一.現狀分析

現有任務的資源配置如下，根據ui監控中Garbage Collection可以發現，此任務頻繁的發生GC，且老年代GC時間較久

二.整體memory使用分析如下

1. Framework Heap（框架堆內存）用于Flink框架自身的堆內存（如JobManager和TaskManager的元數據管理、調度器等）。

2. Task Heap（任務堆內存） 指標值：4.12GB / 76% 使用（3.14GB/4.12GB） 作用： 用于Flink任務執行時的堆內存（如Kafka消費者、Paimon寫入算子、狀態后端緩存等）。
   當前分析： 使用率接近高風險閾值（>70%），導致頻繁Full GC，出現OutOfMemoryError問題

3. Managed Memory（托管內存） 指標值：3.50GB / 0% 使用（0B/3.50GB） 作用： Flink管理的堆外內存，用于狀態后端（如RocksDB的緩存）和批處理操作。
   當前分析：狀態后端使用的是FsStateBackend，占用的是Task Heap，此處未被使用

4. Framework Off-Heap（框架堆外內存） 指標值：128MB / N/A 作用： Flink框架使用的堆外內存（如Netty網絡緩沖區元數據）。
   當前分析： 默認配置足夠，無需調整。

5. Task Off-Heap（任務堆外內存） 指標值：0B / N/A 作用： 任務執行時的堆外內存（如自定義算子的Native庫）。
   當前分析： 未啟用，說明任務未使用堆外狀態或自定義算子。無需調整

6. Network（網絡內存） 指標值：896MB / 0.59% 使用（5.28MB/896MB） 作用： 用于任務之間的網絡數據傳輸（如Shuffle、廣播等）。
   當前分析： 問題：使用率過低（<1%），存在資源浪費。

7. JVM Metaspace（元空間） 指標值：256MB / 40.23% 使用（103MB/256MB） 作用： 存儲JVM類元數據（如加載的類、方法信息）。
   當前分析： 使用率正常，無需調整。保持默認，除非出現Metaspace OOM。

8. JVM Overhead（JVM開銷內存） 指標值：1.00GB / N/A 作用： 預留的JVM內部開銷內存（如線程棧、JNI等）。
   當前分析： 默認配置足夠，無需調整。

三.最終優化措施

減少了Managed Memory和Network內存，增大Task Heap內存，效果如下圖監控所示，大大減少了GC的數量，留有足夠的Task Heap內存保證任務正常運行