Flink内核与原理（Flink知识梳理二）_flink executionmode .pipelined

Flink技术架构

Flink运行架构

Flink流批一体的统一：

Flink-1.9之前，流批是两套体系，流-DataStream、批-DataSet Flink-1.9之后，在Table&SQL层面实现流批统一，DataSet将会被废弃

Flink应用的基本套路：

（1）获取参数（可选）

（2）初始化Stream执行环境

（3）配置参数

（4）读取外部数据

（5）数据处理流程

（6）将处理结果写入外部

（7）触发执行

DataStream体系：

• DataStream：是Flink数据流核心抽象。其上定义了对数据流的一些列操作，同时也定义了其他类型DataStream相互转换关系。每个DataStream都有一个Transformation对象，表示该DataStream从上游DataStream使用该Transformation而来
• DataStreamSource：是DataStream的起点，在StreamExecutionEnvironment中创建
• DataStreamSink：通过DataStream.addSink 创建而来
• KeyedStream：用来表示根据指定key进行分组的数据流。一个KeyedStream可以通过调用DataStream.keyBy()来获得
• WindowedStream & AllWindowedStream：WindowStream 代表了根据key分组且基于WindowAssigner切分窗口的数据流
• JoinedStreams & CoGroupedStreams：Join是CoGroup的一种特例，JoinedStreams底层使用CoGroupedStreams来实现，两者的区别是：

1）CoGrouped侧重Group，对数据进行分组，是对同一个key上的两组集合进行操作。

2）Join侧重的是数据对，对同一个key的每一对元素进行操作

• ConnectedStreams：表示两个数据流的组合，适用于两个有关系的数据流的操作，共享State
• BroadcastStream & BroadcastConnectedStream：实际对一个普通DataStream的封装，提供了DataStream的广播行为

BroadcastConnectedStreams 一般由 DataStream / KeyedDataStream 于 BroadcastStream连接而来，类似于ConnectedStream

• IterativeStream：对DataStream的得带操作，从逻辑上来说，包含IterativeStream的Dataflow是一个有向无环图，在底层执行层面上，Flink对其进行特殊处理
• AsyncDataStream：提供在DataStream上使用异步函数的能力

DataStream 转化关系：

环境对象：

• StreamExecutionEnvironment：Flink应用开发时的概念，表示流计算作业的执行环境，是作业开发的入口，数据源接口，生成和转换DataStream的接口、数据Sink的接口、作业配置接口、作业启动执行的入口（StreamExecutionEnvironment在作业开发Main函数中使用 ）
• Environment：是运行时作业级别的概念，从StreamExecutionEnvrionment衍生而来（Environment衔接StreamExecutionEnvironment和RuntimeContext的作用）
• RuntimeContext：是运行时Task实例级别的概念（RuntimeContext在UDF开发中使用）

执行环境：

运行时环境：

RuntimeEnvironment：在Task开始执行时进行初始化，把Task运行相关的信息封装在该对象中

SavepointEnvrionment：是Environment 的最小化实例，在状态处理器的API中使用

运行时上下文:

RuntimeContext 是Function运行时的上下文，封装了Function运行时可能需要的所有信息

• StreamingRuntimeContext：在流计算UDF中使用的上下文，用来访问作业信息，状态等
• DistributedRuntimeUDFContext：由运行时UDF所在的批处理算子创建，在DataSet批处理中使用
• RuntimeUDFContext:：在批处理应用的UDF中使用
• SavepointRuntimeContext：支持对检查点和保存点进行操作，包括读取、变更、写入等
• CepRuntimeContext：CEP复杂事件处理中使用的上下文

数据流元素：StreamElement

• StreamRecord：数据流中的一条记录（或者叫一个事件），也叫数据记录
• LatencyMarker：用来近似评估延迟
• Watermark：时间戳，告诉算子所有事件早于等于Watermark的事件记录已经到达
• StreamStatus：用来通知Task是否会继续接收到上游的记录或者Watermark

数据转换：Transformation

衔接DataStream API 和 Flink内核的逻辑结构，Transformation包含了一些关键参数：

（1）name：转换器的名称，用于可视化

（2）uid：在job重启时再次分配跟之前相同的uid，可以持久保存状态

（3）bufferTimeout：buffer超时事件

（4）parallelism：并行度

（5）id：跟属性uid无关，生成方式时基于一个静态累加器

（6）outputType：输出类型，用来进行序列话数据

（7）slotSharingGroup：给当前的Transformation设置Slot共享组

物理Transformation：在运行时刻会转化为实际算子

• SourceTransformation：Flink作业起点
• SinkTransformation：Flink作业终点
• OneInputTransformation：只接收一个输入流
• TwoInputTransformation：接收两种流作为输入

虚拟Transformation：不会转化为实际算子

• SideOutputTransformation：在旁路输出中转换而来
• SplitTransformation：按条件切分数据流
• SelectTransformation：和SplitTransformation配合使用，用来在下游选择SplitTransformation切分的数据流
• PartitionTransformation： 该转换器用于改变输入元素的分区
• UnionTransformation：合并转换器，将多个输入StreamTransformation进行合并
• FeedbackTransformation：反馈点就是把符合条件的数据重新发回上游Transformation处理，要求数据点为Transformation
• CoFeedbackTransformation：也是反馈上游Transformation处理，要求数据点为TwoInputTransformation

Flink算子：

Flink运行时会由Task组成DataFlow，每个Task中包含一个或多个算子，一个算子就是一个计算步骤，具体计算由算子中的Function执行

生命周期：

1）setup：初始化环境、时间服务、注册监控等

2）open： 该行为由各个具体的算子负责实现，包括算子的初始化逻辑

3）close： 所有的数据处理完毕后关闭算子，此时需要确保将所有的缓存数据向下发送

4）dispose：在算子生命周期最后阶段执行，此时算子已经关闭，停止处理数据，进行资源的释放

主要类型：

单流输入算子、双流输入算子、数据源算子StreamSource、异步算子AsyncWaitOperator

Blink算子：

主要类型：

Blink Runtime内置算子、其他模块内置算子（CEP算子、ProcessOperator算子）、通过动态代码生成的算子

内置算子：

（1）Join算子

InnerHashJoinOperator、BuildOuterHashJoinOperator、BuildLeftSemiOrAntiHashJoinOperator、ProbeOuterHashJoinOperator、FullOuterHashJoinOperator、AntiHashJoinOperator、SemiHashJoinOperator

