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01 引言

在前面的博客，我们运行了简单的Flink案例了，有兴趣的同学可以参阅下：

• 《Flink教程（01）- Flink知识图谱》
• 《Flink教程（02）- Flink入门》
• 《Flink教程（03）- Flink环境搭建》
• 《Flink教程（04）- Flink入门案例》

本文简单讲解Flink的原理。

02 Flink角色

在实际生产中，Flink 都是以集群在运行，在运行的过程中包含了两类进程。

Flink有如下角色：

• JobManager：它扮演的是集群管理者的角色，负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复、收集Job 的状态信息，并管理Flink集群中的从节点 TaskManager；
• TaskManager：实际负责执行计算的 Worker，在其上执行Flink Job的一组 Task；TaskManager还是所在节点的管理员，它负责把该节点上的服务器信息比如内存、磁盘、任务运行情况等向 JobManager 汇报。
• Client：用户在提交编写好的 Flink工程时，会先创建一个客户端再进行提交，这个客户端就是 Client。

03 Flink执行流程

3.1 Standalone版本

3.2 on yarn

上述流程:

1. Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置 ;
2. Client向Yarn ResourceManager提交任务并申请资源;
3. ResourceManager分配Container资源并启动ApplicationMaster,然后AppMaster加载Flink的Jar包和配置构建环境,启动JobManager;
4. ApplicationMaster向ResourceManager申请工作资源,NodeManager加载Flink的Jar包和配置构建环境并启动TaskManager;
5. TaskManager启动后向JobManager发送心跳包，并等待JobManager向其分配任务。

04 Flink Streaming Dataflow

4.1 Flink相关词汇

官网关于Flink的词汇表：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/concepts/glossary.html#glossary

• Dataflow：Flink程序在执行的时候会被映射成一个数据流模型
• Operator：数据流模型中的每一个操作被称作Operator，Operator分为：Source/Transform/Sink
• Partition：数据流模型是分布式的和并行的,执行中会形成1~n个分区
• Subtask：多个分区任务可以并行,每一个都是独立运行在一个线程中的,也就是一个Subtask子任务
• Parallelism：并行度,就是可以同时真正执行的子任务数/分区数

4.2 Operator传递模式

数据在两个Operator(算子)之间传递的时候有两种模式：

• One to One模式：两个operator用此模式传递的时候，会保持数据的分区数和数据的排序；如上图中的Source1到Map1，它就保留的Source的分区特性，以及分区元素处理的有序性。
• Redistributing 模式：这种模式会改变数据的分区数 ，每个一个operator subtask会根据选择transformation把数据发送到不同的目标subtasks，比如keyBy()会通过hashcode重新分区，broadcast()和rebalance()方法会随机重新分区。

4.3 Operator Chain

客户端在提交任务的时候会对Operator进行优化操作，能进行合并的Operator会被合并为一个Operator，合并后的Operator称为Operator chain，实际上就是一个执行链，每个执行链会在TaskManager上一个独立的线程中执行–就是SubTask。

4.4 任务槽与槽共享

4.4.1 任务槽(TaskSlot)

每个TaskManager是一个JVM的进程，为了控制一个TaskManager(worker)能接收多少个task，Flink通过Task Slot来进行控制。

• TaskSlot数量是用来限制一个TaskManager工作进程中可以同时运行多少个工作线程;
• TaskSlot是一个TaskManager 中的最小资源分配单位;
• 一个 TaskManager中有多少个 TaskSlot就意味着能支持多少并发的Task处理。

Flink将进程的内存进行了划分到多个slot中，内存被划分到不同的slot之后可以获得如下好处:

• TaskManager最多能同时并发执行的子任务数是可以通过TaskSolt数量来控制的；
• TaskSolt有独占的内存空间，这样在一个TaskManager中可以运行多个不同的作业，作业之间不受影响。

4.4.2 槽共享(Slot Sharing)

Flink允许子任务共享插槽，即使它们是不同任务(阶段)的子任务(subTask)，只要它们来自同一个作业。

比如上图图左下角中的map和keyBy和sink 在一个 TaskSlot里执行以达到资源共享的目的。

允许插槽共享有两个主要好处：

• 资源分配更加公平，如果有比较空闲的slot可以将更多的任务分配给它；
• 有了任务槽共享，可以提高资源的利用率。

注意:

