Flink parallelism和Slot介绍

什么是parallelism？

        一个Flink程序是由多个任务组成（source、transformation和sink）。一个任务由多个并行的实例（线程）来执行，一个任务的并行实例（线程）数目就被称为该任务的并行度。

        并行的意思，在Flink中代表每个任务的并行度，适当的提高并行度可以大大提高job的执行效率，比如当你的job消费kafka的速度过慢，适当调大就消费正常了。在flink配置文件中可以看到其默认并行度是1。

如何设置并行度？

• 命令行：./bin/flink run -p 10 ../wordcount.jar
• 代码中：env.setParallelism(10)

这里设置的并行度，是整个程序的并行度，那么如果后面的每个算子不单独设置并行度覆盖的话，那么后面每个算子的并行度都是这里设置的值了。flink允许用户在每个算子后面给每个具体算子单独设置并行度：

data.keyBy(new xxxKey())
    .flatMap(new XxxFlatMapFunction()).setParallelism(5)
    .map(new XxxMapFunction).setParallelism(5)
    .addSink(new XxxSink()).setParallelism(1)

任务的并行度可以从多个层次指定

优先级由高到低：

• Operator Level（算子层次）

.flatMap(new XxxFlatMapFunction()).setParallelism(5)
.map(new XxxMapFunction).setParallelism(5)

• Execution Environment Level（执行环境层次）

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(3);

• Client Level（客户端层次）

./bin/flink run -p 10 ../examples/*WordCount-java*.jar

• System Level（系统层次）
  在系统级可以通过设置flink-conf.yaml文件中的parallelism.default属性来指定所有执行环境的默认并行度

operator subtask

        在程序执行期间，一个流会生成一个或者多个stream的partition，并且一个operator会生成一个或者多个operator subtask。operator的subtask彼此之间是独立的，分别在不同的线程里去执行并且可能分布在不同的机器上或者containers上。operator的subtasks的数量等于该操作算子的并行度的数量。流的并行度有总是取决于产生它的操作算子的并行度决定的。同一个flink程序中的不同的operators可能有不同的并行度。

Slot

1. 每一个Worker(TaskManager)都是一个JVM进程，他可能会在独立的线程中执行一个或者多个subtask。为了控制worker能够接收多个task，worker通过task slot来进行控制（一个worker至少有一个task slot）。
2. 每个task slot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。假如一个TaskManager有三个slot,那么它会将其管理的内存分成三份给各个slot。slot的资源化意味着一个job的subtask将不需要跟来自其它job的subtask竞争被管理的内存。
3. 通过调整task slots的数量，用户可以定义subtasks它们之间如何互相隔离。如果一个TaskManager一个slot，那将意味着每个task group独立的运行在JVM中。而一个TaskManager多个slot意味着更多的subtask可以共享一个JVM。而在同一个JVM进程中的task将共享TCP连接和心跳消息。它们也可能共享数据集和数据结构，这样可以减少每个task的负载。

        默认，如果subtask是来自相同的job，但不是相同的task，Flink允许subtask共享slot。这样就会出现一个slot可能容纳一个job中的整个pipeline。允许slot共享有以下两个好处：

1. Flink集群需要的task slots的数量和作业中的最高并行度的一致。不需要计算一个程序总共包含多少个task。
2. 更好的利用资源。如果没有slot共享，非密集型source/map()子任务将阻塞与资源密集型窗口子任务一样多的资源；在slot共享的话，将我们上图中的示例的基本并行度从2提高到6，可以充分利用slot资源，同时确保繁重的subtasks在Taskmanager中公平分配。修改并行度后如下图所示：source/map/keyby/window/apply 最大可以有 6 个并行度，sink 只用了 1 个并行。每个 Flink TaskManager 在集群中提供 slot。 slot 的数量通常与每个 TaskManager 的可用 CPU 内核数成比例。一般情况下你的 slot 数是你每个 TaskManager 的 cpu 的核数。

 

注意：这里的job就是一个flink任务，task就是该任务里面的source、map、sink等，而subtask就是每个task的多个并行实例（实例个数就是并行度的大小），如果并行度为2，那么source[1]，source[2]就是两个属于source的subtask。

Flink系统架构

       图中 Task Manager 是从 Job Manager 处接收需要部署的 Task，任务的并行性由每个 Task Manager 上可用的 slot 决定。每个任务代表分配给任务槽的一组资源，slot 在 Flink 里面可以认为是资源组，Flink 将每个任务分成子任务并且将这些子任务分配到 slot 来并行执行程序。

       例如，如果 Task Manager 有四个 slot，那么它将为每个 slot 分配 25％ 的内存。 可以在一个 slot 中运行一个或多个线程。 同一 slot 中的线程共享相同的 JVM。 同一 JVM 中的任务共享 TCP 连接和心跳消息。Task Manager 的一个 Slot 代表一个可用线程，该线程具有固定的内存，注意 Slot 只对内存隔离，没有对 CPU 隔离。默认情况下，Flink 允许子任务共享 Slot，即使它们是不同 task 的 subtask，只要它们来自相同的 job。这种共享可以有更好的资源利用率。

       上面图片中有两个 Task Manager，每个 Task Manager 有三个 slot，这样我们的算子最大并行度那么就可以达到 6 个，在同一个 slot 里面可以执行 1 至多个子任务。

slot和parallelism

下面给出官方的图片来更加深刻的理解下slot：

1、slot 是指 taskmanager 的并发执行能力

 

taskmanager.numberOfTaskSlots：3

每一个 taskmanager 中的分配 3 个 TaskSlot, 3 个 taskmanager 一共有 9 个 TaskSlot。

2、parallelism 是指 taskmanager 实际使用的并发能力

 

parallelism.default:1

运行程序默认的并行度为1，9个TaskSlot只用了1个，有8个空闲。设置合适并行度才能提高效率。

3、parallelism 是可配置、可指定的

 

上图中 example2 每个算子设置的并行度是 2， example3 每个算子设置的并行度是 9。

 

example4 除了 sink 是设置的并行度为 1，其他算子设置的并行度都是 9。