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Flink执行流程与源码分析(面试必问,建议收藏)

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Flink主要组件

Flink执行流程与源码分析(面试必问,建议收藏)


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

// 入 口
StandaloneSessionClusterEntrypoint.main() ClusterEntrypoint.runClusterEntrypoint(entrypoint);
clusterEntrypoint.startCluster(); 
runCluster(configuration, pluginManager);

// 第一步:初始化各种服务
 /**
  * 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
  *  初始化服务,如 JobManager 的 Akka RPC 服务,HA 服务,心跳检查服务,metric service
  *  这些服务都是 Master 节点要使用到的一些服务
  *  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
  *  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
  *  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
  *  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。
  *  5、metricRegistry:   跟踪所有已注册的 Metric,它作为连接 MetricGroup 和 MetricReporter
  *  6、archivedExecutionGraphStore:   存储执行图ExecutionGraph的可序列化形式。
*/
initializeServices(configuration, pluginManager);

// 创建 DispatcherResourceManagerComponentFactory, 初始化各种组件的
工厂实例
// 其实内部包含了三个重要的成员变量:
// 创建 ResourceManager 的工厂实例
// 创建 Dispatcher 的工厂实例
// 创建 WebMonitorEndpoint 的工厂实例
createDispatcherResourceManagerComponentFactory(configuration);

// 创建 集群运行需要的一些组件:Dispatcher, ResourceManager 等
// 创 建 ResourceManager
// 创 建 Dispatcher
// 创 建 WebMonitorEndpoint
clusterComponent = dispatcherResourceManagerComponentFactory.create(...)

1. initializeServices():初始化各种服务

// 初 始 化 和 启 动 AkkaRpcService, 内 部 其 实 包 装 了 一 个 ActorSystem commonRpcService = AkkaRpcServiceUtils.createRemoteRpcService(...)

// 初始化一个负责 IO 的线程池
ioExecutor = Executors.newFixedThreadPool(...)
// 初始化 HA 服务组件,负责 HA 服务的是:ZooKeeperHaServices haServices = createHaServices(configuration, ioExecutor);

// 初始化 BlobServer 服务端
blobServer = new BlobServer(configuration, haServices.createBlobStore()); blobServer.start();

// 初始化心跳服务组件, heartbeatServices = HeartbeatServices heartbeatServices = createHeartbeatServices(configuration);

// 初始化一个用来存储 ExecutionGraph 的 Store, 实现是:
FileArchivedExecutionGraphStore
archivedExecutionGraphStore = createSerializableExecutionGraphStore(...)

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

1、DispatcherRunnerFactory,默认实现:DefaultDispatcherRunnerFactory 

2、ResourceManagerFactory,默认实现:StandaloneResourceManagerFactory

3、RestEndpointFactory,默认实现:SessionRestEndpointFactory

clusterComponent = dispatcherResourceManagerComponentFactory
    .create(configuration, ioExecutor, commonRpcService, haServices,
     blobServer, heartbeatServices, metricRegistry,
     archivedExecutionGraphStore,
     new RpcMetricQueryServiceRetriever(metricRegistry.getMetricQueryServiceRpcService()),
     this);

3. 创建 WebMonitorEndpoint


/*************************************************
  *  创建 WebMonitorEndpoint 实例, 在 Standalone 模式下:DispatcherRestEndpoint
  *  1、restEndpointFactory = SessionRestEndpointFactory
  *  2、webMonitorEndpoint = DispatcherRestEndpoint
  *  3、highAvailabilityServices.getClusterRestEndpointLeaderElectionService() = ZooKeeperLeaderElectionService
  *  当前这个 DispatcherRestEndpoint 的作用是:
  *  1、初始化的过程中,会一大堆的 Handler
  *  2、启动一个 Netty 的服务端,绑定了这些 Handler
  *  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
  *  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
  *  5、补充一个:job 由 JobSubmitHandler 执行完毕之后,转交给 Dispatcher 去调度执行
  */
 webMonitorEndpoint = restEndpointFactory.createRestEndpoint(
  configuration, dispatcherGatewayRetriever, resourceManagerGatewayRetriever,
  blobServer, executor, metricFetcher,
  highAvailabilityServices.getClusterRestEndpointLeaderElectionService(),
  fatalErrorHandler
 );

