flink-runtime模块核心功能及技术原理分析_flink-runtime-web作用

胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，Spring Cloud Alibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电子工业出版技术成长领路人称号，荣获2024年电子工业出版社博文视点20周年荣誉专家称号。

目录

1.概要分析

1.1 核心功能

1.2 技术原理

1.2.1 统一的作业执行引擎

1.2.2 JobGraph到ExecutionGraph的映射

1.2.3 任务调度与执行

1.2.4 状态管理与容错

1.2.5 资源隔离与Task Slot管理

2.Flink跨环境执行的统一的作业执行引擎的架构设计及技术原理实现

2.1 架构设计

2.1.1 统一的数据流编程模型

2.1.2 核心组件

2.1.3 分布式部署

2.2 技术原理实现

2.2.1 作业提交与执行

2.2.2 资源管理与隔离

2.2.3 状态管理与容错

2.2.4 跨环境兼容性

2.2.5 优化执行策略

3.Flink是如何实现跨环境执行的，比如Standalone集群、YARN、Kubernetes等

3.1 Standalone集群

3.2 YARN

3.3 Kubernetes

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flink-runtime模块核心功能及技术原理分析如下。

1.概要分析

1.1 核心功能

flink-runtime模块是Flink最核心的模块之一，主要承担以下功能：

（1）运行时框架实现：flink-runtime实现了Flink的运行时框架，为上层不同接口提供基础服务。

（2）作业执行与管理：支持分布式Stream作业的执行，包括将DataStream和DataSet转换成统一的可执行的Task Operator，从而达到在流式引擎下同时处理批量计算和流式计算的目的。

（3）资源调度与分配：flink-runtime模块中的JobManager负责任务的分配，同时管理任务的执行进度和状态。

（4）故障恢复与容错：通过checkpoint的协调以及任务失败后的故障恢复机制，确保作业的稳定运行。

（5）跨环境执行：flink-runtime为Flink提供了一套统一的分布式作业执行引擎，使得Flink可以运行在多种不同的环境中，如Standalone集群、YARN、Kubernetes等。

1.2 技术原理

flink-runtime模块的技术原理主要基于以下几点。

1.2.1 统一的作业执行引擎

Flink Runtime层为不同的执行环境提供了一套统一的分布式作业执行引擎。这使得Flink能够灵活地部署在各种环境中，并保持一致的行为。

1.2.2 JobGraph到ExecutionGraph的映射

当用户提交作业时，Flink会将用户的作业逻辑（JobGraph）映射为可执行的ExecutionGraph。这个过程包括了对作业进行优化、分配资源以及确定任务的并行度等。

1.2.3 任务调度与执行

（1）JobManager负责全局的任务调度，根据集群资源和作业需求进行任务的分配。

（2）TaskManager负责具体任务的执行，包括数据的缓冲、交换和处理。每个TaskManager都是一个独立的JVM进程，可以执行一个或多个任务。

1.2.4 状态管理与容错

（1）Flink通过checkpoint机制定期保存作业的状态，以便在任务失败时能够从最近的checkpoint恢复。

（2）JobManager还负责协调checkpoint的过程，并确保在故障发生时能够重新启动失败的任务。

1.2.5 资源隔离与Task Slot管理

（1）为了更精细化地管理任务的执行，Flink引入了Task Slot的概念。每个TaskManager提供一定数量的Task Slot，用于隔离不同任务之间的资源。

（2）这种设计提高了资源利用率，并允许更灵活的任务调度和负载均衡。

综上所述，flink-runtime模块通过统一的作业执行引擎、灵活的任务调度与执行机制、强大的状态管理与容错能力以及资源隔离技术，为Flink提供了高效、稳定、可扩展的运行时环境。