（2）Temporal算子：记录了历史上任何时间点的所有数据改动

TemporalProcessTimeJoinOperator、TemporalRowTimeJoinOperator

（3）Sort算子

RowTimeSortOperator、ProcTimeSortOperator

（4）OverWindow算子（开窗运算经常需要当前数据跟之前N条数据一起计算）

BufferDataOverWindowOperator、NonBufferOverWindowOperator

（5）Window算子

AggregateWindowOperator、TableAggregateWindowOperator

（6）Watermark算子

WatermarkAssignerOperator、RowTimeMiniBatchAssignerOperator、ProcTimeMiniBatchAssignerOperator

（7）Mini-batch算子

MapBundleOperator、KeyedMapBundleOperator

批上算子：

（1）SortOperator：实现批上的全局数据排序

（2）SortLimitOperator：实现批上带有Limit的排序

（3）LimitOperator：实现批上的limit语义

（4）RankOperator：实现批上的Top N语义

通用算子

异步算子：

1- 顺序输出模式

2- 无序输出模式

函数：

【高阶】无状态Function （无需关心定时器之类的概念）

【中阶】RichFunction

• 增强了生命周期管理
• 增加了getRuntimeContext 和 setRuntimeContext

【低阶】ProcessFunction：可以访问流应用程序中所有基本块

• ProcessFunction：单流输入函数
• CoProcessFunction：双流输入函数
• KeyedProcessFunction：单流输入函数
• KeyedCoProcessFunction：双流输入函数
• 其他函数：
  • 广播函数：BroadcastProcessFunction、KeyedBroadcastProcessFunction
  • 异步函数：RichFunction、AsyncFunction
  • 数据源函数：RichSourceFunction、RichParallelSourceFunction

SourceContext体系：

• NonTimestampContext：为所有的元素赋予-1作为时间戳，即永远不会向下游发送Watermark
• WatermarkContext：负责管理当前的StreamStatus，确保StreamStatus向下游传递；负责空闲检测逻辑，当超过设定时间间隔没有收到Watermark，则认为Task处于空闲状态

实现类：AutomaticWatermarkContext，manualWatermarkContext

• 输出函数：RichFunction、SinkFunction
• 检查点函数：CheckpointedFunction、ListCheckpointed接口

数据分区：数据集切分成块，每一个快数据存储在不同的机器上

ForwardPartitioner：应用在DataStream上，生成一个新的DataStream，用于在同一个OperatorChain中上下游算子之间的数据转发

ShufflePartitioner：随机将元素进行分区，可以确保下游的Task能够均匀获取数据（dataStream.shuffle()）

RebalancePartitioner：以Round-robin的方式为每个元素分配分区，确保下游的Task可以均匀地获取数据，避免数据倾斜(dataSteam.rebalance())

RescalingPartitioner: 根据上下游Task的数量进行分区，使用Round-robin选择下游的一个Task进行数据分区

BroadcastPartitioner：将该记录广播给所有分区，即有N个分区，就是把数据复制N份，每个分区1份

KeyGroupStreamPartitioner：（不是给用户用的）KeyedStream在构造Transformation的时候默认使用keyedGroup分区形式

分布式Id：唯一标识，因为需要跨网络进行传输，所以该类实现了Serializable接口

时间与窗口：

窗口的类型：

Count Window

Tumble Count Window（滚动计数窗口）：累积固定个数的元素视为一个窗口

Sliding Count Window（滑动计数窗口）

Time Window：

        Tumble Time Window（滚动时间窗口）:

                        在时间上按照事先约定的窗口大小切分窗口，窗口间不会有重叠

        Sliding Time Window（滑动时间窗口）:

                        在时间上按照事先约定的窗口大小、滑动步长滑动窗口，会有重叠

        Session Window（会话窗口）：

                        当超过一段时间，窗口没有收到新元素，则视为窗口结束

        ProcessingTimeSessionWindows：处理事件会话窗口

        DynamicProcessingTimeSessionWindows：

                        处理事件会话窗口，使用自定义会话间隔时长

        EventTimeSessionWindows：事件时间会话窗口

        DynamicEventTimeSessionWindows：事件时间会话窗口，使用自定义会话间隔时长

窗口原理机制：

每一个数据元素进入算子时，首先会被交给WindowAssigner。WindowAssigner决定元素放在哪个或哪些窗口。Window Operator中可能存在多个窗口，一个元素可以被放入多个窗口中

（1）每一个窗口都拥有属于自己的Trigger，Trigger上有定时器，用来决定一个窗口合适被计算或清除

（2）当有元素分配到该窗口，或者之前注册的定时器超时时，Trigger会被调用

（3）Trigger触发之后，窗口中的元素集合会交给Evictor。Evictor主要遍历窗口中的元素列表，过滤数据给窗口计算

（4）窗口收到元素后计算并发给下游

决定某个元素被分配到哪个/哪些窗口中去：WindowAssigner

决定了一个窗口何时被计算或清除：Trigger

三种典型延迟计算：

（1）基于数据记录同步个数的触发

（2）基于处理时间的触发

（3）基于事件时间的触发

窗口数据过滤器：Evictor

（1）CountEvictor：计数过滤器，在Window中保留指定数量的元素

（2）DeltaEvictor： 阈值过滤器，丢弃超过阈值的数据记录

（3）TimeEvictor： 保留Window中最近一段时间内的元素并丢弃

WaterMark：

生成方式：

（1）Source Function中生成Watermark

collectWithTimestamp // 生成时间戳
 
emitWatermark // 发送时间戳

（2）DataStream API生成Watermark

AssignerWithPeriodicWatermarks 周期性生成Watermark策略的顶层抽象接口

递增Watermark：AscendingTimestamps

固定延迟Watermark：AssignerWithPunctuatedWatermarks

对每一个事件都会尝试进行Watermark生成

多流Watermark处理：

在多流场景下，每一个边上只能游一个递增的Watermark，当出现多流携带EventTime汇聚到一起时，会选择所有流入的EventTime中最小的向下游流出

即：Min（input1-Watermark，input2-Watermark）

WindowOperator中数据处理过程：

Flink物理类型系统：面向开发者

Flink逻辑类型系统：描述物理类型的类型系统，面向Flink

有两套逻辑类型系统：

1）TypeInformation类型系统：为DataStream/DataSet API设计的，用来描述对象的类型信息，是Java/Scala对象类型和Flink的二进制数据之间的桥梁

