【源码解析】flink sql执行源码概述：flink sql执行过程中有哪些阶段，这些阶段的源码大概位置在哪里_flinksql解析

本文大致分析了flink sql执行过程中的各个阶段的源码逻辑，这样可以在flink sql执行过程中， 能够定位到任务执行的某个阶段的代码大概分布在哪里，为更针对性的分析此阶段的细节逻辑打下基础，比如create 的逻辑是怎么执行的，select的逻辑是怎么生成的，优化逻辑都做了哪些，而这些是接下来的文章要分析的。

一. sql执行流程源码分析

SQL语句经过Calcite解析生成抽象语法树SQLNode，基于生成的SQLNode并结合flink Catalog完成校验生成一颗Operation树，接下来blink planner将Opearation树转为RelNode树然后进行优化，最后进行执行。如下流程流转图：

 

flink使用的是一款开源SQL解析工具Apache Calcite ，Calcite使用Java CC对sql语句进行了解析，转换为java/scala语言能够执行的逻辑。

 
Sql 的执行过程一般可以分为下图中的四个阶段，Calcite 同样也是这样：解析，校验，优化，执行：

1. Sql语句解析成语法树阶段（SQL - > SqlNode）

对于flink中解析sql为SqlNode对象的流程为：

• TableEnvironmentImpl是sql执行的入口类，TableEnvironmentImpl中提供了excuteSql，SqlQuery等方法用来执行DDL、DML等sql
• sql执行时会先对sql进行解析，ParserImp是flink调用sql解析的实现类，ParserImpl#parse()方法中通过调用包装器对象CalciteParser#parse()方法创建并调用使用javacc生成的sql解析器
• （FlinkSqlParserImpl）parseSqlStmtEof方法完成sql解析，并返回SqlNode对象。

具体calciteParser 的动作之后更新

parse方法：负责将 SQL 查询字符串解析为抽象语法树（AST）

org.apache.flink.table.planner.delegation.ParserImpl
    /**
     * When parsing statement, it first uses {@link ExtendedParser} to parse statements. If {@link
     * ExtendedParser} fails to parse statement, it uses the {@link CalciteParser} to parse statements.
     * 先使用ExtendedParser进行解析如果解析失败了使用CalciteParser进行解析
     * @param statement input statement.
     * @return parsed operations.
     */
    @Override
    public List<Operation> parse(String statement) {
        //两种解析实例
        CalciteParser parser = calciteParserSupplier.get();
        FlinkPlannerImpl planner = validatorSupplier.get();
        //ExtendedParser解析
        Optional<Operation> command = EXTENDED_PARSER.parse(statement);
        if (command.isPresent()) {
            return Collections.singletonList(command.get());
        }
        //CalciteParser解析
        //解析为sqlNode
        SqlNodeList sqlNodeList = parser.parseSqlList(statement);
        List<SqlNode> parsed = sqlNodeList.getList();
        Preconditions.checkArgument(parsed.size() == 1, "only single statement supported");
        return Collections.singletonList(
                //解析为SOperation
                SqlToOperationConverter.convert(planner, catalogManager, parsed.get(0))
                        .orElseThrow(() -> new TableException("Unsupported query: " + statement)));
    }
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将sql语句解析成sqlNode。
对应的表名、列名、with属性参数、主键、唯一键、分区键、水印、表注释、表操作（create table、alter table、drop table。。。）都放到SqlNode对象的对应属性中，SqlNode是一个树形结构也就是AST。

 

2. SqlNode 验证（SqlNode – >Operation）

经过上面的第一步，会生成一个 SqlNode 对象，它是一个未经验证的抽象语法树，下面就进入了一个语法检查阶段，语法检查前需要知道元数据信息，这个检查会包括表名、字段名、函数名、数据类型的检查。

• sql解析完成后执行sql校验，flink sql中增加了SqlNode转换为Operation的过程，sql校验是这个过程中完成。
• 在SqlToOperationConvertver#convert()方法中完成这个转换，之后通过FlinkPlannerImpl#validate()方法对表、函数、字段等完成校验并基于生成的validated SqlNode生成对应的Operation。

