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Flink的分区策略_flink分区策略

作者：IT小白 | 2024-06-01 23:31:53

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flink分区策略

顾名思义，“分区”（partitioning ）操作就是要将数据进行重新分布，传递到不同的流分区

去进行下一步处理。其实我们对分区操作并不陌生，前面介绍聚合算子时，已经提到了 keyBy ，

它就是一种按照键的哈希值来进行重新分区的操作。只不过这种分区操作只能保证把数据按

key “分开”，至于分得均不均匀、每个 key 的数据具体会分到哪一区去，这些是完全无从控制

的——所以我们有时也说， keyBy 是一种逻辑分区（ logical partitioning ）操作。

如果说 keyBy 这种逻辑分区是一种“软分区”，那真正硬核的分区就应该是所谓的“物理

分区”（ physical partitioning ）。也就是我们要真正控制分区策略，精准地调配数据，告诉每个

数据到底去哪里。其实这种分区方式在一些情况下已经在发生了：例如我们编写的程序可能对

多个处理任务设置了不同的并行度，那么当数据执行的上下游任务并行度变化时，数据就不应

该还在当前分区以直通（ forward ）方式传输了——因为如果并行度变小，当前分区可能没有

下游任务了；而如果并行度变大，所有数据还在原先的分区处理就会导致资源的浪费。所以这

种情况下，系统会自动地将数据均匀地发往下游所有的并行任务，保证各个分区的负载均衡。

有些时候，我们还需要手动控制数据分区分配策略。比如当发生数据倾斜的时候，系统无

法自动调整，这时就需要我们重新进行负载均衡，将数据流较为平均地发送到下游任务操作分

区中去。 Flink 对于经过转换操作之后的 DataStream ，提供了一系列的底层操作接口，能够帮

我们实现数据流的手动重分区。为了同 keyBy 相区别，我们把这些操作统称为“物理分区”

操作。物理分区与 keyBy 另一大区别在于， keyBy 之后得到的是一个 KeyedStream ，而物理分

区之后结果仍是 DataStream ，且流中元素数据类型保持不变。从这一点也可以看出，分区算子

并不对数据进行转换处理，只是定义了数据的传输方式。

Flink 中算子改变并行度，默认RebalancePartitioner分区策略。

常见的物理分区策略有随机分配（Random ）、轮询分配（Round-Robin）、重缩放（Rescale）和广播（Broadcast），下边我们分别来做了解。

1. 随机分区（shuffle）

最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用 DataStream 的 .shuffle() 方法，将数据随

机地分配到下游算子的并行任务中去。

随机分区服从均匀分布（uniform distribution ），所以可以把流中的数据随机打乱，均匀地

传递到下游任务分区，如图 5-9 所示。因为是完全随机的，所以对于同样的输入数据 , 每次执

行得到的结果也不会相同。

经过随机分区之后，得到的依然是一个 DataStream 。

我们可以做个简单测试：将数据读入之后直接打印到控制台，将输出的并行度设置为 4 ，

中间经历一次 shuffle 。执行多次，观察结果是否相同。


import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class ShuffleTest {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 // 创建执行环境
 StreamExecutionEnvironment env = 
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 env.setParallelism(1);
// 读取数据源，并行度为 1
 DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
// 经洗牌后打印输出，并行度为 4
 stream.shuffle().print("shuffle").setParallelism(4);
 env.execute();
 }
}

可以得到如下形式的输出结果：

shuffle:1> Event{user='Bob', url='./cart', timestamp=...}

shuffle:4> Event{user='Cary', url='./home', timestamp=...}

shuffle:3> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}

shuffle:4> Event{user='Cary', url='./cart', timestamp=...}

shuffle:3> Event{user='Cary', url='./fav', timestamp=...}

shuffle:1> Event{user='Cary', url='./home', timestamp=...}

shuffle:2> Event{user='Mary', url='./home', timestamp=...}

shuffle:1> Event{user='Bob', url='./fav', timestamp=...}

shuffle:2> Event{user='Mary', url='./home', timestamp=...}

2. 轮询分区（Round-Robin）

轮询也是一种常见的重分区方式。简单来说就是“发牌”，按照先后顺序将数据做依次分

发，如图 5-10 所示。通过调用 DataStream 的 .rebalance() 方法，就可以实现轮询重分区。 rebalance 使用的是 Round-Robin 负载均衡算法，可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去。

注：Round-Robin 算法用在了很多地方，例如 Kafka 和 Nginx。

我们同样可以在代码中进行测试：


import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class RebalanceTest {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 // 创建执行环境
 StreamExecutionEnvironment env = 
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 env.setParallelism(1);
// 读取数据源，并行度为 1
 DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
// 经轮询重分区后打印输出，并行度为 4
 stream.rebalance().print("rebalance").setParallelism(4);
 env.execute();
 }
}

