Flink 1.12 版本发布，四项新特性让资源管理脱胎换骨！

Flink 1.12 新特性一览

Flink 1.12 版本带来了多项新特性，其中包括：

• 内存管理：Flink 1.12 在内存管理方面进行了重大改进。新的内存管理机制允许 Flink 在堆内和堆外内存之间动态分配内存，从而提高了 Flink 的性能和稳定性。
• 资源调度：Flink 1.12 改进了资源调度的策略，使得 Flink 能够更有效地利用集群资源。新的资源调度策略可以根据任务的优先级和资源需求，为任务分配最合适的资源。
• 扩展资源框架：Flink 1.12 引入了扩展资源框架，允许 Flink 使用不同的资源类型，例如 GPU 和 FPGA。扩展资源框架使得 Flink 能够支持更多种类的应用程序。
• Operator Chaining：Flink 1.12 引入了 Operator Chaining 的功能，允许多个算子之间直接进行数据传输，无需通过中间存储。Operator Chaining 可以减少数据传输的开销，从而提高 Flink 的性能。

Flink 1.12 对内存管理的优化

在 Flink 1.12 之前，Flink 的内存管理机制比较简单。Flink 将内存分为堆内内存和堆外内存。堆内内存用于存储 Java 对象，而堆外内存用于存储二进制数据。堆内内存的分配和释放由 JVM 管理，而堆外内存的分配和释放由 Flink 自行管理。

Flink 1.12 在内存管理方面进行了重大改进。新的内存管理机制允许 Flink 在堆内和堆外内存之间动态分配内存。这种动态分配机制可以提高 Flink 的性能和稳定性。

Flink 1.12 对资源调度的优化

在 Flink 1.12 之前，Flink 的资源调度策略比较简单。Flink 根据任务的优先级和资源需求，为任务分配最合适的资源。

Flink 1.12 改进了资源调度的策略，使得 Flink 能够更有效地利用集群资源。新的资源调度策略可以根据任务的优先级和资源需求，为任务分配最合适的资源。此外，新的资源调度策略还考虑了任务之间的依赖关系，从而避免了任务之间争抢资源的情况。

Flink 1.12 对扩展资源框架的引入

在 Flink 1.12 之前，Flink 只支持使用 CPU 和内存资源。Flink 1.12 引入了扩展资源框架，允许 Flink 使用不同的资源类型，例如 GPU 和 FPGA。

扩展资源框架使得 Flink 能够支持更多种类的应用程序。例如，Flink 可以使用 GPU 来加速机器学习任务的训练。

Flink 1.12 对 Operator Chaining 的引入

在 Flink 1.12 之前，Flink 的算子之间只能通过中间存储进行数据传输。这种数据传输方式会增加数据传输的开销，从而降低 Flink 的性能。

Flink 1.12 引入了 Operator Chaining 的功能，允许多个算子之间直接进行数据传输，无需通过中间存储。Operator Chaining 可以减少数据传输的开销，从而提高 Flink 的性能。

Flink 1.12 新特性对用户的影响

Flink 1.12 的新特性对用户有很多好处。这些好处包括：

• 提高了 Flink 的性能：Flink 1.12 的新特性可以提高 Flink 的性能。例如，Operator Chaining 可以减少数据传输的开销，从而提高 Flink 的性能。
• 提高了 Flink 的稳定性：Flink 1.12 的新特性可以提高 Flink 的稳定性。例如，新的内存管理机制可以防止 Flink 出现内存溢出错误。
• 扩大了 Flink 的应用场景：Flink 1.12 的新特性扩大了 Flink 的应用场景。例如，扩展资源框架允许 Flink 使用不同的资源类型，例如 GPU 和 FPGA。这使得 Flink 能够支持更多种类的应用程序。

总结

Flink 1.12 版本带来了多项新特性，这些新特性对提高 Flink 的性能和灵活性至关重要。Flink 1.12 的新特性将使 Flink 成为一个更加强大和易用的流处理平台。