Flink笔记5：运行架构

一、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）、资源管理器（ResourceManager）、任务管理器（TaskManager），以及分发器（Dispatcher）。
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：

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。

2、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。另外，ResourceManager 还负责终止空闲的TaskManager，释放计算资源。

3、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。

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。由于是REST 接口，所以Dispatcher 可以作为集群的一个HTTP 接入点，这样就能够不受防火墙阻挡。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。

二、任务提交流程

我们来看看当一个应用提交执行时，Flink 的各个组件是如何交互协作的：

上图是从一个较为高层级的视角，来看应用中各组件的交互协作。如果部署的集群环境不同（例如YARN，Mesos，Kubernetes，standalone 等），其中一些步骤可以被省略，或是有些组件会运行在同一个JVM 进程中。

具体地，如果我们将Flink 集群部署到YARN 上，那么就会有如下的提交流程：

1）Flink 任务提交后， Client 向HDFS 上传Flink 的Jar 包和配置
2）Yarn ResourceManager 提交任务
3）ResourceManager 分配Container 资源并通知对应的NodeManager 启动ApplicationMaster，ApplicationMaster 启动后加载Flink 的Jar 包和配置构建环境，然后启动JobManager
4）ApplicationMaster 向ResourceManager申请资源启动TaskManager
5）ResourceManager 分配Container 资源后， 由ApplicationMaster 通知资源所在节点的NodeManager 启动TaskManager ，NodeManager 加载Flink 的Jar 包和配置构建环境并启动TaskManager，TaskManager启动后向JobManager 发送心跳包，并等待JobManager 向其分配任务。

三、任务调度原理

客户端不是运行时和程序执行的一部分， 但它用于准备并发送dataflow(JobGraph)给Master(JobManager)， 然后，客户端断开连接或者维持连接以等待接收计算结果。

当Flink 集群启动后， 首先会启动一个JobManger 和一个或多个的TaskManager。由Client 提交任务给JobManager，JobManager 再调度任务到各个TaskManager 去执行，然后TaskManager 将心跳和统计信息汇报给JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。上述三者均为独立的JVM 进程。

Client 为提交Job 的客户端，可以是运行在任何机器上（与JobManager 环境连通即可）。提交Job 后，Client 可以结束进程（Streaming 的任务），也可以不结束并等待结果返回。

JobManager 主要负责调度Job 并协调Task 做checkpoint ， 职责上很像Storm 的Nimbus。从Client 处接收到Job 和JAR 包等资源后，会生成优化后的执行计划，并以Task 的单元调度到各个TaskManager 去执行。

TaskManager 在启动的时候就设置好了槽位数（Slot），每个slot 能启动一个Task，Task 为线程。从JobManager 处接收需要部署的Task，部署启动后，与自己的上游建立Netty 连接，接收数据并处理。

1、TaskManger 与Slots

Flink 中每一个worker(TaskManager)都是一个JVM 进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个subtask。为了控制一个worker 能接收多少个task， worker 通过task slot 来进行控制（一个worker 至少有一个task slot）。

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。资源slot化意味着一个subtask 将不需要跟来自其他job 的subtask 竞争被管理的内存，取而代之的是它将拥有一定数量的内存储备。需要注意的是，这里不会涉及到CPU 的隔离，slot 目前仅仅用来隔离task 的受管理的内存。

通过调整task slot 的数量，允许用户定义subtask 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 运行在独立的JVM 中（该JVM可能是通过一个特定的容器启动的），而一个TaskManager 多个slot 意味着更多的subtask 可以共享同一个JVM。而在同一个JVM 进程中的task 将共享TCP 连接（基于多路复用）和心跳消息。它们也可能共享数据集和数据结构，因此这减少了每个task 的负载。

默认情况下，Flink 允许子任务共享slot，即使它们是不同任务的子任务（前提是它们来自同一个job）。这样的结果是，一个slot 可以保存作业的整个管道。Task Slot 是静态的概念， 是指TaskManager 具有的并发执行能力， 可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots 进行配置；而并行度parallelism 是动态概念，即TaskManager 运行程序时实际使用的并发能力，可以通过参数parallelism.default进行配置。

也就是说， 假设一共有3 个TaskManager， 每一个TaskManager 中的分配3 个TaskSlot，也就是每个TaskManager 可以接收3 个task，一共9 个TaskSlot，如果我们设置parallelism.default=1，即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，因此，设置合适的并行度才能提高效率。

2、程序与数据流（DataFlow）

所有的Flink 程序都是由三部分组成的： Source 、Transformation 和Sink。Source 负责读取数据源， Transformation 利用各种算子进行处理加工， Sink 负责输出。

在运行时，Flink 上运行的程序会被映射成“逻辑数据流”（dataflows），它包含了这三部分。每一个dataflow 以一个或多个sources 开始以一个或多个sinks 结束。dataflow 类似于任意的有向无环图（DAG）。在大部分情况下，程序中的转换运算（ transformations）跟dataflow 中的算子（operator）是一一对应的关系，但有时候，一个transformation 可能对应多个operator。

3、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。
StreamGraph： 是根据用户通过Stream API 编写的代码生成的最初的图。用来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。

4、并行度（Parallelism）

Flink 程序的执行具有并行、分布式的特性。

在执行过程中，一个流（stream）包含一个或多个分区（stream partition），而每一个算子（operator）可以包含一个或多个子任务（operator subtask），这些子任务在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中彼此互不依赖地执行。

一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。一般情况下，一个流程序的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度。一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度。

Stream 在算子之间传输数据的形式可以是one-to-one(forwarding)的模式也可以是redistributing 的模式，具体是哪一种形式，取决于算子的种类。

One-to-one：stream(比如在source 和map operator 之间)维护着分区以及元素的顺序。那意味着map 算子的子任务看到的元素的个数以及顺序跟source 算子的子任务生产的元素的个数、顺序相同，map、fliter、flatMap 等算子都是one-to-one 的对应关系。

类似于spark 中的窄依赖

Redistributing：stream(map()跟keyBy/window 之间或者keyBy/window 跟sink之间)的分区会发生改变。每一个算子的子任务依据所选择的transformation 发送数据到不同的目标任务。例如，keyBy() 基于hashCode 重分区、broadcast 和rebalance会随机重新分区，这些算子都会引起redistribute 过程，而redistribute 过程就类似于Spark 中的shuffle 过程。

类似于spark 中的宽依赖

5、任务链（Operator Chains）

相同并行度的one to one 操作，Flink 这样相连的算子链接在一起形成一个task，原来的算子成为里面的一部分。将算子链接成task 是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换和基于缓存区的数据交换，在减少时延的同时提升吞吐量。链接的行为可以在编程API 中进行指定。

几种任务链操作：

1）disableOperatorChaining()

全局禁用算子链：StreamExecutionEnvironment.disableOperatorChaining()

2）slotSharingGroup(“XX”)

注：默认的slotSharingGroup名称为default，新的slotSharingGroup不要与它重名，不然没有效果

3）disableChaining()

某个算子调用，这个算子将不能Chaining

4）startNewChain()

某个算子调用，这个算子和其后面的算子为一个新链