2）LogicalTypes类型系统

类型提取：

Java：反射机制获取Function的输入和输出类型

Scala：使用Scala Macro类型提取类型

Flink内存管理

JVM的管理不足：

1）内存中数据存储是不连续的，有效数据密度低

2）Full GC会带来心跳超时，导致节点被踢出集群，整个集群进入不稳定状态，通过调优手段不可避免

3）OutOfMemory会导致JVM崩溃，影响稳定性

4）存在缓冲未命中问题：读取的数据非连续，切进入缓存也需要一些时间开销

腾讯文档

Flink状态管理：

Flink状态类型：

状态管理：

1）原始状态：即用户自定义State，Flink做快照时，把整个State当作一个整体，需要开发者自己管理，使用byte数组读写状态内容 （在自定义算子时居多）

2）托管状态：Flink框架管理的State，其序列化和反序列化由Flink框架支持，无须用户感知，干预

状态存储：

State存储在Flink中叫做StateBackend

1）内存型：MemoryStateBackend，State存储在JobManager内存中

2）文件型：FsStateBackend，运行时将需要的state保存在TaskManager中，执行检查点的时候，将state快照保存在文件系统中

State重分布：

在修改并行度时，可能涉及将state重新分配给算子

1）OperateState重分布

ListState将每个List取出，并把这些List合并到一个新的List，根据元素个数均匀分配给新的Task

2）UnionListState

将所有OperateState的数据合并，分配给新的算子

3）BroadcastState

操作BroadcastState的UDF需要保证不可变性，所以各个算子的同一个BroadcastState完全一样。变并发的时候，需要把这些数据发到新的Task

Flink作业提交：

 

作业提交的主要步骤：

（1）在Flink Client中通过反射启动Jar的main函数，生成Flink StreamGraph、JobGraph，将JobGraph提交给Flink集群

 ClientFrontend是入口，触发用户开发的Flink应用Jar包中的main方法，然后交给PipelineExecutor#execute方法

（2）Flink集群收到JobGraph之后，将JobGraph翻译成ExecutionGraph，然后开始调度执行，启动成功之后开始消费数据

StreamGraph —> JobGraph —> ExecutionGraph —> 物理执行拓扑（Task DAG）

 作业可以选择的集群模式：

1）Session模式的集群：一个集群可以运行多个作业

2）Per-Job模式的集群：一个集群只能运行一个作业，作业执行完毕则集群销毁

作业的提交模式：

1）Detached模式：Flink Client创建完毕集群之后，可以退出命令行窗口，集群独立运行

2）Attached模式： Flink Client 创建完集群之后，不能关闭窗口，需要与集群保持连接

Yarn Session提交流程

（1）使用bin/yarn-session.sh提交会话模式的作业

（2）Yarn启动新Flink集群

（3）Flink Client通过Rest向Dispatcher提交JobGraph

（4）Dispatcher收到JobGraph后，为作业创建一个JobMaster，将作业交给JobMaster，构建ExecutionGraph

（5）JobMaster向YarnResourceManager申请资源，开始调度ExecutionGraph执行

（6）YarnResourceManager收到JobMaster的资源请求，如果当前有空闲Slot则将Slot分配给JobMaster

（7）YarnResourceManager将资源请求加入等待请求队列，并通过心跳向YARN RM申请新的Container资源来启动TaskManager进程

（8）YarnResourceManager启动，然后从HDFS加载Jar文件等所需要的相关资源，在容器中启动TaskManager

（9）TaskManager启动之后，向ResourceManager注册，把自己的Slot资源情况汇报给ResourceManager

（10）ResourceManager从等待队列中取出Slot请求，向TaskManager确认资源可用情况，并告知TaskManager将Slot分配给哪个JobMaster

（11）TaskManager向JobMaster提供Slot，JobMaster调度Task到TaskManager的此Slot上执行

Yarn Per-Job提交流程

K8s Session提交流程

（1）Flink客户端首先连接Kubernetes API Server，提交Flink集群的资源描述文件

（2）Kubernetes Master会根据这些资源描述文件创建对应的Kubernetes实体

（3）Client用户可以通过Flink命令行向这个会话模式的集群提交任务。此时JobGraph会在Flink Client端生成，然后和用户jar包一起通过RestClient上传

（4）作业提交成功，Dispatcher会为每个作业启动一个JobMaster，将JobGraph交给JobMaster调度执行 K8s Session集群模式下，ResourceManager向K8s Master申请和释放TaskManager，除此之外，作业的调度与执行和Yarn模式是一样的

Graph总览：

批处理优化OptimizePlan

StreamGraph —> JobGraph —> ExecutionGraph

Stream Graph：

Stream Graph的核心抽象：

1. StreamNode：表示一个算子
2. StreamEdge

StreamGraph 在Flink Client中生成 生成入口: StreamExecutionEnvironment.java中，通过StreamGraphGenerator中生成

JobGraph：

在Stream Graph基础上进行一些优化，如通过OperatorChain机制将算子合并起来，在执行时，调度在同一个Task线程上，避免数据的跨线程，跨网络传输

JobGraph核心对象：

1）JobVertex：经过算子融合优化后，符合条件的多个StreamNode可以融合在一起生成一个JobVertex

2）JobEdge：是JobGraph中连接IntermediateDataSet 和 JobVertex 的边，表示JobGraph中的一个数据流转通道，其上游数据是IntermediateDataSet，下游消费者是JobVertex

3）IntermediateDataSet：中间数据集IntermediateDataSet是一种逻辑结构，用来表示JobVertex的输出，即该JobVertex中包含的算子会产生的数据集

生成过程：

（1）入口在SteamGraph中

流计算：StreamingJobGraphGenerator 批处理：JobGraphGenerator

（2）预处理：设置共享slotGroup，配置checkpoint、环境变量

（3）开始构建JobGraph中的点和边，从Source向下遍历StreamGraph，逐步创建JobGraph，在创建过程中完成算子融合（OperatorChain）优化 一个OperatorChain在同一个Task线程内执行，OperatorChain内部的算子之间，在同一个线程内通过方法调用的方式传递数据

        算子融合条件：         

        1）下游节点的入边为1

        2）StreamEdge的下游节点对应的算子不为null

        3）StreamEdge的上游节点对应的算子不为null

        4）StreamEdge的上下游节点拥有相同的slotSharingGroup，默认都是default

        5）下游算子的连接策略为ALWAYS 6）上游算子的连接策略为ALWAYS或HEAD

        7）StreamEdge的分区类型为ForwardPartitioner

        8）上下游节点的并行度一致

        9）当前StreamGraph允许chain

ExecutionGraph：

• 是调度Flink作业执行的核心数据结构，包含了作业中所有并行执行的Task信息、Task之间的关联关系、数据流转关系
• StreamGraph、JobGraph在Flink客户端中生成，然后提交给Flink集群
• JobGraph到ExecutionGraph的转换在JobMaster中完成

