在阅读本文之前，你应该阅读过的系列： 《Flink重点难点：时间、窗口和流Join》 《Flink重点难点：网络流控和反压》 《Flink重点难点：维表关联理论和Join实战》 前言 在介绍内存模型之前的基础知识...所以，操作系统并不能直接得到堆内内存区域所存储的数据在主存中的正确地址。在一些特定的时间点，Java虚拟机会进行一次彻底的垃圾回收（full gc）。...0 简介 首先，Flink 使用自主的内存管理： 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。...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个MemorySegment 中。...如下图展示一个内嵌型的 Tuple3 对象的序列化过程： 可以看出这种序列化方式存储密度是相当紧凑的。
DeserializationFactory创建带版本和接收消息类型的MessageCodeKey对象和对象类被接收消息序列化. 在DecoderTable搜索相应解码器时此对象被用作秘钥....DeserializationFactory创建带版本和接收消息类型的MessageCodeKey对象并将接收到的消息反序列化为对象的类.此对象被用作在DecoderTable搜索相应解码器的关键字....注意:假设当接收到实验者信息,没有（反）序列化器被注册,此库将抛出IllegalArgumentException. 基本原理 为了使用扩展需要增加现有模型和注册新(反)序列化器. 增加模型: 1....运行mvn clean编译生成源代码.生成后，我们需要实现我们的（反）序列化. 反序列化: 序列化: 序列化和反序列化注册: 我们已经准备好测试我们的实现....MessageTypeKey和它们的后代 这些关键字被用于序列化器在SerializerRegistry内查找.
至于如何序列化，各种序列化类各自有各自的做法，它们只是读取这个标签而已，之后就按照自己的方式去序列化，例如某个应用程序会反射目标对象的类型的所有Field和Property，看看它是否实现了ISerializable...公共语言运行时 (CLR) 管理对象在内存中的分布，.NET 框架则通过使用反射提供自动的序列化机制。对象序列化后，类的名称、程序集以及类实例的所有数据成员均被写入存储媒体中。...对象通常用成员变量来存储对其他实例的引用。类序列化后，序列化引擎将跟踪所有已序列化的引用对象，以确保同一对象不被序列化多次。.NET 框架所提供的序列化体系结构可以自动正确处理对象图表和循环引用。...对象被彻底重新构建，但是在反系列化过程中调用方法可能会带来不良的副作用,因为被调用的方法可能引用了在调用时尚未反序列化的对象引用。...如果对象的状态需要在不同版本间发生改变，类的作者可以有两种选择： 实现 ISerializable。这使您可以精确地控制序列化和反序列化过程，在反序列化过程中正确地添加和解释未来状态。
Flink任务延时高，如何入手 在 Flink 的后台任务管理中，我们可以看到 Flink 的哪个算子和 task 出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。...反压出现的场景 反压经常出现在促销、热门活动等场景。短时间内流量陡增造成数据的堆积或者消费速度变慢。 它们有一个共同的特点：数据的消费速度小于数据的生产速度。 2....Flink的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。...Flink的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。...然后依次被转换成逻辑执行计划和物理执行计划。 在提交任务后会分发到各个 TaskManager 中运行，在运行时会使用 Janino 编译器编译代码后运行。 --END--
可调用的对象 你可能已经知道了，在Python中，函数是一等的对象。这意味着它们可以像其他任何对象一样被传递到函数和方法中，这是一个十分强大的特性。...Not closable. >>> i 看到我们的包装器是如何同时优雅地处理正确和不正确的调用了吗？这就是上下文管理器和魔法方法的力量。...创建描述符对象 描述符是一个类，当使用取值，赋值和删除 时它可以改变其他对象。描述符不是用来单独使用的，它们需要被一个拥有者类所包含。...Pickling是Python数据结构的序列化过程，当你想存储一个对象稍后再取出读取时，Pickling会显得十分有用。然而它同样也是担忧和混淆的主要来源。...__getstate__(self) 你可以自定义对象被pickle时被存储的状态，而不使用对象的 __dict__ 属性。这个状态在对象被反pickle时会被 __setstate__ 使用。
Flink 通过状态后端来管理状态 和 checkpoint 的存储，状态后端可以有不同的配置选择。 7、面试题七：海量 key 去重 问题：怎么去重？...22、说说 Flink的内存管理是如何做的? Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。...Java本身自带的序列化和反序列化的功能，但是辅助信息占用空间比较大，在序列化对象时记录了过多的类信息。...原理是缓存一定的数据后再触发处理，以减少对State的访问，从而提升吞吐和减少数据的输出量。 26、Flink任务延迟高，想解决这个问题，你会如何入手？...在Flink的后台任务管理中，我们可以看到Flink的哪个算子和task出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。