4. 创建 resourceManager

 /*************************************************
  *  创建 StandaloneResourceManager 实例对象
  *  1、resourceManager = StandaloneResourceManager
  *  2、resourceManagerFactory = StandaloneResourceManagerFactory
 */

 resourceManager = resourceManagerFactory.createResourceManager(
  configuration, ResourceID.generate(),
  rpcService, highAvailabilityServices, heartbeatServices,
  fatalErrorHandler, new ClusterInformation(hostname, blobServer.getPort()),
  webMonitorEndpoint.getRestBaseUrl(), metricRegistry, hostname
 );
protected ResourceManager<ResourceID> createResourceManager(
  Configuration configuration,
  ResourceID resourceId,
  RpcService rpcService,
  HighAvailabilityServices highAvailabilityServices,
  HeartbeatServices heartbeatServices,
  FatalErrorHandler fatalErrorHandler,
  ClusterInformation clusterInformation,
  @Nullable String webInterfaceUrl,
  ResourceManagerMetricGroup resourceManagerMetricGroup,
  ResourceManagerRuntimeServices resourceManagerRuntimeServices) {

 final Time standaloneClusterStartupPeriodTime = ConfigurationUtils.getStandaloneClusterStartupPeriodTime(configuration);

 /*************************************************
  *  注释: 得到一个 StandaloneResourceManager 实例对象
  */
 return new StandaloneResourceManager(
  rpcService,
  resourceId,
  highAvailabilityServices,
  heartbeatServices,
  resourceManagerRuntimeServices.getSlotManager(),
  ResourceManagerPartitionTrackerImpl::new,
  resourceManagerRuntimeServices.getJobLeaderIdService(),
  clusterInformation,
  fatalErrorHandler,
  resourceManagerMetricGroup,
  standaloneClusterStartupPeriodTime,
  AkkaUtils.getTimeoutAsTime(configuration)
 );

 }
 
/**
requestSlot():接受 solt请求
sendSlotReport(..): 将solt请求发送TaskManager
registerJobManager(...): 注册job管理者。 该job指的是 提交给flink的应用程序
registerTaskExecutor(...): 注册task执行者。
**/
public ResourceManager(RpcService rpcService, ResourceID resourceId, HighAvailabilityServices highAvailabilityServices,
  HeartbeatServices heartbeatServices, SlotManager slotManager, ResourceManagerPartitionTrackerFactory clusterPartitionTrackerFactory,
  JobLeaderIdService jobLeaderIdService, ClusterInformation clusterInformation, FatalErrorHandler fatalErrorHandler,
  ResourceManagerMetricGroup resourceManagerMetricGroup, Time rpcTimeout) {

 /*************************************************
  *  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
  */
 super(rpcService, AkkaRpcServiceUtils.createRandomName(RESOURCE_MANAGER_NAME), null);
 protected RpcEndpoint(final RpcService rpcService, final String endpointId) {
  this.rpcService = checkNotNull(rpcService, "rpcService");
  this.endpointId = checkNotNull(endpointId, "endpointId");

  /*************************************************
   *  注释:ResourceManager 或者 TaskExecutor 中的 RpcServer 实现
   *  以 ResourceManager 为例说明:
   *  启动 ResourceManager 的 RPCServer 服务
   *  这里启动的是 ResourceManager 的 Rpc 服务端。
   *  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
   *  通过动态代理的形式构建了一个Server
   */
  this.rpcServer = rpcService.startServer(this);

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

/*************************************************

 *  创建 并启动 Dispatcher
 *  1、dispatcherRunner = DispatcherRunnerLeaderElectionLifecycleManager
 *  2、dispatcherRunnerFactory = DefaultDispatcherRunnerFactory
 *  第一个参数:ZooKeeperLeaderElectionService
 *  -
 *  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
 *  新版本: 直接创建一个 DispatcherRunner, 内部就是要创建和启动 Dispatcher
 *  -
 *  DispatcherRunner 是对 Dispatcher 的封装。
 *  DispatcherRunner被创建的代码的内部,会创建 Dispatcher并启动
 */
log.debug("Starting Dispatcher.");
dispatcherRunner = dispatcherRunnerFactory.createDispatcherRunner(
 highAvailabilityServices.getDispatcherLeaderElectionService(), fatalErrorHandler,
 // TODO_ZYM 注释: 注意第三个参数
 new HaServicesJobGraphStoreFactory(highAvailabilityServices),
 ioExecutor, rpcService, partialDispatcherServices
);

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)

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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

public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T, R> mapper) {
  // 通过java reflection抽出mapper的返回值类型
  TypeInformation<R> outType = TypeExtractor.getMapReturnTypes(clean(mapper), getType(),
      Utils.getCallLocationName(), true);

  // 返回一个新的DataStream,SteramMap 为 StreamOperator 的实现类
  return transform("Map", outType, new StreamMap<>(clean(mapper)));
}

public <R> SingleOutputStreamOperator<R> transform(String operatorName, TypeInformation<R> outTypeInfo, OneInputStreamOperator<T, R> operator) {
  // read the output type of the input Transform to coax out errors about MissingTypeInfo
  transformation.getOutputType();