主要包括：

1）加入了并行度的概念，成为真正可调度的图结构

2）生成了JobVertex对应的ExecutionJobVertex和ExecutionVertex，与IntermediateDataSet对应的IntermediateResult和IntermediateResultPartition等

        1- 构造ExecutionGraph的节点，将JobVertex封装成ExecutionJobVertex

        2- 构造ExecutionEdge，建立ExecutionGraph的节点之间的相互联系，把节点通过ExecutionEdge连接

每个Task对应一个ExecutionGraph的一个ExecutionVertex

ExecutionGraph核心对象：

1）ExecutionJobVertex：对象和JobGraph中的JobVertex一一对应，包含一组ExecutionVertex，数量与该JobVertex中包含的StreamNode的并行度一致

2）ExecutionVertex：每一个并行执行的实例就是ExecutionVertex，相当于一个Task

3）IntermediateResult：中间结果集

4）IntermediateResultPartition：又叫做中间结果分区，表示1个ExecutionVertex输出结果

5）ExecutionEdge：连接到上游产生的IntermediateResultPartition

6）Execution：ExecutionVertex相当于每个Task的模板，在真正执行的时候，会将ExecutionVertex中的信息包装为一个Execution

构建ExecutionGraph节点的过程：

        （1）设置并行度

        （2）设置Slot共享和CoLocationGroup

        （3）构建当前ExecutionJobVertex的输出中间结果（IntermediateResult）及其中间结果分区（IntermediateResultPartition）。

中间结果可以有1个或者多个，每对应一个下游JobEdge，创建一个中间结果， 如当前JobVertex只对应一个下游JobVertex，则构建1个中间结果

        （4）构建ExecutionVertex，根据ExecutionJobVertex的并行度，创建对应数量的ExecutionVertex

        （5）检查中间结果分区（IntermediateResultPartition）和ExecutionVertex之间有没有重复的引用

        （6）对可切分的数据源进行输入切分（InputSplit）

构建ExecutionEdge 边的过程：

        调用ejv.connectToPredecessor()方法，创建ExecutionEdge将ExecutionVertex 和 IntermediateResult关联起来，为运行时建立Task之间的数据交换建立物理传输通道

连接策略:

               DistributionPattern.POINTWISE（点对点连接）

               DistributionPattern.ALL_TO_ALL （全连接）

Flink资源管理：

1、资源管理包括：CPU、内存、GPU等，由资源管理框架（yarn、K8s、Mesos）来管理，Flink从资源管理框架申请和释放资源

2、Flink从资源框架申请资源容器（Yarn的Container或者K8s的Pod）

• JobMaster是SLot资源的使用者，向ResourceManager申请资源
• ResourceManager负责分配资源和资源不足时申请资源，资源空闲时释放资源
• TaskManager是Slot资源的持有者，TaskManager通过Slot来控制TaskManager能够接收多少个Task（TaskManager是一个Java进程，每个Task都是独立分配执行的线程）

如果一个TaskManager只有一个Slot，意味着每个Task独立地运行在JVM中；而一个TaskManager有多少个Slot，则意味着更多的Task可以共享JVM

 资源管理器主要作用：

1）申请容器启动新的TM，或者为作业申请Slot

2）处理JobMananger和TaskMananger的异常退出

3）缓存TaskManager（即容器），等待一段时间之后再释放掉不用的容器，避免资源反复地申请释放

4）JobManager和TaskManager的心跳感知，对JobManager和TaskMananger的退出进行对应的处理

ResourceManager的种类：

YarnResourceManager、KubernetesResourceManager、StandaloneResourceManager、MesosResourceManager

Slot管理器：

对TaskManager提供注册、取消注册、空闲退出等管理操作

SlotProvider接口定义了Slot的请求行为：

        立即响应模式：Slot请求会立即执行

        排队模式：排队等待可用Slot，当资源可用时分配资源

Slot选择策略：

决定Task运行在哪个TaskManager上

• 位置优先的选择策略：LocationPreferenceSlotSelectionStrategy
• 默认策略：不考虑资源的均衡分配，会从满足条件的可用Slot集合选择第1个
• 均衡策略：会从满足条件的可用Slot集合中选择剩余资源最多的Slot，尽量让各个TaskManager均衡承担计算压力

SlotPool：

JobMaster申请资源之后，会在本地持有Slot，避免ResourceManager异常导致作业运行失败

Slot共享：

默认情况下，Flink作业共享同一个SlotSharingGroup。可以在一个Slot中运行Task组成的流水线。

优点：

资源分配简单：Flink集群需要的Slot的数量和作业中的最高并行度一致，不需要计算一个程序总共包含多少个Task

资源利用率高：如果没有开启，资源密集型的Task和非密集型的占用相同资源，在TM层面上，资源没有充分利用

Flink作业调度：

调度器是Flink作业执行的核心组件，管理作业执行的所有过程，包括JobGraph到ExecutionGraph的转换，作业生命周期管理，作业的Task生命周期管理，资源申请和释放，作业和Task的Failover

调度器：是作业的执行，异常处理的核心（SchedulerNG）

• 作业的生命周期管理，包括：调度、挂起、取消
• 作业执行资源的申请、分配、释放
• 作业的状态管理，作业发布过程中的状态变化和作业异常时的FailOver等
• 作业信息提供，对外提供作业的详细信息

调度行为：SchedulingStrategy定义了调度行为

• startScheduling：调度入口，触发调度器的调度行为
• restartTasks：重启执行失败的Task，一般是Task执行异常导致的
• onExecutionStateChange：当Execution的状态发生改变是
• onPartitionConsumable：当IntermediateResultPartition中的数据可以消费时

Flink调度模式：

• Eager调度：适用于流计算
• 分阶段SLot重用调度（Lazy_From_Source_With_Batch_Slot_Request）：适用于批处理
• 分阶段调度（Lazy_From_Source）：适用于批处理

调度策略：

流（EagerSchelingStrategy）：需要一次性获取所有需要的Slot，部署Task并开始执行

批（LazyFromSourceSchedulingStrategy）： 可以分阶段调度执行

Flink执行模式：即推送的模式

1）Pipelined：流水线方式执行作业，如果出现死锁，则数据以Batch方式执行交换

2）Pipelined_Forced：以流水线方式执行作业，即便流水线可能出现死锁的数据交换时仍然被执行

3）Pipelined_With_Batch_Fallback：此模式首先使用Pipelined启动作业，如果可能出现死锁则使用Pipelined_Forced启动作业，当作业异常退出时，则使用Batch模式重新执行作业

