《Apache Flink官方文档》分布式运行时环境

原文链接   译者:魏勇

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任务与运算链
作业管理器,任务管理器与客户端
任务槽与资源
后端存储
保存点

任务与运算链

在实际的分布式计算环境中,Flink 会将多个运算子任务链接到分布式计算任务中。每个线程执行一个计算任务。将运算符链接到计算任务中对于系统性能的提升有很大的帮助:它降低了线程间切换与缓冲的开销,并且在降低延时的同时减少了系统的总体吞吐量。可以对这种链接操作进行配置,具体内容请参考链接文档

如下图所示的数据流图包含五个子任务,也就是说其中有五个并发执行的线程:

tasks_chains

作业管理器,任务管理器与客户端

Flink 运行时环境由两种类型进程组成:

  • 作业管理器(也称为 master)用于协调程序的分布式执行。它的主要功能是调度任务,调整检查点,并在任务失败时安排恢复过程等。

每个 Flink 环境中只有一个作业管理器。未来的高可用设计中会包含多个作业管理器,其中一个是 leader,其他作为备份程序。

  • 任务管理器(也称为 worker)用于执行数据流图的任务(更准确地说,是计算子任务),并对数据流进行缓冲、交换。

每个 Flink 环境中至少包含一个任务管理器。

可以以多种方式启动作业管理器和任务管理器:直接作为独立的集群在机器上启动,在容器中启动,或者通过 YARNMesos 这类资源框架进行管理。启动之后,任务管理器会主动上连到作业管理器来报告自身的状态,以便作业管理器来分配任务。

客户端的主要作用是准备并向作业管理器发送数据流图,它实际上并不是运行时环境的一个组成部分。在发送完数据流图之后,客户端可以选择断开与作业管理器的连接,也可以继续保持连接以等待程序运行结果。客户端程序可以以 Java/Scala 程序的形式执行,也可以以命令行的形式(./bin/flink run ...)执行。

processes

任务槽与资源

每个 worker(任务管理器)都是一个独立的 JVM 进程,每个子任务就是运行在其中的独立线程里。为了控制 worker 接收任务的数量,在 worker 中引入了任务槽的概念(每个 worker 中至少包含一个任务槽)。

每个任务槽代表任务管理器中一个特定的资源池子集。例如,如果任务管理器有3个槽,它会为每个槽分配 1/3 的内存。将资源池槽化可以让子任务获取指定容量的内存资源,而避免同其他作业中的子任务竞争。注意,这里没有对 CPU 进行隔离;目前任务槽仅仅用于划分任务的内存。

通过调整任务槽的数量,用户可以设定子任务之间独立运行的程度。如果任务管理器中只有一个槽,那么每个任务组都会在一个独立的 JVM(例如 JVM 可以在一个独立的容器中启动)中运行。任务管理器中配置更多的槽就意味着会有更多的子任务共享同一个 JVM。在同一个 JVM 中的任务会共享 TCP 连接(通过多路复用的方式)和心跳信息,同时他们也会共享数据集和数据结构,这在某种程度上可以降低单任务的开销。

tasks_slots

默认情况下,Flink 会允许同一个作业的多个子任务共享一个槽,即便这些子任务来自不同的任务。这种情况下,有可能会出现某个槽中包含一个完整的作业流水的场景。这样做主要有两点好处:

  • Flink 集群需要在作业中确保任务槽数量和程序并发量完全一致,而并不需要计算程序中任务(每个任务的并发量也许都不相同)的具体数量。
  • 可以提高资源利用率。如果没有任务槽共享机制,非密集型的 source/map() 子任务就会和密集型的 window 子任务一样阻塞大量资源。如果有任务槽共享机制,在程序的并发量从 2 提高到 6 的情况下(举个例子),就可以让密集型子任务完全分散到任务管理器中,从而可以显著提高槽的资源利用率。

slot_sharing

Flink API 中包含一个资源组机制,可以避免不合理的任务槽共享。

依照以往的经验来说,默认的任务槽数量应设置为 CPU 核心的数量。如果使用超线程技术,每个槽中甚至可以调度处理超过 2 个硬件线程。

后端存储

通过键值对索引的数据结构保存在选定的后端存储中。有的后端存储将数据保存在内存中的哈希表中,而有的存储会使用 RocksDB 来保存键值对。除了定义保存状态的数据结构之外,后端存储还实现了获取键值对的特定时间点快照的功能,该功能可以将快照保存为检查点的一部分。

checkpoints

保存点

使用数据流 API 的程序可以从指定的保存点恢复。保存点具备更新程序和 Flink 集群而不丢失任何状态的功能。

保存点可以看作是一种手动触发的检查点,该检查点可以获取程序的快照并将其写入后端存储中。所以说保存点的功能依赖于一般的检查点机制。程序执行时会定期在 worker 节点生成快照和检查点。由于 Flink 的恢复机制只需要使用最新一个有效的检查点,在新的检查点生成后就可以安全移除其余旧的检查点了。

保存点和定期检查点在大部分情况下都很相似,区别只在于保存点是由用户触发的,并且在新的检查点生成后不会自动过期失效。保存点可以通过命令行生成,也可以在调用 REST API 取消作业时产生。

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魏 勇

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爱技术,爱生活。我们的征途是星辰大海。
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