  // 新的transformation会连接上当前DataStream中的transformation,从而构建成一棵树
  OneInputTransformation<T, R> resultTransform = new OneInputTransformation<>(
      this.transformation,
      operatorName,
      operator,
      outTypeInfo,
      environment.getParallelism());

  @SuppressWarnings({ "unchecked""rawtypes" })
  SingleOutputStreamOperator<R> returnStream = new SingleOutputStreamOperator(environment, resultTransform);

  // 所有的transformation都会存到 env 中,调用execute时遍历该list生成StreamGraph
  getExecutionEnvironment().addOperator(resultTransform);

  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。

    

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  • 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

// ExecutionGraphBuilder
 public static ExecutionGraph buildGraph(
  @Nullable ExecutionGraph prior,
  JobGraph jobGraph,
  ...) throws JobExecutionException, JobException {
  // 构建JobInformation
  
  // 构建ExecutionGraph
  
  // 将JobGraph进行拓扑排序,获取sortedTopology顶点集合
  List<JobVertex> sortedTopology = jobGraph.getVerticesSortedTopologicallyFromSources();
  
  executionGraph.attachJobGraph(sortedTopology);

  return executionGraph;
 }

  1. 构建ExecutionJobVertex,连接IntermediateResultPartition和ExecutionVertex
//ExecutionGraph
 public void attachJobGraph(List<JobVertex> topologiallySorted) throws JobException {
  for (JobVertex jobVertex : topologiallySorted) {
   // 构建ExecutionJobVertex
   ExecutionJobVertex ejv = new ExecutionJobVertex(
     this,
     jobVertex,
     1,
     maxPriorAttemptsHistoryLength,
     rpcTimeout,
     globalModVersion,
     createTimestamp);
   // 连接IntermediateResultPartition和ExecutionVertex
   ev.connectToPredecessors(this.intermediateResults);
 }
  
  
  // ExecutionJobVertex
 public void connectToPredecessors(Map<IntermediateDataSetID, IntermediateResult> intermediateDataSets) throws JobException {
  List<JobEdge> inputs = jobVertex.getInputs();
  
  for (int num = 0; num < inputs.size(); num++) {
   JobEdge edge = inputs.get(num);
   IntermediateResult ires = intermediateDataSets.get(edge.getSourceId());
   this.inputs.add(ires);
   int consumerIndex = ires.registerConsumer();
   
   for (int i = 0; i < parallelism; i++) {
    ExecutionVertex ev = taskVertices[i];
    ev.connectSource(num, ires, edge, consumerIndex);
   }
  }
 }

拆分计划(可执行能力)

// ExecutionVertex
 public void connectSource(int inputNumber, IntermediateResult source, JobEdge edge, int consumerNumber) {

  final DistributionPattern pattern = edge.getDistributionPattern();
  final IntermediateResultPartition[] sourcePartitions = source.getPartitions();

  ExecutionEdge[] edges;

  switch (pattern) {
   // 下游 JobVertex 的输入 partition 算法,如果是 forward 或 rescale 的话为 POINTWISE
   case POINTWISE:
    edges = connectPointwise(sourcePartitions, inputNumber);
    break;
   // 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
   case ALL_TO_ALL:
    edges = connectAllToAll(sourcePartitions, inputNumber);
    break;

   default:
    throw new RuntimeException("Unrecognized distribution pattern.");

  }

  inputEdges[inputNumber] = edges;
  for (ExecutionEdge ee : edges) {
   ee.getSource().addConsumer(ee, consumerNumber);
  }
 }


 private ExecutionEdge[] connectPointwise(IntermediateResultPartition[] sourcePartitions, int inputNumber) {
  final int numSources = sourcePartitions.length;
  final int parallelism = getTotalNumberOfParallelSubtasks();

  // 如果并发数等于partition数,则一对一进行连接
  if (numSources == parallelism) {
   return new ExecutionEdge[] { new ExecutionEdge(sourcePartitions[subTaskIndex], this, inputNumber) };
  }
  //  如果并发数大于partition数,则一对多进行连接
  else if (numSources < parallelism) {

   int sourcePartition;

   if (parallelism % numSources == 0) {
    int factor = parallelism / numSources;
    sourcePartition = subTaskIndex / factor;
   }
   else {
    float factor = ((float) parallelism) / numSources;
    sourcePartition = (int) (subTaskIndex / factor);
   }

   return new ExecutionEdge[] { new ExecutionEdge(sourcePartitions[sourcePartition], this, inputNumber) };
  }
  // 果并发数小于partition数,则多对一进行连接
  else {
   if (numSources % parallelism == 0) {
    int factor = numSources / parallelism;
    int startIndex = subTaskIndex * factor;