4）Batch：批处理模式，对所有shuffle和broadcast都是用Batch模式执行，仅本地的数据交换使用Pipelined模式

5）Batch_Forced：强制批处理模式，所有数据交换都是用Batch模式

数据分区模式：

与执行模式一起完成流批在数据交换层面的统一

1）BLOCKING：类型的分区会等待数据完全处理完毕，才交给下游进行处理，不会与下游进行数据交换

2）BLOCKING_PERSISTENT：数据分区类似于BLOCKING，但是其生命周期由用户指定

3）PIPELINED：

4）PIPELINED_BOUNDED：是PIPELINED带有一个有限大小的本地缓冲池

作业生命周期管理：

一个JobManager可以有多个JobMaster，一个JobMaster对应一个作业

JobMaster：

        1）调度执行和管理

         将JobGraph转化为ExecutionGraph，调度Task的执行，并处理Task的异常，进行作业恢复或者中止

• InputSplit分配：在批处理中使用，为批处理计算任务分配待计算的数据分片
• 结果分区跟踪：PartitionTracker跟踪批处理中的结果分区，当结果分区消费完之后，具备释放条件，向TaskExecutor和ShuffleMaster发出释放请求
• 作业执行异常：根据作业执行异常，选择重启作业或停止作业

        2）作业Slot资源管理器：JobMaster交给SlotPool执行；SlotPool持有资源，资源不足时负责与ResourceManager交互申请资源

        释放TaskManager的情况：作业停止、闲置TM、TM心跳超时

        3）检查点与保护点：CheckpointCoordinator负责进行检查点的发起，完成，确认

        4）监控：反压跟踪、作业状态、作业各算子吞吐量等监控指标

        5）心跳管理

TaskManager：

        实现类是TaskExecutor

        TaskManager是计算资源的载体，一个TaskManager通过Slot切分其CPU、内存等计算资源

Task：

Flink流计算使用StreamTask体系、批处理执行层面使用了BatchTask体系，两者并不互通

但是通过Task可以解耦合

 核心组件：

1）TaskStateManager：负责State的整体协调。封装了CheckpointResponder，在StreamTask来跟JobMaster交互，汇报检查点状态

2)  MemoryManager：Task通过该组件申请和释放内存

3）LibraryCacheManager：在Task启动的时候，需要从此组件远程下载需要的jar包文件

4）InputSplitProvider：在数据源算子中，用来向JobMaster请求分配数据集的分片，然后读取该分片的数据

5）ResultPartitionConsumableNotifier：结果分区可消费通知器

6）PartitionProducerStateChecker：分区状态检查器，用于检查生产端分区状态

7）TaskLocalStateStore：在TaskManager本地提供State的存储，恢复作业的时候，优先从本地恢复，提高恢复速度

8）IOManager：IO管理器，负责将数据溢出到磁盘，并在需要的时候将其读取出来

9）ShuffleEnvironment：数据交换的管理环境，其中包含了数据写出、数据分区的管理等组件

10）BroadcastVariableManager：广播变量管理器，Task可以共享该管理器，通过引用计数跟踪广播变量的使用

11）TaskEventDispatcher：任务事件分发器，从消费者任务分发事件给生产者任务

StreamTask：是所有流计算作业子任务的执行逻辑的抽象类

        TwoInputStreamTask：两个输入

        OneInputStreamTask：单个输入

        SourceStreamTask：流模式执行数据读取

        BoundedStreamTask：模拟批处理的数据读取

        SourceReaderStreamTask

StreamTask生命周期

作业启动

JobManager中会为每个作业启动一个JobMaster，并将剩余的工作交给JobMaster。

JobMaster负责整个作业生命周期中的资源申请释放、调度、容错等细节

作业的失败调度保障

Flink使用容错机制：

分布式快照保存作业状态，与Flink的作业恢复机制相结合，确保数据不丢失、不重复

Task错误恢复策略：

RestartAllStrategy: 若Task发生异常，则重启所有的Task，恢复成本高，但是作业一致性最安全

RestartPipelinedRegionStrategy: 分区恢复策略，若Task发生异常，则重启该分区的所有Task，恢复成本低，实现逻辑复杂

FailoverRegion切分：

（1）带有Colocation限制的作业：带有CoLocation限制的作业不切分，所有的Task都位于同一个FailoverRegion

（2）按照ResultPartitionType纵向切分：按照数据流转方向，以Task间的数据传递方式来确定FailoverRegion的边界，就是以Shuffle作为边界

（3）按照上下游的数据依赖关系横向切分：没有关系的Task隶属不同的分区（类似Spark窄依赖）

作业重启策略：

• FixedDelayRestartStrategy：允许指定次数内的Execution失败，如果超过该次数，则导致作业失败
• FailureRateRestartStrategy：允许在指定时间窗口中指定次数内的Execution失败，如果超过这个频率则导致作业失败
• NoRestartStrategy：在Execution失败时直接让作业失败

Flink容错：

JobManager、TaskManager、JobMaster三个角色两两之间相互发送心跳来进行故障检测

在HA场景下，ResourceManager和JobMaster都会注册到Zookeeper节点上来实现Leader锁

HA服务的三种实现：

• ZooKeeperHAServices
• StandaloneHAServices
• EmbeddedHASerivices

JobMaster的容错：

1. TaskManager应对JobMaster故障：

        TM会根据JM管理的Job ID，将TM上所有相关Task取小执行，Task进入Failed状态，但仍然保留为job分配的slot一段时间。然后尝试连接新的JobMaster Leader，如果新的JobMaster超过等待时间仍然没有连接上，TM不再等待，标记Slot为空闲并通知ResourceManager，RM在下一次Job调度中分配这些Slot资源

2. ResourceManager应对JobMaster故障：

        ResourceManager会尝试重新连接，其他不做处理

3. JobMaster切换：

        新的JobMaster Leader选举出来之后，会通知ResourceManager和TaskManager

ResourceManager容错：

1. JobMaster应对ResourceManager故障：

        JobMaster会尝试重新连接，在HA模式下，会得知新的ResourceManager地址，并痛殴地址重新与ResourceManager连接。如果实在联系不上，则整个集群会停止

