Flink系列四：Flink中并行度、算子链、任务槽详解_flink的并行度

一、并行度（Parallelism）

1、并行子任务和并行度

       当要处理的数据量非常大时，我们可以把一个算子操作，“复制”多份到多个节点，数据来了之后就可以到其中任意一个执行。这样一来，一个算子任务就被拆分成了多个并行的“子任务”（subtasks），再将它们分发到不同节点，就真正实现了并行计算。

在Flink执行过程中，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完全独立地执行。

        一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。这样，包含并行子任务的数据流，就是并行数据流，它需要多个分区（stream partition）来分配并行任务。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。

        例如：如上图所示，当前数据流中有source、map、window、sink四个算子，其中sink算子的并行度为1，其他算子的并行度都为2。所以这段流处理程序的并行度就是2。

2、并行度的设置

2.1  代码中设置

2.1.1 算子单独设置并行度

stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).setParallelism(2);

这种方式设置的并行度，只针对当前算子有效

2.1.2 全局设定并行度

直接调用执行环境的setParallelism()方法

env.setParallelism(2);

这样代码中所有算子，默认的并行度就都为2了。我们一般不会在程序中设置全局并行度，因为如果在程序中对全局并行度进行硬编码，会导致无法动态扩容。

这里要注意的是，由于keyBy不是算子，所以无法对keyBy设置并行度。

2.2  命令行提交时设置

在使用flink run命令提交应用时，可以增加-p参数来指定当前应用程序执行的并行度，它的作用类似于执行环境的全局设置。

以在yarn的会话模式为例：

flink run -t yarn-session -p 3 -Dyarn.application.id=application_1717039073374_0009  -c com.shujia.flink.state.Demo5ExactlyOnceSInkKafka flink-1.0.jar

如果我们直接在Web UI上提交作业，也可以在对应输入框中直接添加并行度。

2.3 配置文件中设置

直接在集群的配置文件flink-conf.yaml中直接更改默认并行度：

parallelism.default: 2

在没有指定并行度的时候，就会采用配置文件中的集群默认并行度1

3、并行度的优先级

优先级：算子后指定>env(全局指定)>命令行指定>配置文件指定

如果不指定并行度，默认并行度就是当前机器的CPU核心数。

二、 算子链（Operator Chain）

1、算子间的数据传输

一个数据流在算子之间传输数据的形式可以是一对一（one-to-one）的直通（forwarding）模式，也可以是打乱的重分区（redistributing）模式，具体是哪一种形式，取决于算子的种类。

（1）一对一（One-to-one，forwarding）

         这种模式下，数据流维护着分区以及元素的顺序。比如图中的source和map算子，source算子读取数据之后，可以直接发送给map算子做处理，它们之间不需要重新分区，也不需要调整数据的顺序。这就意味着map 算子的子任务，看到的元素个数和顺序跟source 算子的子任务产生的完全一样，保证着“一对一”的关系。map、filter、flatMap等算子都是这种one-to-one的对应关系。这种关系类似于Spark中的窄依赖。

（2）重分区（Redistributing）

        在这种模式下，数据流的分区会发生改变。比如图中的map和后面的keyBy/window算子之间，以及keyBy/window算子和Sink算子之间，都是这样的关系。每一个算子的子任务，会根据数据传输的策略，把数据发送到不同的下游目标任务。这些传输方式都会引起重分区的过程，这一过程类似于Spark中的shuffle。

2、合并算子链

2.1 算子链理解

        在Flink中，并行度相同的一对一（one to one）算子操作，可以直接链接在一起形成一个“大”的任务（task），这样原来的算子就成为了真正任务里的一部分，如下图所示。每个task会被一个线程执行。这样的技术被称为“算子链”（Operator Chain）。

上图中Source和map之间满足了算子链的要求，所以可以直接合并在一起，形成了一个任务；因为并行度为2，所以合并后的任务也有两个并行子任务。这样，这个数据流图所表示的作业最终会有5个任务，由5个线程并行执行。

将算子链接成task是非常有效的优化：可以减少线程之间的切换和基于缓存区的数据交换，在减少时延的同时提升吞吐量。

 2.2 算子链的设置

Flink默认会按照算子链的原则进行链接合并，如果我们想要禁止合并或者自行定义，也可以在代码中对算子做一些特定的设置：

// 禁用算子链

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).disableChaining()

// 从当前算子开始新链

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).startNewChain()

三、任务槽（Task Slots）

1、概念

Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。

很显然，TaskManager的计算资源是有限的，并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。那一个TaskManager到底能并行处理多少个任务呢？为了控制并发量，我们需要在TaskManager上对每个任务运行所占用的资源做出明确的划分，这就是所谓的任务槽（task slots）。

每个任务槽（task slot）其实表示了TaskManager拥有计算资源的一个固定大小的子集。这些资源就是用来独立执行一个子任务的。

2、图解

3、任务槽数量的设置

可以在flink-conf.yaml中设置任务槽数量，默认是1个slot

taskmanager.numberOfTaskSlots: 3

4、共享任务槽

在同一个作业中，对于不同任务节点（算子）的并行子任务，就可以放到同一个slot上执行

5、slot共享组

Flink默认是允许slot共享的，如果希望某个算子对应的任务完全独占一个slot，或者只有某一部分算子共享slot，我们也可以通过设置“slot共享组”手动指定：

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).slotSharingGroup("1");

这样，只有属于同一个slot共享组的子任务，才会开启slot共享；不同组之间的任务是完全隔离的，必须分配到不同的slot上。在这种场景下，总共需要的slot数量，就是各个slot共享组最大并行度的总和。

四、总结