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Flink执行流程与源码分析

2021-09-08 22:56大数据左右手王了个博 编程技术

本篇的主题是"Flink架构与执行流程",做下小结,Flink on Yarn的提交执行流程,整体的流程与架构可能三两张图或者三言两语就可以勾勒出画面,但是背后源码的实现是艰辛的。源码的复杂度和当初设计框架的抓狂感,我们只有想象。

Flink执行流程与源码分析

Flink主要组件

Flink执行流程与源码分析

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

(2) 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( Job Graph)、逻辑数据流图( ogical 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。Job Manager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Jobmanagera会负责所有需要中央协调的操作,比如说检查点(checkpoints)的协调。

任务管理器(Taskmanager)

(1) Flink中的工作进程。通常在 Flink中会有多个 Taskmanageria运行, 每个 Taskmanageri都包含了一定数量的插槽( slots)。插槽的数量限制了Taskmanageri能够执行的任务数量。

(2) 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, Taskmanageri就会将一个或者多个插槽提供给Jobmanageri调用。Jobmanager就可以向插槽分配任务( tasks)来执行了。

(3) 在执行过程中, 一个 Taskmanagera可以跟其它运行同一应用程序的Taskmanager交换数据。

资源管理器(Resource Manager)

(1) 主要负责管理任务管理器( Task Manager)的 插槽(slot)Taskmanger插槽是 Flink中定义的处理资源单元。

(2) 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YARNMesos、K8s,以及 standalone部署。

(3) 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 Resourcemanagery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。

分发器(Dispatcher)

(1) 可以跨作业运行,它为应用提交提供了REST接口。

(2)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Jobmanage

(3) Dispatcher他会启动一个 WebUi,用来方便地 展示和监控作业执行的信息。

任务提交流程

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  1. 提交应用
  2. 启动并提交应用
  3. 请求slots
  4. 任务启动
  5. 注册slots
  6. 发出提供slot的指令
  7. 提供slots
  8. 提交要在slots中执行的任务
  9. 交换数据

任务提交流程(YARN)

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a. Flink任务提交后,Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置

b. 随后向 Yarn ResourceManager提交任务ResourceManager分配 Container资源并通知对应的NodeManager启动

c. ApplicationMaster,ApplicationMaster 启动后加载Flink的Jar包和配置构建环境

d. 然后启动JobManager , 之后ApplicationMaster 向ResourceManager 申请资源启动TaskManager

e. ResourceManager 分配 Container 资源后 , 由ApplicationMaster通知资源所在节点的NodeManager启动TaskManager

f. NodeManager 加载 Flink 的 Jar 包和配置构建环境并启动 TaskManager

g. TaskManager 启动后向 JobManager 发送心跳包,并等待 JobManager 向其分配任务。

源码分析--集群启动 JobManager 启动分析

JobManager 的内部包含非常重要的三大组件

  • WebMonitorEndpoint
  • ResourceManager
  • Dispatcher

入口,启动主类:StandaloneSessionClusterEntrypoint

  1. // 入 口 
  2. StandaloneSessionClusterEntrypoint.main() ClusterEntrypoint.runClusterEntrypoint(entrypoint); 
  3. clusterEntrypoint.startCluster();  
  4. runCluster(configuration, pluginManager); 
  5.  
  6. // 第一步:初始化各种服务 
  7.  /** 
  8.   * 初始化了 主节点对外提供服务的时候所需要的 三大核心组件启动时所需要的基础服务 
  9.   *  初始化服务,如 JobManager 的 Akka RPC 服务,HA 服务,心跳检查服务,metric service 
  10.   *  这些服务都是 Master 节点要使用到的一些服务 
  11.   *  1、commonRpcService:  基于 Akka 的 RpcService 实现。RPC 服务启动 Akka 参与者来接收从 RpcGateway 调用 RPC 
  12.   *  2、haServices:    提供对高可用性所需的所有服务的访问注册,分布式计数器和领导人选举 
  13.   *  3、blobServer:    负责侦听传入的请求生成线程来处理这些请求。它还负责创建要存储的目录结构 blob 或临时缓存它们 
  14.   *  4、heartbeatServices:  提供心跳所需的所有服务。这包括创建心跳接收器和心跳发送者。 
  15.   *  5、metricRegistry:   跟踪所有已注册的 Metric,它作为连接 MetricGroup 和 MetricReporter 
  16.   *  6、archivedExecutionGraphStore:   存储执行图ExecutionGraph的可序列化形式。 
  17. */ 
  18. initializeServices(configuration, pluginManager); 
  19.  
  20. // 创建 DispatcherResourceManagerComponentFactory, 初始化各种组件的 
  21. 工厂实例 
  22. // 其实内部包含了三个重要的成员变量: 
  23. // 创建 ResourceManager 的工厂实例 
  24. // 创建 Dispatcher 的工厂实例 
  25. // 创建 WebMonitorEndpoint 的工厂实例 
  26. createDispatcherResourceManagerComponentFactory(configuration); 
  27.  
  28. // 创建 集群运行需要的一些组件:Dispatcher, ResourceManager 等 
  29. // 创 建 ResourceManager 
  30. // 创 建 Dispatcher 
  31. // 创 建 WebMonitorEndpoint 
  32. clusterComponent = dispatcherResourceManagerComponentFactory.create(...) 

