 Flink 使用自主的内存管理，来避免这个问题。

JVM 内存管理的不足

1） Java 对象存储密度低。

Java 的对象在内存中存储包含 3 个主要部分：对象头、实例数据、对齐填充部分。例如，一个只包含 boolean 属性的对象占 16byte：对象头占 8byte，
boolean 属性占 1byte，为了对齐达到 8 的倍数额外占 7byte。而实际上只需要一个 bit（1/8
字节）就够了。

2） 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。

3） 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。

4）缓存未命中问题。

CPU 进行计算的时候，是从 CPU 缓存中获取数据。现代体系的 CPU 会有多级缓存，而加载的时候是以 Cache Line 为单位加载。如果能够将对象连续存储，这样就会大大降低 Cache Miss。使得 CPU 集中处理业务，而不是空转。（Java 对象在堆上存储的时候并不是连续的，所以从内存中读取 Java 对象时，缓存的邻近的内存区域的数据往往不是 CPU 下一步计算所需要的，这就是缓存未命中。此时 CPU 需要空转等待从内存中重新读取数据。）Flink 并不是将大量对象存在堆内存上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上，这个内存块叫做 MemorySegment，它代表了一段固定长度的内存（默认大小为 32KB），也是 Flink 中最小的内存分配单元，并且提供了非常高效的读写方法，很多运算可以直接操作二进制数据，不需要反序列化即可执行。每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个MemorySegment 中。如果需要处理的数据多于可以保存在内存中的数据， Flink 的运算符会将部分数据溢出到磁盘。

JobManager内存模型

TaskManager内存模型

内存结构

内存段

可以看出这种序列化方式存储密度是相当紧凑的。其中 int 占 4 字节， double 占 8 字
节， POJO 多个一个字节的 header， PojoSerializer 只负责将 header 序列化进去，并委托每个
字段对应的 serializer 对字段进行序列化。

内存页

内存页是 MemorySegment 之上的数据访问视图，数据读取抽象为 DataInputView，
数据写入抽象为 DataOutputView。使用时就无需关心 MemorySegment 的细节，会自
动处理跨 MemorySegment 的读取和写入。

Buffer

Task 算子之间在网络层面上传输数据，使用的是 Buffer，申请和释放由 Flink
自行管理，实现类为 NetworkBuffer。 1 个 NetworkBuffer 包装了 1 个
MemorySegment。同时继承了 AbstractReferenceCountedByteBuf，是 Netty 中的抽
象类。