1） Flink使用了JVM Heap(堆内内存)和Off-Heap Memory(堆外内存)；
2）JVM Heap(堆内内存)包含framework Heap(框架内存)和Task Heap(Task堆内内存)；
3）Off-Heap Memory(堆外内存)包含Managed Memory(管理内存)、Direct Memory(直接内存)和JVM特有内存(JVM metaspace + JVM Overhead)；
4）Direct Memory(直接内存)包含framework Memory(框架堆外内存)、Task Off-Heap(Task堆外内存)、Network(网络缓冲内存)；
5）JVM metaspace(元空间)和JVM Overhead(JVM执行开销)在堆外内存中，不计入Flink内存(Total Flink Memory)中，但是包含在启动指令分配的内存中；JVM metaspace(元空间)和JVM Overhead(JVM执行开销)属于JVM特有内存，由JVM本身占用；
2、内存大小 2.1 JVM特定内存JVM本身使用的内存，包含JVM的metaspace和Overhead
① JVM matespace：JVM元空间
taskmanager.memory.jvm-metaspace.size ，默认 256m
② JVM overhead：执行开销，JVM执行时自身所需要的内容，包括线程堆栈、IO、编译缓存等所使用的内存。
taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction，默认 0.1
taskmanager.memory.jvm-overhead.min，默认 192m
taskmanager.memory.jvm-overhead.max，默认 1g
总进程内存*fraction，如果小于配置的min（或大于配置的max）大小，则使用min/max大小
2.2 框架内存Flink框架，即TaskManager本身所占用的内存，不计入Slot的资源中
堆内：taskmanager.memory.framework.heap.size，默认 128m
堆外：taskmanager.memory.framework.off-heap.size，默认 128m
2.3 Task内存Task执行用户代码时所使用的内存
堆内：taskmanager.memory.task.heap.size，默认 none，由Flink内存扣除其他部分的内存得到
堆外：taskmanager.memory.task.off-heap.size，默认 0，表示不使用堆外内存
2.4 网络内存网络数据交换所使用的堆外内存大小，如网络数据交换缓冲区
堆外：taskmanager.memory.network.fraction，默认 0.1
taskmanager.memory.network.min，默认 64m
taskmanager.memory.network.max，默认 1g
Flink内存*fraction，如果小于配置的min（或大于配置的max）大小，则使用min/max大小
Flink内存 = 总进程内存 - JVM元空间 - JVM执行开销
2.5 托管内存用于RocksDB State Backend 的本地内存和批的排序、哈希表、缓冲中间结果。
堆外：taskmanager.memory.managed.fraction，默认 0.4
taskmanager.memory.managed.size，默认 none
如果size没指定，则等于Flink内存*fraction
3、案例分析基于yarn模型，一般参数指定的是总进程内存，taskmanager.memory.process.size
比如指定为4G，每一块内存得到大小如下
1）计算Flink内存
JVM元空间256mb，默认固定
JVM执行开销：4g*0.1=409.6m，在[192m，1g]之间，最终结果为409.6m
Flink内存 = 4g - 256m - 409.6m = 3430.4m
2）框架内存，堆内堆外都是128m
3）网络内存 = 3430.4m * 0.1 = 343.04m，在[64m，1g]之间，最终结果为343.04m
4）托管内存 = 3430.4m * 0.4 = 1372.16m
5）Task堆内内存 = Flink内存 - 框架堆内内存 - 框架堆外内存 - 网络内存 - 托管内存
所以，本例中Task堆内内存 = 3430.4m - 128m - 128m - 343.04m - 1372.14m = 1459.2m
进程内存给多大，需不需要调整，需要具体情况具体分析，在实际项目中，观察Metric中各部分内存使用率，小的调大，大的调小，找到一个平衡点。同时，内存分配需要留足余量。