2. TaskManager应对RM故障：同上

TaskManager容错：

1. ResourceManager应对TaskManager故障：

        RM监测到TM故障，会通知JobMaster启动一个新的TM作为代替

2.JobMaster应对TM故障：

        首先会从自己的SlotPool中移除该TM，并释放该TM的Slot，触发Execution异常处理

JobMaster和ResourceManager同时故障：

TM会优先恢复与心的JobMaster之间的连接，再同时尝试与ResourceManager建立连接

Flink作业执行：

经过Flink的多层Graph转换之后，作业进入调度阶段，开始分发任务执行，最终会在集群中形成物理拓扑结构

主要的核心对象包括：

• 输入处理器：StreamInputProcessor，是对StreamTask中读取数据行为的抽象，在其实现中要完成数据的读取、处理、输出给下游的过程
  • StreamOneInputProcessor：在OneInputStreamTask中，只有1个上游输入
  • StreamTwoInputProcessor：在TwoInputStreamTask中，有2个上游输入

• Task输入：StreamTaskInput，是StreamTask的数据输入的抽象
  • StreamTaskNetworkInput：负责从上游Task获取数据，使用InputGate作为底层读取数据
  • StreamTaskSourceInput：负责从外部数据源获取数据，本质上是使用SourceFunction读取数据，交给下游的Task
• Task输出：StreamTaskNetworkOutput
• 结果分区：ResultPartition，用来表示作业的单个Task产生的数据
• 结果子分区：ResultSubPartition，结果子分区是结果分区的一部分，负责存储实际的Buffer
  • PipelinedSubPartition：是纯内存型的结果子分区，只能被消费1次
  • BoundedBlockingSubPartition：用作对批处理Task的计算结果的数据存储，其行为是阻塞的，需要等待上游所有的数据处理完毕，然后下游才开始消费数据，可以消费1次或多次
• 有限数据集：BoundedData，定义了批处理中间结果数据集的阻塞式接口
• 输入网关：InputGate，是Task的输入数据的封装，和JobGraph中的JobEdge一一对应
• 输入通道：InputChannel，每个InputGate都会包含一个以上的InputChannel和ExecutionEdge一一对应，也和结果子分区一对一相连，即一个InputChannel接收一个结果子分区的输出

Flink数据交换：

        PULL模式：主要用于批处理。与Spark类似，将计算过程分成多个阶段，上游完全计算完毕之后，下游从上游拉取数据开始下一阶段计算

        PUSH模式：主要用于流处理。也叫pipeline

关键组件：

• RecordWriter：负责将Task处理的数据输出，面向的是StreamRecord
  • 单播：ChannelSelector，对数据流中的每一条数据记录进行选路，有选择地写入到一个输出通道的ResultSubPartition中

• 广播：向下游所有的Task发送相同的数据

• RecordSerializer：数据记录序列化器
• RecordDesrializer：数据反序列化器
• ResultSubPartitionView：结果子分区视图，定义了ResultSubPartitio中读取数据，释放资源等抽象行为
• 数据输出：
  • WatermarkGaugeExposingOutput：定义了Watermark监控指标计算行为，将最后一次发送给下游的Watermark作为其指标值
  • RecordWriterOutput：包装了RecordWriter，使用RecordWriter把数据交给数据交换层
  • ChainingOutput & CopyingChainingOutput：在OperationChain内部的算子之间传递数据用
  • DirectedOutput & CopyingDirectedOutput：基于一组OutputSelector选择发送给下游哪些Task
  • BroadcastingOutputCollector & CopyingBroadcastingOutputCollector：向所有下游Task广播数据
  • CountingOutput：只是用来记录其他Output实现类向下游发送的数据元素个数

数据传递：

• 本地线程内数据传递

• 本地线程间的数据传递

本地数据传递基本过程：

（1）Flatmap所在线程首先从InputGate的LocalInputChannel中消费数据，如果没有数据则通过InputGate中的inputChannelWithData.wait()方法阻塞等待数据

（2）Source算子持续地从外部数据源写入ResultSubPartition中

（3）ResultSubPartition将数据刷新写入LocalBufferPool中，然后通过inputChannelWithData.notifyAll()方法唤醒FlatMap线程

（4）唤醒FlatMap所在的线程

（5）FlatMap线程首先调用LocalInputChannel从LocalBuffer中读取数据，然后进行数据的反序列化

• 跨网络数据传输

• 数据在本算子处理完后，交给RecordWriter，每条记录都要选择下游节点，所以要经过ChannelSelector，找到对应的结果子分区
• 每个结果子分区都有一个独有的序列化器，把这条数据记录序列化为二进制数据
• 数据被写入结果分区下的各个子分区中，此时数据已经存入DirectBuffer
• 单独的线程控制数据的flush速度，一旦触发flush，则通过Netty的nio通道向对端写入
• 对端的Netty Client接收到数据，解码出来，把数据复制到Buffer中，然后通知InputChannel
• 有可用的数据时，下游算子阻塞醒来，从InputChannel取出Buffer，再反序列化成数据记录，交给算子执行用户代码UDF

网络通信

反压：如果下游的处理能力无法应对上游节点的数据发送速度，那么就会导致数据在下游处理节点累积，一旦超过了处理限度，就可能会发生数据丢失、进程错误、内存不足、CPU使用率过高等难以预期的情况

无流控模型：

一旦下游某个Buffer满了，就会产生反压，导致其他下游Buffer的数据接收也收到影响

基于信用的流控：

每个远端的InputChannel都有自己的一组独占缓冲区，不再使用共享的本地缓冲池

下游接收端当前可用的Buffer数量作为信用值通知给上游，每个结果子分区将跟踪其对应的InputChannel的信用值。如果信用可用，则缓存仅转发到较低层的网络栈，每发送一个Buffer都会对InputChannel的信用值减1，在发送Buffer的同时，还会发送前结果子分区队列中的挤压数据量。下游的接收端会根据挤压数据量从浮动缓冲区申请适当数量的Buffer。

应用容错

数据的可靠程度：

• 最多一次（At-Most-Once），数据不重复处理，但可能丢失
• 最少一次（At-Least-Once），数据可能重复处理，但保证不丢失
• 引擎内严格一次（Exactly-Once）,数据不丢失、不重复，在Flink中开启检查点，且对Barrier进行对齐，就能达到引擎内严格一次的处理保证。如果数据源支持断点读取，则能支持从数据源到引擎处理完毕，再写出到外部存储之前的过程中的严格一次
• 端到端严格一次（End-to-End Exactly-Once），从数据读取、引擎处理到写入外部存储的整个过程，数据不重复、不丢失（需要数据源支持可重放，外部存储支持事物机制，能够进行回滚）