1. initializeServices():初始化各种服务

  1. // 初 始 化 和 启 动 AkkaRpcService, 内 部 其 实 包 装 了 一 个 ActorSystem commonRpcService = AkkaRpcServiceUtils.createRemoteRpcService(...) 
  2.  
  3. // 初始化一个负责 IO 的线程池 
  4. ioExecutor = Executors.newFixedThreadPool(...) 
  5. // 初始化 HA 服务组件,负责 HA 服务的是:ZooKeeperHaServices haServices = createHaServices(configuration, ioExecutor); 
  6.  
  7. // 初始化 BlobServer 服务端 
  8. blobServer = new BlobServer(configuration, haServices.createBlobStore()); blobServer.start(); 
  9.  
  10. // 初始化心跳服务组件, heartbeatServices = HeartbeatServices heartbeatServices = createHeartbeatServices(configuration); 
  11.  
  12. // 初始化一个用来存储 ExecutionGraph 的 Store, 实现是: 
  13. FileArchivedExecutionGraphStore 
  14. archivedExecutionGraphStore = createSerializableExecutionGraphStore(...) 

2. createDispatcherResourceManagerComponentFactory(configuration)初始化了多组件的工厂实例

  1. 1、DispatcherRunnerFactory,默认实现:DefaultDispatcherRunnerFactory  
  2.  
  3. 2、ResourceManagerFactory,默认实现:StandaloneResourceManagerFactory  
  4.  
  5. 3、RestEndpointFactory,默认实现:SessionRestEndpointFactory 
  6.  
  7. clusterComponent = dispatcherResourceManagerComponentFactory 
  8.     .create(configuration, ioExecutor, commonRpcService, haServices, 
  9.      blobServer, heartbeatServices, metricRegistry, 
  10.      archivedExecutionGraphStore, 
  11.      new RpcMetricQueryServiceRetriever(metricRegistry.getMetricQueryServiceRpcService()), 
  12.      this); 

3. 创建 WebMonitorEndpoint

  1. /************************************************* 
  2.   *  创建 WebMonitorEndpoint 实例, 在 Standalone 模式下:DispatcherRestEndpoint 
  3.   *  1、restEndpointFactory = SessionRestEndpointFactory 
  4.   *  2、webMonitorEndpoint = DispatcherRestEndpoint 
  5.   *  3、highAvailabilityServices.getClusterRestEndpointLeaderElectionService() = ZooKeeperLeaderElectionService 
  6.   *  当前这个 DispatcherRestEndpoint 的作用是: 
  7.   *  1、初始化的过程中,会一大堆的 Handler 
  8.   *  2、启动一个 Netty 的服务端,绑定了这些 Handler 
  9.   *  3、当 client 通过 flink 命令执行了某些操作(发起 restful 请求), 服务端由 webMonitorEndpoint 来执行处理 
  10.   *  4、举个例子: 如果通过 flink run 提交一个 Job,那么最后是由 webMonitorEndpoint 中的 JobSubmitHandler 来执行处理 
  11.   *  5、补充一个:job 由 JobSubmitHandler 执行完毕之后,转交给 Dispatcher 去调度执行 
  12.   */ 
  13.  webMonitorEndpoint = restEndpointFactory.createRestEndpoint( 
  14.   configuration, dispatcherGatewayRetriever, resourceManagerGatewayRetriever, 
  15.   blobServer, executor, metricFetcher, 
  16.   highAvailabilityServices.getClusterRestEndpointLeaderElectionService(), 
  17.   fatalErrorHandler 
  18.  ); 

