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请教一个关于机器学习PAI的问题。运行在docker里面的时候，报这个错，需要怎么处理？[阿里云机器学习PAI]

请教一个关于机器学习PAI的问题。问题一：运行在docker里面的时候，报这个错，需要怎么处理？java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory. The direct out-of-memory error has occurred. This can mean two things: either job(s) require(s) a larger size of JVM direct memory or there is a direct memory leak. The direct memory can be allocated by user code or some of its dependencies. In this case ‘taskmanager.memory.task.off-heap.size’ configuration option should be increased. Flink framework and its dependencies also consume the direct memory, mostly for network communication. The most of network memory is managed by Flink and should not result in out-of-memory error. In certain special cases, in particular for jobs with high parallelism, the framework may require more direct memory which is not managed by Flink. In this case ‘taskmanager.memory.framework.off-heap.size’ configuration option should be increased. If the error persists then there is probably a direct memory leak in user code or some of its dependencies which has to be investigated and fixed. The task executor has to be shutdown… at java.base/java.nio.Bits.reserveMemory(Bits.java:175) ~[na:na] at java.base/java.nio.DirectByteBuffer.(DirectByteBuffer.java:118) ~[na:na] at java.base/java.nio.ByteBuffer.allocateDirect(ByteBuffer.java:317) ~[na:na]问题二：taskmanager.memory.task.off-heap.size这个是配置在环境变量里面么？我docker内存给的8g，还不够么，电脑上运行的时候给了1g都是正常的。

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5 条回复 A 作者 M 管理员

  1. 问题一：出现这个错误的原因是因为任务尝试使用的直接内存（Direct Memory）超过了Flink配置中允许的最大值。这可以由于两个原因：任务需要更大的JVM直接内存，或者存在直接内存泄漏。在Flink中，taskmanager.memory.task.off-heap.size 是用于配置任务的堆外内存的，而taskmanager.memory.framework.off-heap.size 是用于配置Flink框架本身的堆外内存的。如果你的任务并行度较高，可能需要增加这两个配置项的值。如果增加这两个配置项的值后问题依然存在，那么可能是用户代码或其依赖中存在直接内存泄漏，这就需要进一步检查和修复代码了。

    问题二：taskmanager.memory.task.off-heap.size是在Flink的配置文件flink-conf.yaml中进行配置的，而不是在环境变量中。关于你的Docker内存配置问题，理论上来说，如果你的电脑上运行时1GB内存就足够，那么在Docker中配置8GB内存应该也是足够的。但是这也取决于你的Docker容器的其他配置，以及你的任务具体的内存需求。如果你的任务在Docker容器中的内存需求比在你的电脑上运行时要大，那么可能需要更大的内存配置。建议你根据任务的具体情况，适当调整taskmanager.memory.task.off-heap.size和taskmanager.memory.framework.off-heap.size的值，看是否可以解决问题。

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  2. 问题一：如果你在机器学习 PAI 运行在 docker 里面的时候发生了直接内存不足错误，可以尝试以下解决方法：

    1. 修改 Docker 内存限制：可以通过给 Docker 引擎加上一个额外的 –memory 参数来扩大 Docker 的内存限制，例如：

    docker run --memory=4g your_image

    这样会把 Docker 的内存限制扩展到4GB，如果觉得4GB还不够，可以适当增加。

    1. 修改 Docker swap limit：可以使用 –memory-swap 参数来调整 Docker 交换内存的限制，例如：

    docker run --memory=4g --memory-swap=6g your_image

    其中，–memory-swap 参数表示交换内存的大小，上面的例子中交换内存为2GB。

    1. 调整机器学习 PAI 程序的内存设置：如果上述方法还是不能解决问题，可以尝试把机器学习 PAI 程序的内存设置更改为更低的值。

    希望这些解决方案能够帮到你。

    问题二：taskmanager.memory.task.off-heap.size参数是在 Flink 配置文件中配置的，而非环境变量。可以在flink-conf.yaml配置文件中进行配置，该文件位于 Flink 安装目录下的conf` 文件夹。

    具体的配置方式如下：

    taskmanager.memory.task.off-heap.size: 2g

    其中，2g 表示 off-heap 内存大小，可以根据具体需求进行配置。

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  3. 回答一：这个错误可能是由于Direct buffer memory不够引起的，可以增加Direct memory大小，或者检查是否存在内存泄漏的情况。

    回答二：taskmanager.memory.task.off-heap.size可以配置在flink-conf.yaml文件中，也可以通过命令行指定。如果你已经在docker里面配置了8GB内存，那么需要检查一下flink的配置，确保配置正确。同时，如果在本地运行的时候只需要1GB内存就可以正常运行，那么在docker里面运行可能需要更多的内存。

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  4. 这个错误是 Java 虚拟机中的“堆外内存”耗尽导致的。当一个 Java 应用程序运行时，会使用虚拟内存空间，其中包含 Java 虚拟机（JVM）的堆内存和非堆内存（堆外内存）。 堆内存是为 Java 对象分配的内存，非堆内存用于存储 JVM、操作系统和应用程序之间的通信所需的数据。

    解决方案：

    1. 增加 JVM 堆外内存大小的参数。可以用 -XX:MaxDirectMemorySize 参数增加 JVM 堆外内存的大小。例如：-XX:MaxDirectMemorySize=1g。

    2. 增加环境变量来配置flink。taskmanager.memory.task.off-heap.size 确实是一个配置项，需要配置在 flink-conf.yaml 文件中，而不是环境变量。flink-conf.yaml 文件应该包含以下参数配置：

    taskmanager.memory.task.off-heap.size: XXXmtaskmanager.memory.framework.off-heap.size: XXXm

    其中，XXX 是所需的内存大小，单位为 MB。

    1. 检查是否存在内存泄漏问题。另一个可能的原因是程序本身存在内存泄漏问题，导致消耗大量内存并最终耗尽所有的内存。建议使用测量工具（例如VisualVM）检测和分析应用程序的内存使用情况，并查找潜在的内存泄漏问题。
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  5. 针对问题一的回答：报错是内存不够了。按照提示，增大内存，增大jvm memory, 或者修改taskmanager.memory.task.off-heap.size 针对问题二的回答：一般是说单机跑的是配置好的，如果多机跑的话，要在flink conf文件里边配置好内存。–此回答整理自钉群“Alink开源–用户群”

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