背景

本文基于 Flink 1.17.0
写此文章的目的是为了说明 Flink 堆内和堆外内存以及 内部 BinaryRowData 行处理的优化。

分析

堆内和堆外内存

跟Spark的内存管理不一样，Flink 中的堆内和堆外一直都是存在的。
堆内内存（JVM Heap）存储用户对象和Flink 框架的运行时数据，而堆外内存（Off-heap Memory）包括用于网络通信的直接内存（Direct Memory）和用于第三方库（如RocksDB）的堆外内存（offheap Memory）。
分别可以通过 MemorySegmentFactory 的 wrap allocateUnpooledOffHeapMemory allocateOffHeapUnsafeMemory 方法来进行分配对应的堆内，直接内存以及堆外内存。无论是堆内还是堆外内存都是用 MemorySegment 来承载的。

BinaryRowData

关于该BinaryRowData的作用和Spark中一样

1. 减少GC压力
2. 不影响正常的数据操作，减少了数据存储内存，精确计算内存的使用情况
3. 减少了序列化和反序列化的的消耗

Byte大小端

在 MemorySegment 类中，也存在中大小端的判断：

 private static final boolean LITTLE_ENDIAN =
            (ByteOrder.nativeOrder() == ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);

在Flink 中，数据需要经过序列化和反序列化才能在网络中传输或持久化存储。如果数据源的字节序与Flink 运行的机器的字节序不一致，就可能出现解析错误。通过区分大端和小端，Flink 能够正确地进行转换，确保数据的一致性。