在 DSL-JSON 库中，deserialize 方法和 newReader 都与 JSON 数据的反序列化有关。...使用 JsonReader 提供了更细粒度的控制，允许你逐个处理 JSON 元素，而不是直接映射整个 JSON 文档到一个对象。 下面简单看看具体的JSON解析过程。...： 获取完对应的值后，如果此时的标记是逗号 ,,则继续读取下一个键值对,并将其存储到 res 中: 最后检查最后一个标记是否为右大括号},并返回前面填充的解析内容： 以上是DSL-JSON大致的解析过程...0x02 参数走私场景 在前面的分析过程中，DSL-JSON在调用deserializeMap处理时，会创建一个新的 LinkedHashMap 对象 res对JSON内容的解析结果进行存储： 这里的res...从 JSON 数据流中读取属性名称的字节,并将它们累加到 hash 中： 如果遇到反斜杠\(表示转义字符),则跳过下一个字节 如果遇到双引号 "(表示属性名称的结束),则退出循环 如果读取到数据流的末尾
下面列举常用的方法 太多不写 注意： Windows的路径分隔符使用反斜线()，而java程序中的反斜线表示转义字符，所以如果需要在Windows的路径下包括反斜线，则应该使用两条反斜线，如F:\abc...InputStream和Reader InputStream和Reader是所有输入流的抽象基类，本身并不能创建实例来执行输入，但它们将成为所有输入流的模板，所以它们的方法是所以输入流都可以使用的方法。...readObject()方法负责从流中读取并恢复对象实例变量，通过重写该方法，程序员可以完全获得对反序列化机制的控制，可以自主决定需要反序列化哪些实例变量，以及如何进行反序列化。...当序列化流不完整时，readObjectNoData()方法可以用来正确地初始化反序列化地对象。...另一种自定义序列化机制 java还提供了另一种序列化机制，这种序列化方式完全由程序员决定存储和恢复对象数据。要实现该目标，java类必须实现Externalizable接口。
在Flink中使用状态，包含两种状态接口：（1）状态操作接口：使用状态对象本身存储，写入、更新数据。（2）状态访问接口：从StateBackend获取状态对象本身。...37、Flink如何进行序列和反序列化的？ 所谓序列化和反序列化的含义： 序列化：就是将一个内存对象转换成二进制串，形成网络传输或者持久化的数据流。 反序列化：将二进制串转换为内存对。...（2）Person 类会被当成一个 Pojo 对象来进行处理，PojoSerializer 序列化器会把一些属性信息使用一个字节存储起来。...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个 MemorySegment 中。 38、为什么Flink使用自主内存而不用JVM内存管理？...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。 39、那Flink自主内存是如何管理对象的？
序列化 (Serialization)是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。...很明显在告诉我们，Menu没有实现序列化接口。待Menu类实现序列化接口后，成功—— ? ...上面贴图，只是说它们都实现了标记接口，但是它们的存储数据的字段是下面这样的： ? ...上面，我们已经分析了集合中序列化和反序列化的两个方法，然后在查阅各个集合类源码中的序列化和反序列化方法的时候，只因多看了一眼，博主惊讶的发现，它们的方法签名都是相同的。这说明什么？很蹊跷啊各位。...最后，你将很惊喜的在JDK文档关于Serializable的描述中，找到之前你可能没啥感觉但现在却体会至深的话： 在序列化和反序列化过程中需要特殊处理的类必须使用下列准确签名来实现特殊方法： private
2.1 反压的产生和影响 实际job运行过程中，经常会看到整个链路上下游的inqueue和outqueue队列全部塞满buffer造成反压，尤其在追数据和负载不均衡的场景下。...序列化和内存拷贝优化 如开篇所列，整个shuffle过程涉及最多的就是数据序列化和内存拷贝，在op业务逻辑很轻的情况下，这部分开销占整体比例是最大的，往往也是整个runtime的瓶颈所在，下面分别介绍这两部分的优化...Flink为每个sub partition单独创建一个serializer，每个serializer内部维护两个临时ByteBuffer，一个用来存储record序列化后的长度信息，一个用来存储序列化后的数据信息...Netty自身ByteBuffer pool的管理导致进程direct memory的使用无法准确评估，在socket channel数量特别多的场景下，进程的maxDirectMemory配置不合理很容易出现...展望 未来Flink shuffle工作在流上会追求更高的极致性能，如何用更少的资源跑出最好的效果，在批上充分利用现有流上积累的优势，更好的充分利用和发挥硬件的性能以及架构的统一。