4. 创建 resourceManager

  1. /************************************************* 
  2.  *  创建 StandaloneResourceManager 实例对象 
  3.  *  1、resourceManager = StandaloneResourceManager 
  4.  *  2、resourceManagerFactory = StandaloneResourceManagerFactory 
  5. */ 
  6. resourceManager = resourceManagerFactory.createResourceManager( 
  7.  configuration, ResourceID.generate(), 
  8.  rpcService, highAvailabilityServices, heartbeatServices, 
  9.  fatalErrorHandler, new ClusterInformation(hostname, blobServer.getPort()), 
  10.  webMonitorEndpoint.getRestBaseUrl(), metricRegistry, hostname 
  11. ); 
  1. protected ResourceManager<ResourceID> createResourceManager( 
  2.   Configuration configuration, 
  3.   ResourceID resourceId, 
  4.   RpcService rpcService, 
  5.   HighAvailabilityServices highAvailabilityServices, 
  6.   HeartbeatServices heartbeatServices, 
  7.   FatalErrorHandler fatalErrorHandler, 
  8.   ClusterInformation clusterInformation, 
  9.   @Nullable String webInterfaceUrl, 
  10.   ResourceManagerMetricGroup resourceManagerMetricGroup, 
  11.   ResourceManagerRuntimeServices resourceManagerRuntimeServices) { 
  12.  
  13.  final Time standaloneClusterStartupPeriodTime = ConfigurationUtils.getStandaloneClusterStartupPeriodTime(configuration); 
  14.  
  15.  /************************************************* 
  16.   *  注释: 得到一个 StandaloneResourceManager 实例对象 
  17.   */ 
  18.  return new StandaloneResourceManager( 
  19.   rpcService, 
  20.   resourceId, 
  21.   highAvailabilityServices, 
  22.   heartbeatServices, 
  23.   resourceManagerRuntimeServices.getSlotManager(), 
  24.   ResourceManagerPartitionTrackerImpl::new, 
  25.   resourceManagerRuntimeServices.getJobLeaderIdService(), 
  26.   clusterInformation, 
  27.   fatalErrorHandler, 
  28.   resourceManagerMetricGroup, 
  29.   standaloneClusterStartupPeriodTime, 
  30.   AkkaUtils.getTimeoutAsTime(configuration) 
  31.  ); 
  32.  
  33.  } 
  34.   
  1. /** 
  2. requestSlot():接受 solt请求 
  3. sendSlotReport(..): 将solt请求发送TaskManager 
  4. registerJobManager(...): 注册job管理者。 该job指的是 提交给flink的应用程序 
  5. registerTaskExecutor(...): 注册task执行者。 
  6. **/ 
  7. public ResourceManager(RpcService rpcService, ResourceID resourceId, HighAvailabilityServices highAvailabilityServices, 
  8.   HeartbeatServices heartbeatServices, SlotManager slotManager, ResourceManagerPartitionTrackerFactory clusterPartitionTrackerFactory, 
  9.   JobLeaderIdService jobLeaderIdService, ClusterInformation clusterInformation, FatalErrorHandler fatalErrorHandler, 
  10.   ResourceManagerMetricGroup resourceManagerMetricGroup, Time rpcTimeout) { 
  11.  
  12.  /************************************************* 
  13.   *  注释: 当执行完毕这个构造方法的时候,会触发调用 onStart() 方法执行 
  14.   */ 
  15.  super(rpcService, AkkaRpcServiceUtils.createRandomName(RESOURCE_MANAGER_NAME), null); 
  1. protected RpcEndpoint(final RpcService rpcService, final String endpointId) { 
  2.  this.rpcService = checkNotNull(rpcService, "rpcService"); 
  3.  this.endpointId = checkNotNull(endpointId, "endpointId"); 
  4.  
  5.  /************************************************* 
  6.   *  注释:ResourceManager 或者 TaskExecutor 中的 RpcServer 实现 
  7.   *  以 ResourceManager 为例说明: 
  8.   *  启动 ResourceManager 的 RPCServer 服务 
  9.   *  这里启动的是 ResourceManager 的 Rpc 服务端。 
  10.   *  接收 TaskManager 启动好了而之后, 进行注册和心跳,来汇报 Taskmanagaer 的资源情况 
  11.   *  通过动态代理的形式构建了一个Server 
  12.   */ 
  13.  this.rpcServer = rpcService.startServer(this); 

