Flink（三）运行架构

运行架构自己也是一知半解，请大家多多指教

一、 flink 运行时的组件

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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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

 

 

大家可以看到流程中需要请求slots，slots翻译成中文是插槽的意思，首先它是在我们conf/flink-conf.yaml 中进行配置

默认为1我这里修改为3，使TaskManager 具有的并发执行能力，简单来说就是提高效率

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。

 四、执行图

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。