这样的性能损失包括：Session Item的序列化和反序列化、序列化后的Session Item在Web Server和State Server或者SQL Server的网络传输、针对State Server...确定后备存储状态项的因素包括：自最近一次被访问以来的超时时限（通过使用频率判断状态项再次被使用的可能性）；需要被后备存储对象必须具有的最小字节数（后备存储小对象毫无意义） ；以及状态项的作用域（很多状态项的作用范围仅仅限于某一个相关的...在这种情况下，我们会通过我们指定的后备存储器将相应的状态值以字节数组的形式从存储介质中提取出来，进行反序列化后再次放到SessionState中，我个人将这种机制成为“后备对象的复苏”。...在完成反系列化后再次保存到SessionState中，并更新相应运行时信息（最后一次访问时间和当前位置：BackingStore-〉Session）。最后返回反序列化后的具体状态对象。...两个状态组中又包含各自的状态项，以及对应的后备策略。inactiveTimeout、minimumTotlaBytes和scope分别表示超时时限、序列化后的最下值和使用的范围。
() 定义什么值将被序列化 非数组对象的属性不能保证以特定的顺序出现在序列化后的字符串中 布尔值、数字、字符串的包装对象在序列化过程中会自动转换成对应的原始值 undefined、任意的函数以及 symbol...也许大家会想到先将函数转换成字符串, 再用 JSON.stringify 序列化后保存到后端, 最后在组件使用的时候再用 eval 或者 Function 将字符串转换成函数....作为函数，它有两个参数，键（key）和值（value），它们都会被序列化。...接下来我们看看如何反序列化带函数字符串的 json. 因为我们将函数转换为字符串了, 我们在反解析时就需要知道哪些字符串是需要转换成函数的, 如果不对函数做任何处理我们可能需要人肉识别....以上方案已经能实现前端存储函数的功能了, 但是为了更工程化和健壮性还需要做很多额外的处理和优化, 这样才能让更多人开箱即用的使用你的库.
七、说说 Flink的内存管理是如何做的? Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。...Java本身自带的序列化和反序列化的功能，但是辅助信息占用空间比较大，在序列化对象时记录了过多的类信息。...在Flink的后台任务管理中，我们可以看到Flink的哪个算子和task出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。...Flink 为了避免JVM的固有缺陷例如java对象存储密度低，FGC影响吞吐和响应等，实现了自主管理内存。MemorySegment就是Flink的内存抽象。...然后依次被转换成逻辑执行计划和物理执行计划。 在提交任务后会分发到各个 TaskManager 中运行，在运行时会使用 Janino 编译器编译代码后运行。
通常，内存足够的情况之下，网络带宽是瓶颈，这时我们就需要进行一些调优，比如用一种序列化的方式来存储RDD来减少内存使用，这边文章就讲两种方式，数据序列化和内存调优，接下来我们会分几个主题来谈论这个调优问题...4）原始容器类型通常存储它们为装箱类型，比如java.lang.Integer。 下面我们就来讨论如何确定这些对象的内存开销并且如何进行调优，比如改变数据结构或者序列化存储数据。...下面我们讲谈论如何调优Spark的Cache大小以及Java的垃圾回收器。...（3）使用broadcast存储大的变量 使用Spark里面的broadcast的变量来存储大的变量可以大大减少每个序列化任务的大小和集群发布任务的开销。...任务大对象的任务都可以考虑使用broadcast变量，Spark在master上会打印每个序列化任务的大小，当大小超过20KB的时候，可以考虑调优。
---- 1.序列化和反序列化 首先他们是相对的概念，序列化就是在数据处理时，将数据转化成可存储的和可传输的格式，反序列化就是将数据还原成原来的数据格式。...这就支持将自定义的对象和任意的对象统统存储在文件或者数据库，因为当我们将一个类实例化成一个对象后，这个对象的数据一般就是在内存中动态存储的。...图片 注：id()方法是用来获取对象的内存地址 图片 因此我们将这个对象数据序列化后，我们下次使用时就可以再次反序列化，直接从文件中或者数据库中读取。...2.标准库pickle pickle支持序列化和反系列化各种python对象，它的用法也非常简单，使用dump()函数来序列化文件，使用load()函数来反序列化文件。...这是因为在序列化时，python会将对象所有的用到的依赖，也就是自己写的包和第三方库扫描一遍，把它们的导入路径在写在序列化的数据文件中，如我项目名称为demo，在这个项目里面我封装了一个工具tools.py
的 TTL 是基于整个 key 的 举一反三 能使用 ListState 的场景，不要使用 ValueState 中存 List。...3.1 Heap 模式 ValueState 和 MapState 是如何存储的 Heap 模式表示所有的状态数据都存储在 TM 的堆内存中，所有的状态都存储的原始对象，不会做序列化和反序列化。...3.2 RocksDB 模式 ValueState 和 MapState 是如何存储的 RocksDB 模式表示所有的状态数据存储在 TM 本地的 RocksDB 数据库中。...所以无论是 ValueState 还是 MapState，存储到 RocksDB 中都必须将对象序列化成二进制当前 kv 存储在 RocksDB 中。...举一反三：其他使用 ValueState、value 是大对象且 value 频繁更新的场景，都容易将 CPU 打满。
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