FlinkJob-docker OOM
在windows 系统中使用docker 搭建的flinkjob时，尽管我们已经使用了轻量化的docker来模拟，但是对于16G 内存的电脑来说依旧吃紧，更何况，近期内存硬盘疯涨(作者一个朋友3年前2000买的裸金属服务器，现在因为内存和硬盘涨价，单算硬盘和内存，黄鱼价格来到4000。。。。。)
内存不够引起的问题主要有两种，一种并不算内存不足，算是分配给容器的内存不足：
分配给容器的内存不足
鉴别方式：最显著的特征是taskmanager任务中止但是容器仍然在运行。报错提示jvm heap 溢出之类。flink里能看到被杀掉的taskmanager留下的错误日志。
问题原因：每个taskmanager默认只分配1G内存。
解决方法：
使用更大的并行度(注意！不是docker运行更多的taskmanager)，原理是将任务的内存压力分摊开来。放置数据堆积在少数几个slot里面。
增大docker 配置文件中给每个 taskmanager 和 slot 分配的内存大小。
机器内存不足
鉴别方式：taskmanager容器被杀掉或者重启(如果配置了重启)。flink中只见fail报错，不见日志(日志随着taskmanager报错丢失，或者还没来得及报错，直接被windows杀掉，master发现taskmanager消失才报错)。
解决方法：
用微软电脑管家不停得手动清内存。
提高内存交换优先级。
硬盘空间充足且时间充足的话可以装linux双系统，linux系统进程几乎不占内存。哪怕占！swapness优先级往高了调而已。通常设置10，鄙人博客所在服务器曾设置为100，相较于关闭swap，内存占用减少了大约70%。
此时mysql读写时间尺度以秒为单位关闭一些taskmanager，一个taskmanager跑n个slot，该taskmanager共分配大约n GB内存。通过减少docker容器的待机内存损耗来节省内存
云容器服务，爆金币吧。这个算便宜的了，按量付费。
改flinkjob的算法，可通过控制水位线，窗口大小和步长等方式优化空间复杂度。