2.Flink跨环境执行的统一的作业执行引擎的架构设计及技术原理实现

Flink跨环境执行的统一的作业执行引擎的架构设计及技术原理实现可以归纳为以下几个关键点。

2.1 架构设计

2.1.1 统一的数据流编程模型

Flink采用了统一的数据流编程模型，无论是实时流数据还是静态批量数据，都被视为无界或有界的流进行处理。这种模型为跨环境执行提供了基础。

2.1.2 核心组件

Flink架构主要包括JobManager和TaskManager两大核心组件。JobManager作为主控节点，负责作业的管理和协调；TaskManager在集群节点上运行，负责实际的数据处理工作。

2.1.3 分布式部署

Flink可以在各种集群环境中运行，如Standalone模式、YARN、Mesos或Kubernetes。这得益于其与这些资源管理器交互获取计算资源的能力。

2.2 技术原理实现

2.2.1 作业提交与执行

（1）用户提交的作业首先被转换为JobGraph，进而被JobManager转换为物理层面的数据流图（ExecutionGraph）。

（2）JobManager向ResourceManager请求执行任务必要的资源，即TaskManager上的插槽(Task Slot)。

（3）一旦获取到足够资源，JobManager将执行图分发到相应的TaskManager上执行。

2.2.2 资源管理与隔离

（1）Flink通过Task Slot实现资源的隔离与管理。每个TaskManager提供一定数量的Slot，作为处理资源单元。

（2）ResourceManager负责管理TaskManager的Slot分配，确保任务在可用的资源上执行。

2.2.3 状态管理与容错

（1）Flink支持精确一次（Exactly-Once）语义，通过Checkpoint机制实现状态的定期持久化和故障恢复。

（2）在遇到故障时，JobManager能够基于保存的状态信息重新调度任务，保证数据处理流程的正确性和一致性。

2.2.4 跨环境兼容性

（1）Flink为不同的环境和资源管理工具提供了不同的ResourceManager实现，如YARN、Mesos、Kubernetes等。

（2）这种设计使得Flink能够灵活地部署在各种环境中，同时保持一致的行为和性能。

2.2.5 优化执行策略

（1）Flink内部采用了流水线和迭代优化技术来提高执行效率。

（2）同时，Flink支持动态调整资源分配以应对负载变化，确保作业在不同环境下的高效执行。

综上所述，Flink通过统一的数据流编程模型、核心组件的分布式部署、资源管理与隔离、状态管理与容错机制以及跨环境兼容性等技术原理实现，构建了一个可扩展、高可用、低延迟的大数据处理平台，能够满足企业级大规模实时数据处理的需求。

3.Flink是如何实现跨环境执行的，比如Standalone集群、YARN、Kubernetes等

Flink实现跨环境执行，主要得益于其灵活的架构设计和对不同环境的良好适应性。以下是Flink如何在Standalone集群、YARN和Kubernetes等环境中执行的具体说明。

3.1 Standalone集群

（1）Flink可以在Standalone模式下独立运行，此时Flink集群由Flink Master和Flink TaskManager组成。

（2）在Standalone模式中，集群需要预先启动，并通过Web页面或其他客户端提交任务。集群资源是固定的，多个任务可以共享这些资源。

（3）Standalone集群支持会话模式(Session Mode)和应用模式(Application Mode)部署。然而，它不支持单作业模式(Per-Job Mode)，因为这种模式需要借助资源管理平台。

3.2 YARN

（1）Flink可以作为一个YARN应用程序在Hadoop YARN集群中运行。

（2）在YARN上，Flink的各个角色（如JobManager和TaskManager）都运行在YARN的容器内。

（3）YARN模式提供了资源按需使用、任务优先级调度和自动化容错处理等优势。

（4）Flink on YARN支持三种部署方式：会话模式、单作业模式和应用模式，这些模式提供了灵活的集群和资源管理选项，以满足不同的应用需求。

3.3 Kubernetes

（1）在Kubernetes环境中，Flink可以利用Kubernetes的资源管理和调度能力来执行作业。

（2）Flink的JobManager可以通过Kubernetes的Deployment进行管理和启动。当需要执行任务时，JobManager会直接与Kubernetes API服务器通信，申请创建相应数量的TaskManager Pod。

（3）在Kubernetes上运行Flink作业可以提供更好的可扩展性、容错性和资源隔离。