    ExecutionEdge[] edges = new ExecutionEdge[factor];
    for (int i = 0; i < factor; i++) {
     edges[i] = new ExecutionEdge(sourcePartitions[startIndex + i], this, inputNumber);
    }
    return edges;
   }
   else {
    float factor = ((float) numSources) / parallelism;

    int start = (int) (subTaskIndex * factor);
    int end = (subTaskIndex == getTotalNumberOfParallelSubtasks() - 1) ?
      sourcePartitions.length :
      (int) ((subTaskIndex + 1) * factor);

    ExecutionEdge[] edges = new ExecutionEdge[end - start];
    for (int i = 0; i < edges.length; i++) {
     edges[i] = new ExecutionEdge(sourcePartitions[start + i], this, inputNumber);
    }

    return edges;
   }
  }
 }


 private ExecutionEdge[] connectAllToAll(IntermediateResultPartition[] sourcePartitions, int inputNumber) {
  ExecutionEdge[] edges = new ExecutionEdge[sourcePartitions.length];

  for (int i = 0; i < sourcePartitions.length; i++) {
   IntermediateResultPartition irp = sourcePartitions[i];
   edges[i] = new ExecutionEdge(irp, this, inputNumber);
  }

  return edges;
 }

  1. 返回ExecutionGraph

TaskManager

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

public CompletableFuture<Acknowledge> submitTask(
   TaskDeploymentDescriptor tdd,
   JobMasterId jobMasterId,
   Time timeout) {

    jobInformation = tdd.getSerializedJobInformation().deserializeValue(getClass().getClassLoader());
    taskInformation = tdd.getSerializedTaskInformation().deserializeValue(getClass().getClassLoader());
   
   TaskMetricGroup taskMetricGroup = taskManagerMetricGroup.addTaskForJob(xxx);

   InputSplitProvider inputSplitProvider = new RpcInputSplitProvider(xxx);

   TaskManagerActions taskManagerActions = jobManagerConnection.getTaskManagerActions();
   CheckpointResponder checkpointResponder = jobManagerConnection.getCheckpointResponder();

   LibraryCacheManager libraryCache = jobManagerConnection.getLibraryCacheManager();
   ResultPartitionConsumableNotifier resultPartitionConsumableNotifier = jobManagerConnection.getResultPartitionConsumableNotifier();
   PartitionProducerStateChecker partitionStateChecker = jobManagerConnection.getPartitionStateChecker();

   final TaskLocalStateStore localStateStore = localStateStoresManager.localStateStoreForSubtask(
    jobId,
    tdd.getAllocationId(),
    taskInformation.getJobVertexId(),
    tdd.getSubtaskIndex());

   final JobManagerTaskRestore taskRestore = tdd.getTaskRestore();

   final TaskStateManager taskStateManager = new TaskStateManagerImpl(
    jobId,
    tdd.getExecutionAttemptId(),
    localStateStore,
    taskRestore,
    checkpointResponder);
            //新建一个Task
   Task task = new Task(xxxx);

   log.info("Received task {}.", task.getTaskInfo().getTaskNameWithSubtasks());

   boolean taskAdded;

   try {
    taskAdded = taskSlotTable.addTask(task);
   } catch (SlotNotFoundException | SlotNotActiveException e) {
    throw new TaskSubmissionException("Could not submit task.", e);
   }

   if (taskAdded) {
       //启动任务
    task.startTaskThread();

    return CompletableFuture.completedFuture(Acknowledge.get());
   } 
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。

public void run() {
        while (true) {
            ExecutionState current = this.executionState;
            invokable = loadAndInstantiateInvokable(userCodeClassLoader, nameOfInvokableClass);
            network.registerTask(this);
            Environment env = new RuntimeEnvironment(. . . . );
            invokable.setEnvironment(env);
            //  actual task core work
            if (!transitionState(ExecutionState.DEPLOYING, ExecutionState.RUNNING)) {
            }
            // notify everyone that we switched to running
            notifyObservers(ExecutionState.RUNNING, null);
            executingThread.setContextClassLoader(userCodeClassLoader);
            // run the invokable
            invokable.invoke();

            if (transitionState(ExecutionState.RUNNING, ExecutionState.FINISHED)) {
                notifyObservers(ExecutionState.FINISHED, null);
            }
            Finally{
                // free the network resources
                network.unregisterTask(this);
                // free memory resources
                if (invokable != null) {
                    memoryManager.releaseAll(invokable);
                }
                libraryCache.unregisterTask(jobId, executionId);
                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。

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