5. 在创建resourceManager同级:启动任务接收器Starting Dispatcher

  1. /************************************************* 
  2.  
  3.  *  创建 并启动 Dispatcher 
  4.  *  1、dispatcherRunner = DispatcherRunnerLeaderElectionLifecycleManager 
  5.  *  2、dispatcherRunnerFactory = DefaultDispatcherRunnerFactory 
  6.  *  第一个参数:ZooKeeperLeaderElectionService 
  7.  *  - 
  8.  *  老版本: 这个地方是直接创建一个 Dispatcher 对象然后调用 dispatcher.start() 来启动 
  9.  *  新版本: 直接创建一个 DispatcherRunner, 内部就是要创建和启动 Dispatcher 
  10.  *  - 
  11.  *  DispatcherRunner 是对 Dispatcher 的封装。 
  12.  *  DispatcherRunner被创建的代码的内部,会创建 Dispatcher并启动 
  13.  */ 
  14. log.debug("Starting Dispatcher."); 
  15. dispatcherRunner = dispatcherRunnerFactory.createDispatcherRunner( 
  16.  highAvailabilityServices.getDispatcherLeaderElectionService(), fatalErrorHandler, 
  17.  // TODO_ZYM 注释: 注意第三个参数 
  18.  new HaServicesJobGraphStoreFactory(highAvailabilityServices), 
  19.  ioExecutor, rpcService, partialDispatcherServices 
  20. ); 

Dispatcher 启动后,将会等待任务提交,如果有任务提交,则会经过submitJob(...)函数进入后续处理。

提交(一个Flink应用的提交必须经过三个graph的转换)

Flink执行流程与源码分析

首先看下一些名词

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。可以用一个 DAG 来表示),DAG 的顶点是 StreamNode,边是 StreamEdge,边包含了由哪个 StreamNode 依赖哪个 StreamNode。

  • StreamNode:用来代表 operator 的类,并具有所有相关的属性,如并发度、入边和出边等。
  • StreamEdge:表示连接两个StreamNode的边。

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DataStream 上常见的 transformation 有 map、flatmap、filter等(见DataStream Transformation了解更多)。这些transformation会构造出一棵 StreamTransformation 树,通过这棵树转换成 StreamGraph

以map方法为例,看看源码

  1. public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T, R> mapper) { 
  2.   // 通过java reflection抽出mapper的返回值类型 
  3.   TypeInformation<R> outType = TypeExtractor.getMapReturnTypes(clean(mapper), getType(), 
  4.       Utils.getCallLocationName(), true); 
  5.  
  6.   // 返回一个新的DataStream,SteramMap 为 StreamOperator 的实现类 
  7.   return transform("Map", outType, new StreamMap<>(clean(mapper))); 
  8.  
  9. public <R> SingleOutputStreamOperator<R> transform(String operatorName, TypeInformation<R> outTypeInfo, OneInputStreamOperator<T, R> operator) { 
  10.   // read the output type of the input Transform to coax out errors about MissingTypeInfo 
  11.   transformation.getOutputType(); 
  12.  
  13.   // 新的transformation会连接上当前DataStream中的transformation,从而构建成一棵树 
  14.   OneInputTransformation<T, R> resultTransform = new OneInputTransformation<>( 
  15.       this.transformation, 
  16.       operatorName, 
  17.       operator, 
  18.       outTypeInfo, 
  19.       environment.getParallelism()); 
  20.  
  21.   @SuppressWarnings({ "unchecked""rawtypes" }) 
  22.   SingleOutputStreamOperator<R> returnStream = new SingleOutputStreamOperator(environment, resultTransform); 
  23.  
  24.   // 所有的transformation都会存到 env 中,调用execute时遍历该list生成StreamGraph 
  25.   getExecutionEnvironment().addOperator(resultTransform); 
  26.  
  27.   return returnStream; 

map转换将用户自定义的函数MapFunction包装到StreamMap这个Operator中,再将StreamMap包装到OneInputTransformation,最后该transformation存到env中,当调用env.execute时,遍历其中的transformation集合构造出StreamGraph

