团体对于Blink的相干应用文档曾经非常齐全，这里不筹备再过多赘述。这篇文章筹备对Blink所基于的Apache社区开源产品--Flink的架构做一些通俗剖析。

一：Flink历史、根本架构及分布式部署

历史

Flink我的项目最早开始于2010年由柏林技术大学、柏林洪堡大学、哈索普拉特纳研究所独特单干研发的"Stratosphere: Information Management on the Cloud"(平流层：云上的信息管理) 我的项目，Flink最开始是作为该我的项目一个分布式执行引擎的Fork，到2014年成为Apache基金会下的一个我的项目，2014年底成为Apache顶级我的项目。每年一次的Flink Forward是对于Apache Flink最隆重的年度会议。

根本架构

Flink是原生的流解决零碎，提供high level的API。Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者解决的根底是齐全不同的。Flink把批处理当作流解决中的一种非凡状况。在Flink中，所有的数据都看作流，是一种很好的形象，因为这更靠近于事实世界。

                                                                                    

                 Flink的根本架构图

Flink 的次要架构与Spark靠近，都基于Master-Slave 的主从模式，从执行程序上讲：

1：集群启动，启动JobManager 和多个TaskManager；

2：Flink Program程序提交代码，经由优化器/工作图生成器，生成理论需执行的Job，传递至Client；

3：Client将submit提交工作(实质上是发送蕴含了工作信息的数据流)至JobManager；

4：JobManager散发工作到各个真正执行计算工作的Worker----TaskManager；

5：TaskManager开始执行计算工作，并且定时汇报心跳信息和统计信息给JobManager，TaskManager之间则以流的模式进行数据传输；

在以上步骤中，步骤2与Flink集群之间能够不存在归属关系，即咱们能够在任何机器上提交作业，只有它与JobManager相通。Job提交之后，Client甚至能够间接完结过程，都不会影响工作在分布式集群的执行。

Client:

当用户提交一个Flink程序时，会首先创立一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中解决，所以Client须要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建设到JobManager的连贯，将Flink Job提交给JobManager。Client会将用户提交的Flink程序组装一个JobGraph， 并且是以JobGraph的模式提交的。一个JobGraph是一个Flink Dataflow，它由多个JobVertex组成的DAG。所以，一个JobGraph蕴含了一个Flink程序的如下信息：JobID、Job名称、配置信息、一组JobVertex(理论的工作operators)等。

JobManager:

JobManager是Flink零碎的协调者，它负责接管Flink Job，调度组成Job的多个Task的执行。同时，JobManager还负责收集Job的状态信息，并治理Flink集群中从节点TaskManager。次要包含：

RegisterTaskManager——在Flink集群启动的时候，TaskManager会向JobManager注册，如果注册胜利，则JobManager会向TaskManager回复音讯AcknowledgeRegistration；

SubmitJob——Flink程序外部通过Client向JobManager提交Flink Job，其中在音讯SubmitJob中以JobGraph模式形容了Job的根本信息；

CancelJob——申请勾销一个Flink Job的执行，CancelJob音讯中蕴含了Job的ID，如果胜利则返回音讯CancellationSuccess，失败则返回音讯CancellationFailure；

UpdateTaskExecutionState——TaskManager会向JobManager申请更新ExecutionGraph中的ExecutionVertex的状态信息，即向JobManager汇报operator具体的执行状态，更新胜利则返回true；

其余还包含RequestNextInputSplit、JobStatusChanged；

TaskManager：

TaskManager也是一个Actor(主持者)，它是理论负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task。它在启动的时候就设置好了槽位数（Slot），每个 slot 能启动一个 Task，Task 为线程。TaskManager从 JobManager 处接管须要部署的 Task，部署启动后，与本人的上游(工作上存在依赖关系的上游解决节点)建设 Netty 连贯，接收数据并解决。每个TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报。

TaskManager端能够分成两个阶段：

_注册阶段_——TaskManager会向JobManager注册，发送RegisterTaskManager音讯，期待JobManager返回AcknowledgeRegistration，而后TaskManager就能够进行初始化过程；

_可操作阶段_——该阶段TaskManager能够接管并解决与Task无关的音讯，如SubmitTask、CancelTask、FailTask。如果TaskManager无奈连贯到JobManager，这是TaskManager就失去了与JobManager的分割，会主动进入“注册阶段”，只有实现注册能力持续解决Task相干的音讯。

基于Yarn层面的构造

                                                                                                   

1： Clinet 客户端上传蕴含Flink和HDFS配置的jars至HDFS，因为YARN客户端须要拜访Hadoop的配置以连贯YARN资源管理器和HDFS；2： Clinet客户端申请一个YARN容器作为资源管理器-Resource Manager，作用是启动ApplicationMaster；

3： RM调配第一个container去运行AM--AppplicationMaster;

4： AM启动，开始负责资源的监督和治理；

5： Job Manager和AM运行在同一个容器里，都胜利启动后，AM晓得job管理器（它领有的主机）的地址;