接着进入到SqlToOperationConverter.convert方法中

    /**
     * This is the main entrance for executing all kinds of DDL/DML {@code SqlNode}s, different
     * SqlNode will have it's implementation in the #convert(type) method whose 'type' argument is
     * subclass of {@code SqlNode}.
     * 转换DDL，DML（select比如？）sqlnode的主入口，不同的SqlNode有不同的convert实现。
     * 
     */
    public static Optional<Operation> convert(
            FlinkPlannerImpl flinkPlanner, CatalogManager catalogManager, SqlNode sqlNode) {
        //1.进行校验
        final SqlNode validated = flinkPlanner.validate(sqlNode);
        //2.转换为Operation
        return convertValidatedSqlNode(flinkPlanner, catalogManager, validated);
    }
 
   //将校验过的sqlnode转换为Operation
   private static Optional<Operation> convertValidatedSqlNode(
            FlinkPlannerImpl flinkPlanner, CatalogManager catalogManager, SqlNode validated) {
        SqlToOperationConverter converter =
                new SqlToOperationConverter(flinkPlanner, catalogManager);
	     。。。
	     else if (validated instanceof RichSqlInsert) {
	            return Optional.of(converter.convertSqlInsert((RichSqlInsert) validated));
	     } else if (validated.getKind().belongsTo(SqlKind.QUERY)) {
	            return Optional.of(converter.convertSqlQuery(validated));
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但其实converter.convertSqlQuery包含了createSqlToRelConverter逻辑，即创建了SqlToRelConverter实例，用于转换RelNode。这里源码暂不展示。

 

3. 语义分析（Operation - > RelNode）

接着将 SqlNode 转换成 RelNode/RexNode，也就是生成相应的逻辑计划（Logical Plan），也就是最初版本的逻辑计划（Logical Plan）。

其中Operation中包含了RelNode的converter

源码见：org.apache.flink.table.planner.delegation.PlannerBase

  /** Converts a relational tree of [[ModifyOperation]] into a Calcite relational expression.
  将ModifyOperation转换为Calcite relational expression即RelNode
   */
  @VisibleForTesting
  private[flink] def translateToRel(modifyOperation: ModifyOperation): RelNode = {
    val dataTypeFactory = catalogManager.getDataTypeFactory
    modifyOperation match {
      case s: UnregisteredSinkModifyOperation[_] =>
        //relBuilder:
        val input = createRelBuilder.queryOperation(s.getChild).build()
        val sinkSchema = s.getSink.getTableSchema
        //校验relnode的 查询schema和sink schema是否一致，以及是否需要执行cast
        // validate query schema and sink schema, and apply cast if possible
        val query = validateSchemaAndApplyImplicitCast(
          input,
          catalogManager.getSchemaResolver.resolve(sinkSchema.toSchema),
          null,
          dataTypeFactory,
          getTypeFactory)
        LogicalLegacySink.create(
          query,
          s.getSink,
          "UnregisteredSink",
          ConnectorCatalogTable.sink(s.getSink, !isStreamingMode))
....
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这里触发创建relnode的调用逻辑，这里在之后statementSet.execute()后执行。

//执行flink sql的调用
。。。
//解析sql -> sqlnode
StatementSet statementSet = SqlParser.parseSql(job, jarUrlList, tableEnv);
//sqlnode->relnode
TableResult execute = statementSet.execute();
	tableEnvironment.executeInternal(operations);
		TableEnvironmentImpl.translate
			PlannerBase.translate->translateToRel			
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4. 优化阶段（RelNode - > optimize - >Transformation ）

即对逻辑计划优化，根据前面生成的逻辑计划按照相应的规则进行优化。

接着看tableEnvironment.executeInternal中的translate方法

  override def translate(
      modifyOperations: util.List[ModifyOperation]): util.List[Transformation[_]] = {
    beforeTranslation()
    。。。
    //转换为relnode并放到一个map中
    val relNodes = modifyOperations.map(translateToRel)
    //优化逻辑计划
    val optimizedRelNodes = optimize(relNodes)
    //生成execGraph：执行图
    val execGraph = translateToExecNodeGraph(optimizedRelNodes, isCompiled = false)
    //生成transformations DAG
    val transformations = translateToPlan(execGraph)
    afterTranslation()
    transformations
  }
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Calcite 的核心所在，优化器进行优化的地方，如过滤条件的下压（push down），在进行 join 操作前，先进行 filter 操作，这样的话就不需要在 join 时进行全量 join，减少参与 join 的数据量等。