JobGraph

(1) 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。

Flink执行流程与源码分析

  • 将并不涉及到 shuffle 的算子进行合并。
  • 对于同一个 operator chain 里面的多个算子,会在同一个 task 中执行。
  • 对于不在同一个 operator chain 里的算子,会在不同的 task 中执行。

(2) JobGraph 用来由 JobClient 提交给 JobManager,是由顶点(JobVertex)、中间结果(IntermediateDataSet)和边(JobEdge)组成的 DAG 图。

(3) JobGraph 定义作业级别的配置,而每个顶点和中间结果定义具体操作和中间数据的设置。

JobVertex

JobVertex 相当于是 JobGraph 的顶点。经过优化后符合条件的多个StreamNode可能会chain在一起生成一个JobVertex,即一个JobVertex包含一个或多个operator,JobVertex的输入是JobEdge,输出是IntermediateDataSet。

IntermediateDataSet

JobVertex的输出,即经过operator处理产生的数据集。

JobEdge

job graph中的一条数据传输通道。source 是IntermediateDataSet,sink 是 JobVertex。即数据通过JobEdge由IntermediateDataSet传递给目标JobVertex。

(1) 首先是通过API会生成transformations,通过transformations会生成StreamGraph。

(2)将StreamGraph的某些StreamNode Chain在一起生成JobGraph,前两步转换都是在客户端完成。

(3)最后会将JobGraph转换为ExecutionGraph,相比JobGraph会增加并行度的概念,这一步是在Jobmanager里完成。

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ExecutionJobVertex

ExecutionJobVertex一一对应JobGraph中的JobVertex

ExecutionVertex

一个ExecutionJobVertex对应n个ExecutionVertex,其中n就是算子的并行度。ExecutionVertex就是并行任务的一个子任务

Execution

Execution 是对 ExecutionVertex 的一次执行,通过 ExecutionAttemptId 来唯一标识。

IntermediateResult

在 JobGraph 中用 IntermediateDataSet 表示 JobVertex 的对外输出,一个 JobGraph 可能有 n(n >=0) 个输出。在 ExecutionGraph 中,与此对应的就是 IntermediateResult。每一个 IntermediateResult 就有 numParallelProducers(并行度) 个生产者,每个生产者的在相应的 IntermediateResult 上的输出对应一个 IntermediateResultPartition。IntermediateResultPartition 表示的是 ExecutionVertex 的一个输出分区

ExecutionEdge

ExecutionEdge 表示 ExecutionVertex 的输入,通过 ExecutionEdge 将 ExecutionVertex 和 IntermediateResultPartition 连接起来,进而在不同的 ExecutionVertex 之间建立联系。

ExecutionGraph的构建

  1. 构建JobInformation
  2. 构建ExecutionGraph
  3. 将JobGraph进行拓扑排序,获取sortedTopology顶点集合
  1. // ExecutionGraphBuilder 
  2.  public static ExecutionGraph buildGraph( 
  3.   @Nullable ExecutionGraph prior
  4.   JobGraph jobGraph, 
  5.   ...) throws JobExecutionException, JobException { 
  6.   // 构建JobInformation 
  7.    
  8.   // 构建ExecutionGraph 
  9.    
  10.   // 将JobGraph进行拓扑排序,获取sortedTopology顶点集合 
  11.   List<JobVertex> sortedTopology = jobGraph.getVerticesSortedTopologicallyFromSources(); 
  12.    
  13.   executionGraph.attachJobGraph(sortedTopology); 
  14.  
  15.   return executionGraph; 
  16.  } 

