【大数据】Flink 详解（七）：源码篇 Ⅱ

本系列包含：

• 【大数据】Flink 详解（一）：基础篇
• 【大数据】Flink 详解（二）：核心篇 Ⅰ
• 【大数据】Flink 详解（三）：核心篇 Ⅱ
• 【大数据】Flink 详解（四）：核心篇 Ⅲ
• 【大数据】Flink 详解（五）：核心篇 Ⅳ
• 【大数据】Flink 详解（六）：源码篇 Ⅰ
• 【大数据】Flink 详解（七）：源码篇 Ⅱ

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69、流图、作业图、执行图三者区别？

由于现在 Flink 实行流批一体代码，Batch API 基本废弃，就不再过多介绍。在 Flink DataStream API 中，Graph 内部转换图如下：

以 WordCount 为例，流图、作业图、执行图、物理执行图之间的 Task 调度如下：

对于 Flink 流计算应用，运行用户代码时，首先调用 DataStream API ，将用户代码转换为 Transformation，然后经过：StreamGraph → JobGraph → ExecutionGraph 三层转换（这些都是 Flink 内置的数据结构），最后经过 Flink 调度执行，在 Flink 集群中启动计算任务，形成一个物理执行图。

70、流图介绍一下？

流图 StreamGraph 核心对象包括两个：StreamNode 和 StreamEdge。

• StreamNode 从 Transformation 转换而来，可以简单理解为 StreamNode 表示一个算子，存在实体和虚拟，可以有多个输入和输出，实体 StreamNode 最终变成物理算子，虚拟的附着在 StreamEdge 边上。

• StreamEdge 是 StreamGraph 的边，用来连接两个 StreamNode 点，一个 StreamEdge 可以有多个出边、入边等信息。

71、作业图介绍一下？

JobGraph 是由 StreamGraph 优化而来，是通过 OperationChain 机制将算子合并起来，在执行时，调度在同一个 Task 线程上，避免数据的跨线程，跨网络传递。

作业图 JobGraph 核心对象包括三个：

• JobVertex 点：经过算子融合优化后符合条件的多个 StreamNode 可能会融合在一起生成一个 JobVertex，即一个 JobVertex 包含一个或多个算子， JobVertex 的输入是 JobEdge，输出是 IntermediateDataSet。

• JobEdge 边：JobEdge 表示 JobGraph 中的一 个数据流转通道， 其上游数据源是 IntermediateDataSet ，下游消费者是 JobVertex 。JobEdge 中的数据分发模式会直接影响执行时 Task 之间的数据连接关系是点对点连接还是全连接。

• IntermediateDataSet 中间数据集：中间数据集 IntermediateDataSet 是一种逻辑结构，用来表示 JobVertex 的输出，即该 JobVertex 中包含的算子会产生的数据集。不同的执行模式下，其对应的结果分区类型不同，决定了在执行时刻数据交换的模式。

72、执行图介绍一下？

ExecutionGraph 是调度 Flink 作业执行的核心数据结构，包含了作业中所有并行执行的 Task 信息、Task 之间的关联关系、数据流转关系。

StreamGraph 和 JobGraph 都在 Flink Client 生成，然后交给 Flink 集群。JobGraph 到 ExecutionGraph 在 JobMaster 中完成，转换过程中重要变化如下：

• 加入了并行度的概念，成为真正可调度的图结构。
• 生成了 $6$ 个核心对象。

执行图 ExecutionGraph 核心对象包括 $6$ 个：

• ExecutionJobVertex：该对象和 JobGraph 中的 JobVertex 一一对应。该对象还包含一组 ExecutionVertex， 数量与该 JobVertex 中所包含的 StreamNode 的并行度一致，假设 StreamNode 的并行度为 $5$，那么 ExecutionJobVertex 中也会包含 $5$ 个 ExecutionVertex。ExecutionJobVertex 用来将一个 JobVertex 封装成 ExecutionJobVertex，并依次创建 ExecutionVertex、Execution、IntermediateResult 和 IntermediateResultPartition，用于丰富 ExecutionGraph。

• ExecutionVertex：ExecutionJobVertex 会对作业进行并行化处理，构造可以并行执行的实例，每一个并行执行的实例就是 ExecutionVertex。

• IntermediateResult：IntermediateResult 又叫作中间结果集，该对象是个逻辑概念表示 ExecutionJobVertex 输出，和 JobGrap 中的 IntermediateDalaSet 一一对应，同样一个 ExecutionJobVertex 可以有多个中间结果，取决于当前 JobVertex 有几个出边（JobEdge）。

• IntermediateResultPartition：IntermediateResultPartition 又叫作中间结果分区。表示 $1$ 个 ExecutionVertex 输出结果，与 ExecutionEdge 相关联。

