#flink#线程数异常且不回收的问题

在启动了一个flink任务以后，也调起了好多new i/o oworker线程，任务停止以后这些i/o线程并没有被回收，而下一次启动以后又调起了好多这个线程。任务启动模式为yarn session模式，有没有谁解答一下。

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算子情况如图，并行度为都1，开启了基于内存的状态后端，开启了检查点。

建议检查一下资源操作的相关配置，看起来比较像资源没有释放

记录一次Flink作业异常的排查过程
可以参考这个例子


flink任务常见报错及解决办法_flink 异常如何处理_zhiyi329的博客-CSDN博客 1、flink任务无法从checkpoint启动场景一、flink任务运行过程中出现异常时（如checkpoint失败次数超过配置阈值），自动重启出现算子异常，无法恢复正常运行。场景二、手动下线任务，选择上一次的checkpoint启动时，出现算子异常，无法启动。报错如下：java.lang.Exception: Exception while creating StreamOperatorStateContext. at org.apache.flink.streaming.api._flink 异常如何处理 https://blog.csdn.net/yiweiyi329/article/details/107838130

我遇到过这个问题，就是集群的地址段不统一，或者内外ip没有配置好，或者是防火墙出现拦截，或者防火墙少了跳板ip没有放.所以不断重复连接。而实际上没有运行。本人可以解决。方便的话，远程解决，+link348

你看看这篇博客：

Flink框架自动管理线程的，无法直接回收

如果希望在任务停止后回收I/O线程，可以尝试在任务启动时设置taskmanager.network.io.num-parallel-读取和taskmanager.network.io.num-parallel-写入参数，来控制同时执行的输入和输出操作的并行度。这些参数可以影响到每个输入输出流的I/O线程数量。

此外，也可以尝试在任务停止后通过调用Flink作业客户端的cancel()方法来停止会话，这将导致Flink会话被销毁，其中的所有资源都会被释放，包括I/O线程。

线程是自动管理回收的

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 这篇博客: Flink 怎么部署安装？中的 2、第二种模式：多个yarn session模式 部分也许能够解决你的问题。
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    由于问题描述不够详细，我无法直接为您提供具体的解决方案。但是，我可以给您一些可能导致此问题的原因和相应的调试方法，您可以根据这些信息来分析和解决问题。

    可能导致该问题的原因包括： 1. Flink任务没有正确关闭或释放资源。 2. 任务中的某些异步操作没有正确处理或关闭。 3. Flink任务的配置存在问题。

    以下是一些可能帮助您解决问题的调试方法：

    1. 检查任务代码中是否正确关闭相关资源。例如，使用try-finally语句块确保及时关闭文件、网络连接等资源。检查是否在代码中使用了一些需要手动关闭的外部资源。 java try { // 使用一些需要手动关闭的资源 } finally { // 关闭资源 }

    2. 检查任务是否有尚未完成的异步操作。确保在任务停止前，所有的异步操作都已完成或取消。 java // 在任务停止前，取消或等待异步操作完成 asyncOperation.cancel(); // 或者 asyncOperation.join();

    3. 检查Flink任务的配置是否正确。确保并行度、状态后端和检查点功能的配置符合需求。可以通过Flink的Web界面或者日志来查看任务的配置信息，并确认是否有不符合预期的配置。

    另外，您可以尝试通过增加Flink的日志级别来获得更详细的调试信息。可以将日志级别调整为"DEBUG"或者"TRACE"，以便更好地了解任务启动和关闭的过程。

    希望以上信息对您有所帮助。如果您需要进一步的支持，请提供更多的任务代码和日志信息，以便我们更好地帮助您解决问题。


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

在Flink中，I/O worker线程是用于处理输入和输出的线程池。
这些线程在任务启动时会被创建，并在任务停止后不会自动回收。
这是因为Flink默认使用了线程池来重用这些线程，以提高性能和效率。
如果任务停止后，下一次启动又创建了大量的I/O worker线程，可能是由于以下原因之一：

  1. 线程池配置不当：可以检查Flink配置文件中与I/O worker线程相关的配置项，如taskmanager.network.numberOfBuffers、taskmanager.network.netty.server.numThreads等。
    确保这些配置项合理设置，以满足您的任务需求。
  2. 任务资源未正确释放：如果任务没有正确释放资源（如关闭连接、释放资源等），可能会导致下一次启动时创建新的I/O worker线程。
  3. YARN会话模式问题：YARN会话模式下，可能存在一些与YARN集群交互或资源管理相关的问题导致I/O worker线程没有正确回收。