构建ExecutionJobVertex,连接IntermediateResultPartition和ExecutionVertex

  1. //ExecutionGraph 
  2.  public void attachJobGraph(List<JobVertex> topologiallySorted) throws JobException { 
  3.   for (JobVertex jobVertex : topologiallySorted) { 
  4.    // 构建ExecutionJobVertex 
  5.    ExecutionJobVertex ejv = new ExecutionJobVertex( 
  6.      this, 
  7.      jobVertex, 
  8.      1, 
  9.      maxPriorAttemptsHistoryLength, 
  10.      rpcTimeout, 
  11.      globalModVersion, 
  12.      createTimestamp); 
  13.    // 连接IntermediateResultPartition和ExecutionVertex 
  14.    ev.connectToPredecessors(this.intermediateResults); 
  15.  } 
  16.    
  17.    
  18.   // ExecutionJobVertex 
  19.  public void connectToPredecessors(Map<IntermediateDataSetID, IntermediateResult> intermediateDataSets) throws JobException { 
  20.   List<JobEdge> inputs = jobVertex.getInputs(); 
  21.    
  22.   for (int num = 0; num < inputs.size(); num++) { 
  23.    JobEdge edge = inputs.get(num); 
  24.    IntermediateResult ires = intermediateDataSets.get(edge.getSourceId()); 
  25.    this.inputs.add(ires); 
  26.    int consumerIndex = ires.registerConsumer(); 
  27.     
  28.    for (int i = 0; i < parallelism; i++) { 
  29.     ExecutionVertex ev = taskVertices[i]; 
  30.     ev.connectSource(num, ires, edge, consumerIndex); 
  31.    } 
  32.   } 
  33.  } 

拆分计划(可执行能力)

  1. // ExecutionVertex 
  2.  public void connectSource(int inputNumber, IntermediateResult source, JobEdge edge, int consumerNumber) { 
  3.  
  4.   final DistributionPattern pattern = edge.getDistributionPattern(); 
  5.   final IntermediateResultPartition[] sourcePartitions = source.getPartitions(); 
  6.  
  7.   ExecutionEdge[] edges; 
  8.  
  9.   switch (pattern) { 
  10.    // 下游 JobVertex 的输入 partition 算法,如果是 forward 或 rescale 的话为 POINTWISE 
  11.    case POINTWISE: 
  12.     edges = connectPointwise(sourcePartitions, inputNumber); 
  13.     break; 
  14.    // 每一个并行的ExecutionVertex节点都会链接到源节点产生的所有中间结果IntermediateResultPartition 
  15.    case ALL_TO_ALL: 
  16.     edges = connectAllToAll(sourcePartitions, inputNumber); 
  17.     break; 
  18.  
  19.    default
  20.     throw new RuntimeException("Unrecognized distribution pattern."); 
  21.  
  22.   } 
  23.  
  24.   inputEdges[inputNumber] = edges; 
  25.   for (ExecutionEdge ee : edges) { 
  26.    ee.getSource().addConsumer(ee, consumerNumber); 
  27.   } 
  28.  } 
  29.  
  30.  
  31.  private ExecutionEdge[] connectPointwise(IntermediateResultPartition[] sourcePartitions, int inputNumber) { 
  32.   final int numSources = sourcePartitions.length; 
  33.   final int parallelism = getTotalNumberOfParallelSubtasks(); 
  34.  
  35.   // 如果并发数等于partition数,则一对一进行连接 
  36.   if (numSources == parallelism) { 
  37.    return new ExecutionEdge[] { new ExecutionEdge(sourcePartitions[subTaskIndex], this, inputNumber) }; 
  38.   } 
  39.   //  如果并发数大于partition数,则一对多进行连接 
  40.   else if (numSources < parallelism) { 
  41.  
  42.    int sourcePartition; 
  43.  
  44.    if (parallelism % numSources == 0) { 
  45.     int factor = parallelism / numSources; 
  46.     sourcePartition = subTaskIndex / factor; 
  47.    } 
  48.    else { 
  49.     float factor = ((float) parallelism) / numSources; 
  50.     sourcePartition = (int) (subTaskIndex / factor); 
  51.    } 
  52.  
  53.    return new ExecutionEdge[] { new ExecutionEdge(sourcePartitions[sourcePartition], this, inputNumber) }; 
  54.   } 
  55.   // 果并发数小于partition数,则多对一进行连接 
  56.   else { 
  57.    if (numSources % parallelism == 0) { 
  58.     int factor = numSources / parallelism; 
  59.     int startIndex = subTaskIndex * factor; 
  60.  
  61.     ExecutionEdge[] edges = new ExecutionEdge[factor]; 
  62.     for (int i = 0; i < factor; i++) { 
  63.      edges[i] = new ExecutionEdge(sourcePartitions[startIndex + i], this, inputNumber); 
  64.     } 
  65.     return edges; 
  66.    } 
  67.    else { 
  68.     float factor = ((float) numSources) / parallelism; 
  69.  
  70.     int start = (int) (subTaskIndex * factor); 
  71.     int end = (subTaskIndex == getTotalNumberOfParallelSubtasks() - 1) ? 
  72.       sourcePartitions.length : 
  73.       (int) ((subTaskIndex + 1) * factor); 
  74.  
  75.     ExecutionEdge[] edges = new ExecutionEdge[end - start]; 
  76.     for (int i = 0; i < edges.length; i++) { 
  77.      edges[i] = new ExecutionEdge(sourcePartitions[start + i], this, inputNumber); 
  78.     } 
  79.  
  80.     return edges; 
  81.    } 
  82.   } 
  83.  } 
  84.  
  85.  
  86.  private ExecutionEdge[] connectAllToAll(IntermediateResultPartition[] sourcePartitions, int inputNumber) { 
  87.   ExecutionEdge[] edges = new ExecutionEdge[sourcePartitions.length]; 
  88.  
  89.   for (int i = 0; i < sourcePartitions.length; i++) { 
  90.    IntermediateResultPartition irp = sourcePartitions[i]; 
  91.    edges[i] = new ExecutionEdge(irp, this, inputNumber); 
  92.   } 
  93.  
  94.   return edges; 
  95.  } 