• ExecutionEdge：表示 ExecutionVertex 的输入，连接到上游产生的 IntermediateResultPartition。$1$ 个 Execution 对应唯一的 $1$ 个 IntermediateResultPartition 和 $1$ 个 ExecutionVertex。$1$ 个 ExecutionVertex 可以有多个 ExecutionEdge。

• Execution：ExecutionVertex 相当于每个 Task 的模板，在真正执行的时候，会将 ExecutionVertex 中的信息包装为 $1$ 个 Execution，执行一个 ExecutionVertex 的一次尝试。

JobManager 和 TaskManager 之间关于 Task 的部署和 Task 执行状态的更新都是通过 ExecutionAttemptID 来识别标识的。

73、Flink 调度器的概念介绍一下？

调度器 是 Flink 作业执行的核心组件，管理作业执行的所有相关过程，包括 JobGraph 到 ExecutionGraph 的转换、作业生命周期管理（作业的发布、取消、停止）、作业的 Task 生命周期管理（Task 的发布、取消、停止）、资源申请与释放、作业和 Task 的 Faillover 等。

• DefaultScheduler：Flink 目前默认的调度器，是 Flink 新的调度设计，使用 SchedulerStrategy 来实现调度。

• LegacySchedular：过去的调度器，实现了原来的 Execution 调度逻辑。

74、Flink 调度行为包含几种？

SchedulingStrategy 接口定义了调度行为，其中包含 $4$ 种行为：

• startScheduling：调度入口，触发调度器的调度行为。
• restartTasks：重启执行失败的 Task，一般是 Task 执行异常导致的。
• onExecutionStateChange：当 Execution 状态发生改变时。
• onPartitionConsumable：当 IntermediateResultPartition 中的数据可以消费时。

75、Flink 调度模式包含几种？

调度模式包含 $3$ 种：Eager 模式、分阶段模式（Lazy_From_Source）、分阶段 Slot 重用模式（Lazy_From_Sources_With_Batch_Slot_Request）。

• Eager 调度：适用于流计算。一次性申请需要的所有资源，如果资源不足，则作业启动失败。

• 分阶段调度：LAZY_FROM_SOURCES 适用于批处理。从 SourceTask 开始分阶段调度，申请资源的时候，一次性申请本阶段所需要的所有资源。上游 Task 执行完毕后开始调度执行下游的 Task，读取上游的数据，执行本阶段的计算任务，执行完毕之后，调度后一个阶段的 Task，依次进行调度，直到作业完成。

• 分阶段 Slot 重用调度：LAZY_FROM_SOURCES_WITH_BATCH_SLOT_REQUEST 适用于批处理。与分阶段调度基本一样，区别在于该模式下使用批处理资源申请模式，可以在资源不足的情况下执行作业，但是需要确保在本阶段的作业执行中没有 Shuffle 行为。

目前视线中的 Eager 模式和 LAZY_FROM_SOURCES 模式的资源申请逻辑一样，LAZY_FROM_SOURCES_WITH_BATCH_SLOT_REQUEST 是单独的资源申请逻辑。

76、Flink 调度策略包含几种？

调度策略全部实现于调度器 SchedulingStrategy，有三种实现：

• EagerSchedulingStrategy：适用于流计算，同时调度所有的 task。

• LazyFromSourcesSchedulingStrategy：适用于批处理，当输入数据准备好时（上游处理完）进行 vertices 调度。

• PipelinedRegionSchedulingStrategy：以流水线的局部为粒度进行调度。

PipelinedRegionSchedulingStrategy 是 $1.11$ 加入的，从 $1.12$ 开始，将以 pipelined region 为单位进行调度。

pipelined region 是一组流水线连接的任务。这意味着，对于包含多个 region 的流作业，在开始部署任务之前，它不再等待所有任务获取 slot。取而代之的是，一旦任何 region 获得了足够的任务 slot 就可以部署它。对于批处理作业，将不会为任务分配 slot，也不会单独部署任务。取而代之的是，一旦某个 region 获得了足够的 slot，则该任务将与所有其他任务一起部署在同一区域中。

77、Flink 作业生命周期包含哪些状态？

在 Flink集群中，JobMaster 负责作业的生命周期管理，具体的管理行为在调度器和 ExecutionGraph 中实现。

作业的完整生命周期状态变换如下图所示：

• 作业首先处于创建状态（created），然后切换到运行状态（running），并且在完成所有工作后，它将切换到完成状态（finished）。

• 在失败的情况下，作业首先切换到失败状态（failing），取消所有正在运行任务。如果所有节点都已达到最终状态，并且作业不可重新启动，则状态将转换为失败（failed）。