6:   Job Manager为Task Manager生成一个新的Flink配置, 这样task可连贯Job Manager；

7:    AM容器能够作为Flink的web接口服务，YARN代码的所有端口是调配的长期端口， 这可让用户并行执行多个yarn会话；

8： AM启动调配到的容器，这些容器作为Flink的Task Manager，将会从HDFS下载jar和更新配置，集群Run，可接管Job;

Flink集群的HA计划：

          在Flink的根本架构图中，咱们发现这一Master-Slave模式存在单点问题，即：JobManager这个点万一down掉，整个集群也就全完了。Flink一共提供了三种部署模式：Local、Standalone、YARN，除第一种为本地单机模式外，后两者都为集群模式。对于Standalone和YARN，Flink提供了HA机制防止上述单点失败问题，使得集群可能从失败中复原。

YARN模式：

          上段中介绍到Yarn层面的机构，留神到Flink的JobManager与YARN的Application Master（简称AM）是在同一个过程下的。YARN的ResourceManager对AM有监控，当AM异样时，YARN会将AM重新启动，启动后，所有JobManager的元数据从HDFS复原。但复原期间，旧的业务不能运行，新的业务不能提交。ZooKeeper(Apache ZooKeeper™)上还是存有JobManager的元数据，比方运行Job的信息，会提供给新的JobManager应用。对于TaskManager的失败，由JobManager上Akka的DeathWatch机制监听解决。当TaskManager失败后，从新向YARN申请容器，创立TaskManager。

Standalone模式：

          对于Standalone模式的集群，能够启动多个JobManager，而后通过ZooKeeper选举出leader作为理论应用的JobManager。该模式下能够配置一个主JobManager（Leader JobManager）和多个备JobManager（Standby JobManager），这可能保障当主JobManager失败后，备的某个JobManager能够承当主的职责。下图为主备JobManager的复原过程。

                                                                                                                                       

二：Flink的流式计算架构

分层栈

                                                                                                                           

Deployment层:

            本地、集群，以及商用的云模式，不再赘述；

runtime层：

           Runtime层提供了反对Flink计算的全副外围实现，比方：反对分布式Stream解决、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等，为下层API层提供根底服务；

API层：

            API层次要实现了面向无界Stream的流解决和面向Batch的批处理API，其中面向流解决对应DataStream API，面向批处理对应DataSet API. 简略来说，DataSet和DataStream都是蕴含了反复项数据的immutable汇合，不同的是，在DataSet里，数据是无限的，而对于DataStream，元素的数量能够是有限的。对程序而言，最后的数据汇合起源是Flink program 中的源数据，如双11领取数据大屏的线上实时数据起源；而后通过filter、map、flatmap等API，能够对它们进行转换，从而由初始数据汇合派生出新汇合。留神，汇合是immutable的，只可派生出新的，不能批改原有的；

Libraries层：

          Flink利用框架层，依据API层的划分，在API层之上构建的满足特定利用的实现计算框架，也别离对应于面向流解决和面向批处理两类。面向流解决反对：CEP（简单事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批处理反对：FlinkML（机器学习库）、Gelly（图解决）。

三：个性剖析

高吞吐&低提早

         简略来说，Flink在流式计算上相比于Spark Streaming & Storm，突出的劣势次要是高吞吐&低提早，如下图所示：

                                                                                             

反对 Event Time 和乱序事件

                                                                                               

Flink 反对了流解决和 Event Time 语义的窗口机制。 在探讨解决音讯乱序问题之前，需先定义工夫和程序。在流解决中，工夫的概念有两个：

  • Event time ：Event time是事件产生的工夫，常常以工夫戳示意，并和数据一起发送。带工夫戳的数据流有，Web服务日志、监控agent的日志、挪动端日志等；
  • Processing time ：Processing time是处理事件数据的服务器工夫，个别是运行流解决利用的服务器时钟。

许多流解决场景中，事件产生的工夫和事件达到待处理的音讯队列工夫有各种提早：

  1. 各种网络提早；
  2. 数据流消费者导致的队列阻塞和反压影响；
  3. 数据流毛刺，即，数据稳定；
  4. 事件生产者（挪动设施、传感器等）离线；

           上述诸多起因会导致队列中的音讯频繁乱序。事件产生的工夫和事件达到待处理的音讯队列工夫的不同随着工夫在一直变动，这常被称为工夫偏移（_event time skew_），示意成：_“processing time – event time”_。

                                                                                                       

        对大部分利用来讲，基于事件的创立工夫剖析数据比基于事件的解决工夫剖析数据要更有意义。Flink容许用户定义基于事件工夫（event time）的窗口，而不是解决工夫。

         Flink应用_事件工夫 clock_来跟踪事件工夫，其是以_watermarks_来实现的。_watermarks_是Flink 源流基于事件工夫点生成的非凡事件。 _T_ 工夫点的_watermarks_意味着，小于 T 的工夫戳的事件不会再达到。Flink的所有操作都基于_watermarks_来跟踪事件工夫。