Flink执行流程与源码分析

返回ExecutionGraph

TaskManager

TaskManager启动

  1. public static void runTaskManager(Configuration configuration, ResourceID resourceId) throws Exception { 
  2.         //主要初始化一堆的service,并新建一个org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor 
  3.   final TaskManagerRunner taskManagerRunner = new TaskManagerRunner(configuration,resourceId); 
  4.   //调用TaskExecutor的start()方法 
  5.         taskManagerRunner.start(); 

TaskExecutor :submitTask()

接着的重要函数是shumitTask()函数,该函数会通过AKKA机制,向TaskManager发出一个submitTask的消息请求,TaskManager收到消息请求后,会执行submitTask()方法。(省略了部分代码)。

  1. public CompletableFuture<Acknowledge> submitTask( 
  2.    TaskDeploymentDescriptor tdd, 
  3.    JobMasterId jobMasterId, 
  4.    Time timeout) { 
  5.  
  6.     jobInformation = tdd.getSerializedJobInformation().deserializeValue(getClass().getClassLoader()); 
  7.     taskInformation = tdd.getSerializedTaskInformation().deserializeValue(getClass().getClassLoader()); 
  8.     
  9.    TaskMetricGroup taskMetricGroup = taskManagerMetricGroup.addTaskForJob(xxx); 
  10.  
  11.    InputSplitProvider inputSplitProvider = new RpcInputSplitProvider(xxx); 
  12.  
  13.    TaskManagerActions taskManagerActions = jobManagerConnection.getTaskManagerActions(); 
  14.    CheckpointResponder checkpointResponder = jobManagerConnection.getCheckpointResponder(); 
  15.  
  16.    LibraryCacheManager libraryCache = jobManagerConnection.getLibraryCacheManager(); 
  17.    ResultPartitionConsumableNotifier resultPartitionConsumableNotifier = jobManagerConnection.getResultPartitionConsumableNotifier(); 
  18.    PartitionProducerStateChecker partitionStateChecker = jobManagerConnection.getPartitionStateChecker(); 
  19.  
  20.    final TaskLocalStateStore localStateStore = localStateStoresManager.localStateStoreForSubtask( 
  21.     jobId, 
  22.     tdd.getAllocationId(), 
  23.     taskInformation.getJobVertexId(), 
  24.     tdd.getSubtaskIndex()); 
  25.  
  26.    final JobManagerTaskRestore taskRestore = tdd.getTaskRestore(); 
  27.  
  28.    final TaskStateManager taskStateManager = new TaskStateManagerImpl( 
  29.     jobId, 
  30.     tdd.getExecutionAttemptId(), 
  31.     localStateStore, 
  32.     taskRestore, 
  33.     checkpointResponder); 
  34.             //新建一个Task 
  35.    Task task = new Task(xxxx); 
  36.  
  37.    log.info("Received task {}.", task.getTaskInfo().getTaskNameWithSubtasks()); 
  38.  
  39.    boolean taskAdded; 
  40.  
  41.    try { 
  42.     taskAdded = taskSlotTable.addTask(task); 
  43.    } catch (SlotNotFoundException | SlotNotActiveException e) { 
  44.     throw new TaskSubmissionException("Could not submit task.", e); 
  45.    } 
  46.  
  47.    if (taskAdded) { 
  48.        //启动任务 
  49.     task.startTaskThread(); 
  50.  
  51.     return CompletableFuture.completedFuture(Acknowledge.get()); 
  52.    }  