根据chatal回答：
在使用YARN会话模式下启动Flink任务时，会为每个任务管理器分配一个容器，并在容器中启动多个I/O线程来处理输入和输出数据。任务停止后，这些I/O线程不会立即被回收，而是会保持活动状态以便下次任务启动时重复使用。这种设计可以避免频繁创建和销毁线程的开销，并提高任务启动的性能。

如果您发现每次任务启动都会创建大量的I/O线程，可能是因为配置的资源不足或者任务被分配的容器过少，导致每次任务启动时无法重用之前的I/O线程。您可以尝试增加分配给任务的资源或者调整配置参数来解决这个问题。

另外，需要注意的是，Flink任务的I/O线程是由任务管理器创建和管理的，而不是由应用程序代码直接控制的。因此，您无法直接回收这些线程，而是由Flink框架负责管理它们的生命周期。

可能与Flink的Netty网络模块有关。Flink使用Netty来进行任务之间的数据传输。Netty创建了一些线程（如你所说的"new I/O worker"线程）来处理网络I/O。这些线程在Flink任务启动时创建，并在任务结束时应该被正确地关闭和回收。
如果你发现这些线程在任务结束后没有被回收，可能是因为Flink任务没有正确地关闭这些线程，或者是因为有一些任务仍在运行，需要这些线程来处理网络I/O。

可以尝试以下几种解决方案：
确保你的Flink任务已经完全停止。你可以通过Flink的Web UI或者YARN的Web UI来检查是否有任务仍在运行。
如果你的Flink任务已经完全停止，但是这些线程仍然存在，那么可能是Flink没有正确地关闭这些线程。
你可以尝试升级你的Flink版本，看看是否能解决这个问题。

在 Flink 中，New I/O Worker 线程是用于处理数据 I/O 操作的线程。如果您的任务停止后，这些线程没有正确回收，可能是因为任务在停止时没有正确地释放资源。

在 YARN Session 模式下运行 Flink 任务时，如果任务停止，YARN 会负责清理任务所使用的资源，包括 New I/O Worker 线程。如果这些线程没有被正确释放，可能是由于以下原因：

任务没有正常停止：如果任务被强制终止或因为某种原因异常终止，它可能没有机会释放资源。确保您的任务在停止时能够正确释放资源，可以使用 Flink 的 Savepoint机制或者 Flink 的 Restart策略来实现。
资源泄漏：如果您的任务中有资源泄漏，例如打开的文件或连接池中的未释放资源，这些资源可能会导致 New I/O Worker 线程无法正确释放。确保您的任务中没有资源泄漏，并正确地管理资源。
YARN 的配置问题：如果 YARN 的配置不正确，可能会导致资源无法正确释放。请确保您的 YARN 配置正确，并设置了适当的资源清理策略。
如果您仍然无法解决问题，建议您查看 Flink 和 YARN 的日志以获取更多信息，并尝试在调试模式下运行您的任务以查找问题所在。

在YARN Session模式下运行Flink任务时，IO Worker线程的启动和回收行为可能会有所不同。在YARN Session模式下，Flink任务会在一个长期运行的Jobmanager上运行，该jobmanager会管理多个任务。

当任务启动时，Flink会创建一定数量的IO Worker线程来处理任务的数据读写操作。这些IO Worker线程的数量通常由用户在Flink配置中指定。然而，在YARN Session模式下，这些IO Worker线程可能不会在任务停止后立即回收。这是因为YARN Session模式下的jobmanager是长期运行的，可以支持多个任务的运行。因此，即使一个任务停止了，它的IO Worker线程仍然可以重用，以支持下一个任务的运行。

在下一次启动任务时，Flink会重新创建IO Worker线程，以处理新任务的数据读写操作。这是因为在YARN Session模式下，每个任务都会运行在一个独立的的任务槽（task slot）中，每个任务槽中需要一个IO Worker线程来处理数据读写操作。

如果任务启动后调起了大量IO Worker线程，并且这些线程没有及时释放，你可以尝试增加Flink的并行度参数（parallelism）或减少并发任务的个数，以减少IO Worker线程的数量。另外，你也可以尝试增加Flink的超时时间（例如通过设置相关超时时间的参数），以增加Flink释放资源的时间。