状态计算的exactly-once和容错机制

流程序能够在计算过程中保护自定义状态。

                                                                                                                   

       Apache Flink 提供了能够复原数据流利用到统一状态的容错机制。确保在产生故障时，程序的每条记录只会作用于状态一次(exactly-once)，不过也能够降级为至多一次(at-least-once)。这一容错机制通过继续创立分布式数据流的快照来实现。对于状态占用空间小的流利用，这些快照十分轻量，能够高频率创立而对性能影响很小。流计算利用的状态保留在一个可配置的环境，如：master 节点或者 HDFS上。

　　在遇到程序故障时（如机器、网络、软件等故障），Flink 进行分布式数据流。零碎重启所有 operator ，重置其到最近胜利的 checkpoint。输出重置到相应的状态快照地位。保障被重启的并行数据流中解决的任何一个 record 都不是 checkpoint 状态之前的一部分。

     为了能保障容错机制失效，数据源（例如音讯队列或者broker）须要能重放数据流。Apache Kafka 有这个个性，Flink 中 Kafka 的 connector 利用了这个性能。团体的TT零碎也有同样性能。

                                                                                                             

     

       Flink 分布式快照的外围概念之一就是数据栅栏（barrier）。如上图所示，这些 barrier 被插入到数据流中，作为数据流的一部分和数据一起向下流动。Barrier 不会烦扰失常数据，数据流严格有序。一个 barrier 把数据流宰割成两局部：一部分进入到以后快照，另一部分进入下一个快照。每一个 barrier 都带有快照 ID，并且 barrier 之前的数据都进入了此快照。Barrier 不会烦扰数据流解决，所以十分轻量。多个不同快照的多个 barrier 会在流中同时呈现，即多个快照可能同时创立。

     Barrier 在数据源端插入，当 snapshot N 的 barrier 插入后，零碎会记录以后 snapshot 地位值N (用Sn示意)。例如，在 Apache Kafka 中，这个变量示意某个分区中最初一条数据的偏移量。这个地位值 Sn 会被发送到一个称为 Checkpoint Coordinator 的模块(即 Flink 的 JobManager).

　　而后 barrier 持续往下流动，当一个 operator 从其输出流接管到所有标识 snapshot N 的 barrier 时，它会向其所有输入流插入一个标识 snapshot N 的 barrier。当 sink operator（DAG 流的起点）从其输出流接管到所有 barrier N 时，它向Checkpoint Coordinator 确认 snapshot N 已实现。当所有 sink 都确认了这个快照，快照就被标识为实现。

高度灵便的流式窗口Window

             Flink反对在工夫窗口，统计窗口，session 窗口，以及数据驱动的窗口，窗口(Window)能够通过灵便的触发条件来定制，以反对简单的流计算模式。

                                                                                   

      来自云邪的形容 ——：“在流解决利用中，数据是连续不断的，因而咱们不可能等到所有数据都到了才开始解决。当然咱们能够每来一个音讯就解决一次，然而有时咱们须要做一些聚合类的解决，例如：在过来的1分钟内有多少用户点击了咱们的网页。在这种状况下，咱们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。”

              窗口能够是工夫驱动的（Time Window，例如：每30秒钟），也能够是数据驱动的（Count Window，例如：每一百个元素）。一种经典的窗口分类能够分成：翻滚窗口（Tumbling Window），滚动窗口（Sliding Window），和会话窗口（Session Window）。

带反压(BackPressure)的连续流模型

         数据流利用执行的是不间断的(常驻)operators。

         Flink streaming 在运行时有着人造的流控：慢的数据 sink 节点会反压（backpressure）快的数据源（sources）。

                                                                                             

          反压通常产生于这样的场景：短时负载顶峰导致系统接收数据的速率远高于它解决数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收进展可能会导致流入的数据疾速沉积，或者遇到大促或秒杀流动导致流量陡增。反压如果不能失去正确的解决，可能会导致资源耗尽甚至零碎解体。

Flink的反压：

         如果你看到一个task的back pressure告警（比方，high），这意味着生产数据比上游操作算子生产的速度快。Record的在你工作流的传输方向是向上游，比方从source到sink，而back pressure正好是沿着反方向，往上游流传。

         举个简略的例子，一个工作流，只有source到sink两个步骤。如果你看到source端有个告警，这意味着sink生产数据速率慢于生产者的生产数据速率。Sink正在向上游进行back pressure。

          绝妙的是，在Spark Streaming和Storm是辣手问题的BackPressure，在Flink中并不成问题。简略来说，Flink无需进行反压，因为零碎接收数据的速率和解决数据的速率是天然匹配的。零碎接收数据的前提是接收数据的Task必须有闲暇可用的Buffer，该数据被持续解决的前提是上游Task也有闲暇可用的Buffer。因而，不存在零碎承受了过多的数据，导致超过了零碎解决的能力。这有点像Java线程中的通用阻塞队列:  一个较慢的接受者会升高发送者的发送速率，因为一旦队列满了（有界队列）发送者会被阻塞。

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