检查点：Checkpoint

保存点：Savepoint，是基于Flink检查点机制的应用完整快照备份机制

检查点恢复策略：

• 定期恢复策略：fixed-delay，固定延迟重启策略会尝试一个给定的次数来重启Job，如果超过了最大的重启次数，job会失败
• 失败比率策略：failure-rate，失败后重启，但如果超过了失败率，job会被认定失败
• 直接失败策略：失败不重启

保存点恢复：

在作业变更（逻辑修改、修复bug）的情况下，要考虑以下几点：

• 算子的顺序改变：如果UID没有改变，则可以恢复
• 作业中添加了新的算子：如果是无状态算子，则没有影响。如果是有状态算子，则跟无状态算子一样处理
• 从作业中删除一个有状态的算子：如果找不到OperatorId，会报错，可以通过命令添加--allowNonRestoredState 跳过舞法恢复的算子
• 添加和删除无状态的算子
• 恢复的时候掉整并行度

恢复最好使用事件时间，而不是处理时间

Checkpoint关键组件：

• 检查点协调器：CheckpointCoordinator，负责协调Flink算子的State的分布式快照

当触发快照的时候，CheckpointCoordinator向算子中注入Barrier消息，然后等待所有的Task通知检查点确认完成，同时持有所有Task在确认完成消息中上报地State句柄

• 检查点消息：AbstractCheckpointMessage，包含检查点所属的作业标识、检查点编号、Task标识

Checkpoint基本过程：

数据流切分：Flink使用Barrier来切分数据流，Barrier会周期性注入数据流中

Barrier会严格保证顺序，不会超过其前面的数据，两个Barrier之间的数据流中的数据隶属同一个检查点 

Barrier对齐

（1）在算子收到通道1的Barrier，输入通道2的Barrier尚未到达算子

（2）算子收到输入通道1的Barrier，会继续从通道1接收数据，但是并不处理，而是保存在输入缓存中，等待输入通道2的Barrier到达

（3）输入通道2的Barrier到达，算子开始对其State进行异步快照，并向Barrier向下游广播，并不等待快照执行完毕

（4）算子在做异步快照，首先处理缓存中积压的数据，然后再输入通道中获取数据

Checkpoint执行过程

 JobMaster的CheckpointCoordinator通过TaskManagerGateway在源头产生CheckPointBarrier事件，注入数据流中从而触发CK

（1）JobMaster触发检查点

CheckpointCoordinator会生成一个PendingCheckpoint，保存所有算子的ID

（2）TaskExecutor执行检查点

• Task层面检查点执行准备
• StreamTask执行检查点，检查是否是Running状态并向下游Task广播CheckpointBarrier
• 算子从StateBackend中深度复制State数据，并持久化道外部存储中，执行完向JobMaster发出CompletedCheckpoint消息

（3）JobMaster通过调度器SchedulerNG任务把信息交给CheckpointCoordinator.receiveAcknowledgeMessage，来响应算子检查点完成事件

CheckpointCoordinator的PendingCheckpoint会转换为CompletedCheckpoint，并向各个算子发送RPC请求，通知检查点已完成

两阶段提交

检查点在Flink内部是可控的，但是外部存储Flink无法控制，需要扩展Flink，使Sink与外部存储通过事务关联起来，在出现异常作业需要恢复的时候，能够通过事务回滚消除重复写入的脏数据

前提需要：

1）数据源支持断点读取

2）外部存储支持回滚机制或者满足幂等性（重复写入不会带来错误结果）

1. 预提交阶段：所有算子完成各自快照备份，把待写出的数据备份到可靠的存储中

Sink把要写入外部存储的数据以State的形式保存到状态后端存储（StateBackend）中，同时以事务的方式将数据写入外部存储

2. 提交阶段：将上一个阶段写入的数据备份，写入到真正的目的地

JobMaster会为作业中每个算子发起检查点已完成的回调逻辑

提交外部事务（如果失败，可能就会导致丢失）

Flink SQL：

提供TABLE API和SQL的原因：

1. 使用DataStream/DataSet API进行开发比较繁琐
2. TABLE API 和SQL是流批通用的，代码可以覆用
3. DataStream和DataSet进行开发时，Flink只能进行非常有限的优化

Calcite：

动态数据管理框架

主要功能：

1. SQL解析（将SQL解析成未经过交验的AST语法树）
2. SQL校验（检验SQL规范、验证Schema、Field、Function是否存在，输入输出类型是否匹配）
3. SQL查询优化
4. SQL生成
5. 数据连接与执行

流、动态表、查询的关系：

1. 流转换为动态表 ------> 将DataStream注册为Table
2. 在动态表上执行连续查询，生成新的动态表 ------> 在Table上应用SQL查询语句，结果为一个新的Table
3. 生成的动态表将转换回流 ------> 将Table转换为DataStream

核心组件：

TableEnvironment：是Flink Table API和Flink SQL中使用的执行环境，向上对开发者提供Flink SQL使用的相关接口，向下连接Flink的SQL运行时

主要包括：BatchTableEnvironment 和 StreamTableEnvironment，分别拓展了DataSet（DataStream）相互转换能力

主要职责：

• 连接到外部数据源
• 注册Table和获取元数据信息
• 执行SQL语句
• 提供SQL执行的配置

Table API：

Table之间的相互转换关系

• GroupedTable：tab.groupBy("key").select("......")
• GroupWindowTable：使用时间窗口进行分组之后的Table，按照时间对数据进行切分，时间窗口必须是GroupBy中的第一项，且每个GroupBy只支持一个窗口
• WindowedGroupTable：一般和GroupWindowTable组合使用，在GroupWindowTable上再按照字段进行GroupBy运算后的Table

tab.window([groupWindow].as("w")).groupBy("w,key").select(....

