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详解 Flink 容器化环境下的 OOM Killed

在生产环境中,Flink 通常会部署在 YARN 或 k8s 等资源管理系统之上,进程会以容器化(YARN 容器或 docker 等容器)的方式运行,其资源会受到资源管理系统的严格限制。另一方面,Flink 运行在 JVM 之上,而 JVM 与容器化环境并不是特别适配,尤其 JVM 复杂且可控性较弱的内存模型,容易导致进程因使用资源超标而被 kill 掉,造成 Flink 应用的不稳定甚至不可用。 针对这个问题,Flink 在 1.10 版本对内存管理模块进行了重构,设计了全新的内存参数。在大多数场景下 Flink 的内存模型和默认已经足够好用,可以帮用户屏蔽进程背后的复杂内存结构,然而一旦出现内存问题,问题的排查和修复都需要比较多的领域知识,通常令普通用户望而却步。 为此,本文将解析 JVM 和 Flink 的内存模型,并总结在工作中遇到和在社区交流中了解到的造成 Flink 内存使用超出容器限制的常见原因。由于 Flink 内存使用与用户代码、部署环境、各种依赖版本等因素都有紧密关系,本文主要讨论 on YARN 部署、Oracle JDK/OpenJDK 8、Flink 1.10...

Python 中的面向接口编程

前言 ”面向接口编程“写 Java 的朋友耳朵已经可以听出干茧了吧,当然这个思想在 Java 中非常重要,甚至几乎所有的编程语言都需要,毕竟程序具有良好的扩展性、维护性谁都不能拒绝。 最近无意间看到了我刚开始写 Python 时的部分代码,当时实现的需求有个很明显的特点: 不同对象具有公共的行为能力,但具体每个对象的实现方式又各不相同。 说人话就是商户需要接入平台,接入的步骤相同,但具体实现不同。 作为一个”资深“ Javaer,需求还没看完我就洋洋洒洒的把各个实现类写好了: 当然最终也顺利实现需求,甚至把组里一个没写过 Java 的大哥唬的一愣一愣的,直呼牛逼。 不过事后也给我吐槽: 你这设计是不错,但是感觉好复杂,跟代码时要找到真正的业务逻辑(实现类)得绕几圈。 截止目前 Python 写多了,我总算是能总结他的感受:就是不够 Pythonic。 虽说 Python 没有类似 Java 这样的 Interface 特性,但作为面向对象的高级语言也是支持继承的; 在这里我们也可以利用继承的特性来实现面向接口编程: class Car: def run(self): pass clas...

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