4.1 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。每个组件的职责如下:

4.1.1 作业管理器(JobManager)

  1.     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。
  3.     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。

4.1.2 资源管理器(ResourceManager)

  1.     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􏰀供了不同资源管理器，比如 YARN、Mesos、K8s，以及 standalone 部署。
  2.   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􏰀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。

4.1.3 任务管理器(TaskManager)

  1.     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􏰀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。

4.1.4 分发器(Dispatcher)

  1.     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WebUI，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。

4.2 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:

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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:

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Flink 任务提交后，Client 向 HDFS 上传 Flink 的 Jar 包和配置，之后向 Yarn ResourceManager 提交任务，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，之后 ApplicationMaster 向 ResourceManager申请资源启动 TaskManager，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。

4.3 任务调度原理

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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。

4.3.1 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。
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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高效率。
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4.3.2 程序与数据流(DataFlow)

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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。
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4.3.3 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。
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4.3.4 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。
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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

4.3.5 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􏰀升吞吐量。链接的行 为可以在编程 API 中进行指定。
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