• OverWindowTable：table.window(OverpartitionBy 'c orderBy' rowTime preceding 10.seconds as 'ow).select('c, 'b count over 'ow, 'e.sum over 'ow)
• AggregatedTable：对分组之后的Table执行AggregationFunction聚合函数的结果
• FlatAggregateTable：对分组之后的Table执行TableAggregationFunction的结果

元数据：包括库、表、视图、UDF、表字段定义

Catalog用来管理的核心抽象，定义了一系列操作元数据的方法

• 内存型GenericInMemoryCatalog
• HiveCatalog

开发者在使用Catalog的时候，其入口是TableEnvironment，TableEnvironment中保存了Catalog集合，Catalog集合使用CatalogManager进行管理

数据访问：

        针对DataStream API开发：Connector提供Function接口

        针对Table API 和 SQL：Table Source和Table Sink体系

核心组件：

• TableSchema
• TableSource
  • StreamTableSource
  • BatchTableSource
  • FilterableTableSource
  • LimitableTableSource
  • ProjectableTableSource等
• TableSink
  • StreamTableSink
  • BatchTableSink
  • AppendStreamTableSink：支持追加，不支持更新
  • RetractStreamTableSink：支持召回模式的TableSink
  • UpsertStreamTableSink：有则更新，无则插入

Planner关键抽象：

Flink引擎内部组件，是用户编写的代码和Flink运行时的中介，负责将用户代码转换到Flink可以识别的Transformation

主要有两种行为：

• SQL解析：将SQL字符串转化为Operation树
• 关系代数到Flink执行计划：将Operation树转换为Transformation

Expression：表达式（常量值、字段引用、函数调用）

ExpressionResolver：将Table API中原始Expression表达式解析成ResolvedExpression

解析规则包括：

• 展开*号，并解析函数中的列名对下场呢个输入列的引用
• 将Over聚合和Over Window合并到一个函数调用
• 解析所有未经解析的引用，这些引用可能对字段、表的引用或本地引用
• 替换函数调用，如BuiltInFunctionDefinitions#FLATTEN，BuiltInFunctionDefinitions#WITH_COLUMNS
• 执行所有函数调用的入参类型交验，如果有必要则进行类型转换

Operation：是SQL操作的抽象

物理执行计划节点：

Flink：FlinkRelNode、DataStreamRel、DataSetRel

Blink：ExecNode、StreamExecNode、BatchExecNode

Blink Planner和Flink Planner对比：

• Blink将批处理视作流的特殊情况，因此还不支持Table和DataSet之间的转换，并且批处理作业不使用DataSet执行框架和算子体系，而是基于流的框架
• Blink Planner不支持BatchTableSource，而是用BoundedStreamTableSource代替
• Blink Planner支持新的Catalog，不支持ExternalCatalog
• FilterableTableSource不兼容。Flink Planner会将PlannerExpressions下推到FilterableTableSource，而Blink Planner将下推Expressions
• 基于字符串的键值配置选项，仅仅作用于Blink Planner
• 两者的PlannerConfig不同
• Blink Planner会将多个接收器优化为一个DAG，而Flink Planner始终将每个接收器优化为一个新的DAG（且DAG独立）
• Blink Planner支持catalong统计信息，而Flink Planner不行

Blink与Calcite：

从SQL到Operation：

1. 解析SQL字符串转换为QueryOperation
2. SQL字符串解析为SqlNode
3. 交验SqlNode
4. 调用Calcite SQLToRelConverter将SqlNode转换为RelNode逻辑树
5. RelNode转换为Operation

从Operation到Transformation：

• DQL转换：Query Operation -> RelNode -> FlinkPhysicalRel -> ExecNode -> Transformation
• DML/DQL转换：ModifyOperation -> RelNode -> FlinkPhysicalRel -> ExecNode -> Transformation

• 从Operation转换为Calcite RelNode逻辑计划树，使用Calcite提供的优化器

流-StreamPlanner（StreamCommonSubGraphBasedOptimizer）

批-BatchPlanner（BatchCommonSubGraphBasedOptimizer）

• 生成Flink物理计划
• 形成Transformation

Flink与Calcite：

SQL优化

• RBO：根据事先定好的规则对SQL计划树进行转换（只要SQL相同，就会得到相同的SQL物理执行计划），对数据规模、数据倾斜等问题不敏感
  • Calcite Hep优化器
• CBO：根据统计信息、代价模型计算每个执行计划的代价（数据量、CPU、内存、IO资源、网络）
  • Volcano模型
  • Cascades模型：两个模型基本一致，Cascades模型一边遍历SQL逻辑树，一边优化，从而进一步裁掉一些执行计划

Blink优化：在不同优化阶段使用不同的Calcite Planner，而不是单纯使用某一个或托管给Calcite

逻辑优化：Calcite Hep规则优化器

物理优化：Calcite Hep规则优化器 + Volcano基于代价优化器

Blink的公共子图重用：

在Blinnk中支持一个作业中执行多条SQL语句，如果SQL语句的计划树子树节点摘要相同，就保留1个，即使不同的树子树也可以重用

这里涉及到公共子图切分、摘要计算

（类似Object#hashCode，判断两个RelNode的树逻辑等价）

Flink优化：

局部优化-代码生成：

在Blink Planner和Flink Planner模块中，都包含了SQL语句的Java 代码生成，直接生成合法的Java类，然后使用Janino将Java代码编译编译成字节码，直接在JVM中执行，提升SQL执行效率

依赖Codegen技术，优化具体Task执行效率

运维监控

Metrics

• Counter计数器：统计一个指标的总量
• Gauge指标瞬间值
• Histogram直方图：指标的最大值、最小值、中位数等统计信息
• Meter平均值：某个时间段内的平均值

方式：

• MetricReporter主动集成上报
• Rest API：实现类是WebMonitorEndpoint

添加指标的过程：

AbstractMetricGroup.addGroup

---> AbstractMetricGroup.addMetric

---> MetricRegistry.register

---> MetricReporter.notifyOfAddedMetric

延迟追踪：

算子周期性发送LatencyMarker，延迟标记在传递过程中会绕过窗口，

RPC框架

Flink采用Akka作为自身RPC通信框架（Actor模式）

在Actor模式中，所有实体被认为是独立的Actor，Actor和其他Actor通过异步消息通信。每个Actor都是单一线程，不断地从其他邮箱中拉取信息

AKKA核心：ActorSystem与Actor

//1. 创建ActorSystem
 
ActorSystem system = ActorSystem.create("sys")
 
//2. 构建Actor，获取该Actor的引用，即ActorRef
 
ActorRef helloActor = system.actorOf(Props.create(HelloActor.class),"helloActor")
 
//3. 给helloActor发送消息
 
helloActor.tell("hello actor",ActorRef.noSender())
 
//4. 关闭ActorSystem
 
system.terminate()

Akka通信方式：

• tell方式：仅仅使用异步方式给某个Actor发送消息，无需等待Actor的响应结果
• ask方式：需要从Actor获取响应结果

RPC通信组件：

• 远程调用网关：RpcGateWay
• 提供了RPC服务组件的生命周期管理：RpcEndpoint
• RpcService：RpcEndpoint的成员变量
  • 启动和停止rpcServer和连接rpcEndpoint
  • 根据指定的连接地址，连接到rpcServer会返回一个rpcGatewary
• RpcServer：是RpcEndpoint的成员变量，负责接收和响应远端的RPC消息请求