• slot是静态的概念，是指taskmanager具有的并发执行能力；
• parallelism是动态的概念，是指程序运行时实际使用的并发能力。

05 Flink运行时组件

Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作：

• 作业管理器（JobManager）：分配任务、调度checkpoint做快照
• 任务管理器（TaskManager）：主要干活的
• 资源管理器（ResourceManager）：管理分配资源
• 分发器（Dispatcher）：方便递交任务的接口，WebUI

因为Flink是用Java和Scala实现的，所以所有组件都会运行在Java虚拟机上，每个组件的职责如下：

5.1 作业管理器（JobManager）

• 控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的JobManager 所控制执行。
• JobManager 会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图（JobGraph）、逻辑数据流图（logical dataflow graph）和打包了所有的类、库和其它资源的JAR包；
• JobManager 会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫做“执行图”（ExecutionGraph），包含了所有可以并发执行的任务；
• JobManager会向资源管理器（ResourceManager）请求执行任务必要的资源，也就是任务管理器（TaskManager）上的插槽（slot），一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的TaskManager上，而在运行过程中，JobManager会负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点（checkpoints）的协调。

5.2 任务管理器（TaskManager）

• Flink中的工作进程，通常在Flink中会有多个TaskManager运行，每一个TaskManager都包含了一定数量的插槽（slots）。插槽的数量限制了TaskManager能够执行的任务数量。
• 启动之后，TaskManager会向资源管理器注册它的插槽；收到资源管理器的指令后，TaskManager就会将一个或者多个插槽提供给JobManager调用。JobManager就可以向插槽分配任务（tasks）来执行了。
• 在执行过程中，一个TaskManager可以跟其它运行同一应用程序的TaskManager交换数据。

5.3 资源管理器（ResourceManager）

• 主要负责管理任务管理器（TaskManager）的插槽（slot），TaskManger 插槽是Flink中定义的处理资源单元。
• Flink为不同的环境和资源管理工具提供了不同资源管理器，比如YARN、Mesos、K8s，以及standalone部署。
• 当JobManager申请插槽资源时，ResourceManager会将有空闲插槽的TaskManager分配给JobManager。如果ResourceManager没有足够的插槽来满足JobManager的请求，它还可以向资源提供平台发起会话，以提供启动TaskManager进程的容器。

5.4 分发器（Dispatcher）

• 可以跨作业运行，它为应用提交提供了REST接口；
• 当一个应用被提交执行时，分发器就会启动并将应用移交给一个JobManager；
• Dispatcher也会启动一个Web UI，用来方便地展示和监控作业执行的信息；
• Dispatcher在架构中可能并不是必需的，这取决于应用提交运行的方式。

06 Flink执行图（ExecutionGraph）

由Flink程序直接映射成的数据流图是StreamGraph，也被称为逻辑流图，因为它们表示的是计算逻辑的高级视图，为了执行一个流处理程序，Flink需要将逻辑流图转换为物理数据流图（也叫执行图），详细说明程序的执行方式。

Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图：

6.1 原理

Flink执行executor会自动根据程序代码生成DAG数据流图；

Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图：

• StreamGraph ：是根据用户通过 Stream API编写的代码生成的最初的图，表示程序的拓扑结构。
• JobGraph ：StreamGraph经过优化后生成了JobGraph，提交给JobManager的数据结构。主要的优化为，将多个符合条件的节点 chain在一起作为一个节点，这样可以减少数据在节点之间流动所需要的序列化/反序列化/传输消耗。
• ExecutionGraph ：JobManager根据 JobGraph生成ExecutionGraph。ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。
• 物理执行图 ：JobManager 根据 ExecutionGraph 对Job进行调度后，在各个TaskManager 上部署 Task后形成的“图”，并不是一个具体的数据结构。

可以简单理解为：

• StreamGraph：最初的程序执行逻辑流程，也就是算子之间的前后顺序–在Client上生成；
• JobGraph：将OneToOne的Operator合并为OperatorChain–在Client上生成
• ExecutionGraph：将JobGraph根据代码中设置的并行度和请求的资源进行并行化规划!–在JobManager上生成
• 物理执行图：将ExecutionGraph的并行计划,落实到具体的TaskManager上，将具体的SubTask落实到具体的TaskSlot内进行运行。