最后创建执行Task的线程,然后调用startTaskThread()来启动具体的执行线程,Task线程内部的run()方法承载了被执行的核心逻辑。

Task是执行在TaskExecutor进程里的一个线程,下面来看看其run方法

(1) 检测当前状态,正常情况为CREATED,如果是FAILED或CANCELING直接返回,其余状态将抛异常。

(2) 读取DistributedCache文件。

(3) 启动ResultPartitionWriter和InputGate。

(4) 向taskEventDispatcher注册partitionWriter。

(5) 根据nameOfInvokableClass加载对应的类并实例化。

(6) 将状态置为RUNNING并执行invoke方法。

  1. public void run() { 
  2.         while (true) { 
  3.             ExecutionState current = this.executionState; 
  4.             invokable = loadAndInstantiateInvokable(userCodeClassLoader, nameOfInvokableClass); 
  5.             network.registerTask(this); 
  6.             Environment env = new RuntimeEnvironment(. . . . ); 
  7.             invokable.setEnvironment(env); 
  8.             //  actual task core work 
  9.             if (!transitionState(ExecutionState.DEPLOYING, ExecutionState.RUNNING)) { 
  10.             } 
  11.             // notify everyone that we switched to running 
  12.             notifyObservers(ExecutionState.RUNNING, null); 
  13.             executingThread.setContextClassLoader(userCodeClassLoader); 
  14.             // run the invokable 
  15.             invokable.invoke(); 
  16.  
  17.             if (transitionState(ExecutionState.RUNNING, ExecutionState.FINISHED)) { 
  18.                 notifyObservers(ExecutionState.FINISHED, null); 
  19.             } 
  20.             Finally{ 
  21.                 // free the network resources 
  22.                 network.unregisterTask(this); 
  23.                 // free memory resources 
  24.                 if (invokable != null) { 
  25.                     memoryManager.releaseAll(invokable); 
  26.                 } 
  27.                 libraryCache.unregisterTask(jobId, executionId); 
  28.                 removeCachedFiles(distributedCacheEntries, fileCache); 

总结

整体的流程与架构可能三两张图或者三言两语就可以勾勒出画面,但是背后源码的实现是艰辛的。源码的复杂度和当初设计框架的抓狂感,我们只有想象。现在我们只是站在巨人的肩膀上去学习。

本篇的主题是"Flink架构与执行流程",做下小结,Flink on Yarn的提交执行流程:

1 Flink任务提交后,Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置。

2 向Yarn ResourceManager提交任务。

3 ResourceManager分配Container资源并通知对应的NodeManager启动ApplicationMaster。

4 ApplicationMaster启动后加载Flink的Jar包和配置构建环境。

5 启动JobManager之后ApplicationMaster向ResourceManager申请资源启动TaskManager。

6 ResourceManager分配Container资源后,由ApplicationMaster通知资源所在节点的NodeManager启动TaskManager。

7 NodeManager加载Flink的Jar包和配置构建环境并启动TaskManager。

8 TaskManager启动后向JobManager发送心跳包,并等待JobManager向其分配任务。

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/iA_nMURBPMeqkSJ-kQUEjw

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