输出结果的形式如下所示，可以看到，数据被平均分配到所有并行任务中去了。

rebalance:2> Event{user='Cary', url='./fav', timestamp=...}

rebalance:3> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}

rebalance:4> Event{user='Mary', url='./fav', timestamp=...}

rebalance:1> Event{user='Cary', url='./home', timestamp=...}

rebalance:2> Event{user='Cary', url='./cart', timestamp=...}

rebalance:3> Event{user='Alice', url='./prod?id=1', timestamp=...}

rebalance:4> Event{user='Cary', url='./prod?id=2', timestamp=...}

rebalance:1> Event{user='Bob', url='./prod?id=2', timestamp=...}

rebalance:2> Event{user='Alice', url='./prod?id=1', timestamp=...}

3. 重缩放分区（rescale）

重缩放分区和轮询分区非常相似。当调用 rescale() 方法时，其实底层也是使用 Round-Robin

算法进行轮询，但是只会将数据轮询发送到下游并行任务的一部分中，如图 5-11 所示。也就

是说，“发牌人”如果有多个，那么 rebalance 的方式是每个发牌人都面向所有人发牌；而 rescale

的做法是分成小团体，发牌人只给自己团体内的所有人轮流发牌。

当下游任务（数据接收方）的数量是上游任务（数据发送方）数量的整数倍时，rescale

的效率明显会更高。比如当上游任务数量是 2 ，下游任务数量是 6 时，上游任务其中一个分区

的数据就将会平均分配到下游任务的 3 个分区中。

由于 rebalance 是所有分区数据的“重新平衡”，当 TaskManager 数据量较多时，这种跨节

点的网络传输必然影响效率；而如果我们配置的 task slot 数量合适，用 rescale 的方式进行“局

部重缩放”，就可以让数据只在当前 TaskManager 的多个 slot 之间重新分配，从而避免了网络

传输带来的损耗。

从底层实现上看，rebalance 和 rescale 的根本区别在于任务之间的连接机制不同。 rebalance

将会针对所有上游任务（发送数据方）和所有下游任务（接收数据方）之间建立通信通道，这

是一个笛卡尔积的关系；而 rescale 仅仅针对每一个任务和下游对应的部分任务之间建立通信

通道，节省了很多资源。

可以在代码中测试如下：


import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import
org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichParallelSourceFunction;
public class RescaleTest {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 StreamExecutionEnvironment env = 
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 env.setParallelism(1);
// 这里使用了并行数据源的富函数版本
// 这样可以调用 getRuntimeContext 方法来获取运行时上下文的一些信息
 env
 .addSource(new RichParallelSourceFunction<Integer>() {
 @Override
 public void run(SourceContext<Integer> sourceContext) throws 
Exception {
 for (int i = 0; i < 8; i++) {
 // 将奇数发送到索引为 1 的并行子任务
 // 将偶数发送到索引为 0 的并行子任务
 if ((i + 1) % 2 == 
getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()) {
 sourceContext.collect(i + 1);
 }
 }
 }
 @Override
 public void cancel() {
 }
 })
 .setParallelism(2)
 .rescale()
 .print().setParallelism(4);
 env.execute();
 }
}

这里使用 rescale 方法，来做数据的分区，输出结果是：

4> 3

3> 1

1> 2

1> 6

3> 5

4> 7

2> 4

2> 8

可以将 rescale 方法换成 rebalance 方法，来体会一下这两种方法的区别。

4. 广播（broadcast）

这种方式其实不应该叫做“重分区”，因为经过广播之后，数据会在不同的分区都保留一

份，可能进行重复处理。可以通过调用 DataStream 的 broadcast() 方法，将输入数据复制并发送

到下游算子的所有并行任务中去。

具体代码测试如下：


import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class BroadcastTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 读取数据源，并行度为 1
DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
// 经广播后打印输出，并行度为 4
stream. broadcast().print("broadcast").setParallelism(4);
env.execute();
}
}

输出结果的形式如下所示：

broadcast:3> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}

broadcast:1> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}

broadcast:4> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}

broadcast:2> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}

broadcast:2> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}

broadcast:1> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}

broadcast:3> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}

broadcast:4> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}

可以看到，数据被复制然后广播到了下游的所有并行任务中去了。

5. 全局分区（global）

全局分区也是一种特殊的分区方式。这种做法非常极端，通过调用.global() 方法，会将所

有的输入流数据都发送到下游算子的第一个并行子任务中去。这就相当于强行让下游任务并行

度变成了 1 ，所以使用这个操作需要非常谨慎，可能对程序造成很大的压力。

6. 自定义分区（Custom）

当 Flink 提供的所有分区策略都不能满足用户的需求时，我们可以通过使用

partitionCustom() 方法来自定义分区策略。

在调用时，方法需要传入两个参数，第一个是自定义分区器（Partitioner ）对象，第二个

是应用分区器的字段，它的指定方式与 keyBy 指定 key 基本一样：可以通过字段名称指定，

也可以通过字段位置索引来指定，还可以实现一个 KeySelector 。

例如，我们可以对一组自然数按照奇偶性进行重分区。代码如下：


import org.apache.flink.api.common.functions.Partitioner;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class CustomPartitionTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 将自然数按照奇偶分区
env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
.partitionCustom(new Partitioner<Integer>() {
@Override
public int partition(Integer key, int numPartitions) {
return key % 2;
}
}, new KeySelector<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer getKey(Integer value) throws Exception {
return value;
}
})
.print().setParallelism(2);
env.execute();
}
}

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