 

5. 生成ExecutionPlan并执行

最终的执行计划转为Graph图，下面的流程与真正的java代码流程就一致了。

在TableEnvironmentImpl.executeInternal中具体看executeInternal方法

TableEnvironmentImpl.executeInternal(
...
TableResultInternal result = executeInternal(transformations, sinkIdentifierNames);
...
)


    private TableResultInternal executeInternal(
            List<Transformation<?>> transformations, List<String> sinkIdentifierNames) {
         。。。
         //Translates the given transformations to a Pipeline.
         //将transformations转换为pipeline
        Pipeline pipeline =
                execEnv.createPipeline(
                        transformations, tableConfig.getConfiguration(), defaultJobName);
        try {
            // 执行pipeline
            //pipeline 其实就是StreamGraph
            JobClient jobClient = execEnv.executeAsync(pipeline);
         。。。
            }
		 。。。
		 //执行后返回结果
            return TableResult。。。

    }
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通过生成的Transformation对象调用 execEnv.createPipeline，生成pipeline，pipeline其实就StreamGraph便可以调用execEnv.executeAsync执行任务了。

 

二. 源码分析小结

上述描述了flink sql在内部执行过程进行的一些操作：

这里我们从执行sql tEnv.executeSql(stmt) 、statementSet.addInsertSql(sql); （parse、validate阶段）生成statementSet，然后执行statementSet.execute() （optimize、Execute阶段） 触发任务执行。

 

parse、validate阶段

通过执行以下代码触发

StatementSet statementSet = SqlParser.parseSql(job, jarUrlList, tableEnv);

statementSet.addInsertSql(sql);
tEnv.executeSql(stmt)
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通过调用 tEnv.executeSql(stmt) 、statementSet.addInsertSql(sql); 进行每个sql的解析，校验，具体：

1. Sql语句解析成语法树阶段（SQL - > SqlNode）
2. SqlNode 验证（SqlNode – >Operation）,其中Operation中包含着RelNode的convert实例，为转换逻辑计划做提前准备

 
optimize、Execute阶段

接着执行如下代码

//sqlnode->relnode->优化->pipeline(StreamGraph)-> 执行并返回结果
TableResult execute = statementSet.execute();
//调用链：
	tableEnvironment.executeInternal(operations);
		TableEnvironmentImpl.translate
			PlannerBase.translate->translateToRel
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经历如下几个过程：

sqlnode->relnode->优化->pipeline(StreamGraph)-> 执行并返回结果

 

这里我们主要看executeInternal的逻辑

    public TableResultInternal executeInternal(List<ModifyOperation> operations) {
        List<ModifyOperation> mapOperations = new ArrayList<>();
        for (ModifyOperation modify : operations) {
            //1.先执行CTAS sql语句, 并放到mapOperations中进行translate操作
            // execute CREATE TABLE first for CTAS statements
            if (modify instanceof CreateTableASOperation) {
                CreateTableASOperation ctasOperation = (CreateTableASOperation) modify;
                executeInternal(ctasOperation.getCreateTableOperation());
                mapOperations.add(ctasOperation.toSinkModifyOperation(catalogManager));
            } else {
               //2. 将其他非CTAS sqlnode放到mapOperations，进行translate操作
                mapOperations.add(modify);
            }
        }
        //translate主要的逻辑是：将所有的sqlNodes转换为relNodes，为初始的逻辑计划，然后优化逻辑计划，
        //接着翻译 ExecNodeGraph 为 Transformation DAG.
        List<Transformation<?>> transformations = translate(mapOperations);
        List<String> sinkIdentifierNames = extractSinkIdentifierNames(mapOperations);
        //  transformations转换为pipeline，最终执行pipeline即StreamGraph，然后返回结果
        TableResultInternal result = executeInternal(transformations, sinkIdentifierNames);
        if (tableConfig.get(TABLE_DML_SYNC)) {
            try {
                result.await();
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                result.getJobClient().ifPresent(JobClient::cancel);
                throw new TableException("Fail to wait execution finish.", e);
            }
        }
        return result;
    }
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