• 如果作业可以重新启动，那么它将进入重新启动状态（restarting）。一旦完成重新启动，它将变成创建状态（created）。

• 在用户取消作业的情况下，将进入取消状态（cancelling），会取消所有当前正在运行的任务。一旦所有运行的任务已经达到最终状态，该作业将转换到已取消状态（canceled）。

完成状态（finished），取消状态（canceled）和 失败状态（failed）表示一个全局的终结状态，并且触发清理工作，而 暂停状态（suspended）仅处于本地终止状态。意味着作业的执行在相应的 JobManager 上终止，但集群的另一个 JobManager 可以从持久的 HA 存储中恢复这个作业并重新启动。因此，处于暂停状态的作业将不会被完全清理。

78、Task 的作业生命周期包含哪些状态？

TaskManager 负责 Task 的生命周期管理，并将状态的变化通知到 JobMaster，在 ExecutionGraph 中跟踪 Execution 的状态变化，一个 Execution 对于一个 Task。

Task 的生命周期如下：共 $8$ 种状态。

在执行 ExecutionGraph 期间，每个并行任务经过多个阶段，从创建（created）到完成（finished）或失败（failed） ，上图说明了它们之间的状态和可能的转换。任务可以执行多次（例如故障恢复）。每个 Execution 跟踪一个 ExecutionVertex 的执行，每个 ExecutionVertex 都有一个当前 Execution（current execution）和一个前驱 Execution（prior execution）。

79、Flink 的任务调度流程讲解一下？

任务调度流程图如下：

（1）当 Flink 执行 executor 会自动根据程序代码生成 DAG 数据流图，即 Jobgraph。

（2）ActorSystem 创建 Actor 将数据流图发送给 JobManager 中的 Actor。

（3）JobManager 会不断接收 TaskManager 的心跳消息，从而可以获取到有效的 TaskManager。

（4）JobManager 通过调度器在 TaskManager 中调度执行 Task（在 Flink 中，最小的调度单元就是 Task，对应就是一个线程）。

（5）在程序运行过程中，Task 与 Task 之间是可以进行数据传输的。

• Job Client
  • 主要职责是提交任务，提交后可以结束进程，也可以等待结果返回。
  • Job Client 不是 Flink 程序执行的内部部分，但它是任务执行的起点。
  • Job Client 负责接受用户的程序代码，然后创建数据流，将数据流提交给 JobManager 以便进一步执行。执行完成后，Job Client 将结果返回给用户。
• JobManager
  • 主要职责是调度工作并协调任务做检查点。
  • 集群中至少要有一个 master，master 负责调度 task，协调 checkpoints 和容错。
  • 高可用设置的话可以有多个 master，但要保证一个是 leader, 其他是 stand by。
  • Job Manager 包含 Actor System、Scheduler、CheckPoint 三个重要的组件。
  • JobManager 从客户端接收到任务以后，首先生成优化过的执行计划，再调度到 TaskManager 中执行。
• TaskManager
  • 主要职责是从 JobManager 处接收任务，并部署和启动任务，接收上游的数据并处理。
  • TaskManager 是在 JVM 中的一个或多个线程中执行任务的工作节点。
  • TaskManager 在创建之初就设置好了 Slot, 每个 Slot 可以执行一个任务。

80、Flink 的任务槽（Task Slot）是什么意思？

每个 TaskManager 是一个 JVM 的进程，可以在不同的线程中执行一个或多个子任务。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。

一般来说，我们分配槽的个数都是和 CPU 的核数相等，比如 $8$ 核，那么就分配 $8$ 个槽。Flink 将进程的内存划分到多个 slot 中。图中有 $2$ 个 TaskManager，每个 TaskManager 有 $3$ 个 slot，每个 slot 占有 $1/3$ 的内存。

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任务是可以控制的，那就是 $3$ 个，因为不能超过 slot 的数量。 任务槽的作用就是分离任务的托管内存，不会发生 CPU 隔离。
• slot 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。

总结：task slot 的个数代表 TaskManager 可以并行执行的 task 数。

81、Flink 槽共享又是什么意思？

默认情况下，Flink 允许子任务共享插槽，即使它们是不同任务的子任务，只要它们来自同一个作业。结果是一个槽可以保存作业的整个管道。允许插槽共享有主要好处：

• 只需计算 Job 中最高并行度（parallelism）的 task slot。只要这个满足，其他的 Job 也都能满足。

• 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。图中若没有任务槽共享，负载不高的 Source / Map 等 subtask 将会占据许多资源，而负载较高的窗口 subtask 则会缺乏资源。

• 有了任务槽共享，可以将基本并行度（base parallelism）从 $2$ 提升到 $6$。提高了分槽资源的利用率。同时它还可以保障 TaskManager 给 subtask 的分配的 slot 方案更加公平。