Flink1.7之分布式运行环境

x33g5p2x  于2020-10-20 发布在 Flink  
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任务和操作链

对于分布式执行,Flink将 chains 操作符子任务合并到 tasks 中。每个任务由一个线程执行。将操作符链接到任务中是一种有用的优化:它减少了线程间切换和缓冲的开销,在降低延迟的同时增加了总体吞吐量。可以配置链接行为;有关详细信息,请参见[chaining docs]。

下图中的示例数据流使用5个子任务执行,因此使用5个并行线程执行。

工作管理器, 任务管理器, 客户端

Flink运行时由两种类型的进程组成:

  • JobManagers(也称为 masters )协调分布式执行。它们调度任务、协调检查点、协调故障恢复,等等。

    总有至少一个作业管理器。高可用性设置将具有多个 jobmanager,其中一个始终是 leader,其他的都是 standby

  • TaskManagers(也称为 workers)执行数据流的 tasks(或者更具体地说是子任务),并缓冲和交换数据 streams

    必须始终至少有一个任务管理器。

jobmanager和taskmanager可以以多种方式启动:直接在机器上作为 [standalone cluster]等资源框架管理。taskmanager连接到jobmanager,宣布自己可用,并被分配工作。

client不是运行时和程序执行的一部分,而是用来准备和发送数据流到JobManager。之后,客户端可以断开连接,或者保持连接以接收进度报告。客户端要么作为触发执行的Java/Scala程序的一部分运行,要么在命令行进程中运行./bin/flink run ...

The processes involved in executing a Flink dataflow

任务槽和资源

每个worker (TaskManager)是一个 JVM process,可以在单独的线程中执行一个或多个子任务。为了控制工作者接受多少任务,工作者有所谓的task slots (至少一个)。

每个 task slot 表示TaskManager资源的一个固定子集。例如,带有三个插槽的TaskManager将把其托管内存的1/3专用于每个插槽。划分资源意味着子任务不会与来自其他作业的子任务竞争托管内存,而是具有一定数量的预留托管内存。注意,这里不存在CPU隔离;当前插槽只分离任务的托管内存。

通过调整任务槽的数量,用户可以定义子任务如何彼此隔离。每个任务管理器有一个插槽意味着每个任务组运行在单独的JVM中(例如,可以在单独的容器中启动)。拥有多个插槽意味着更多的子任务共享相同的JVM。相同JVM中的任务共享TCP连接(通过多路复用)和心跳消息。它们还可以共享数据集和数据结构,从而减少每个任务的开销。

默认情况下,Flink允许子任务共享槽,即使它们是不同任务的子任务,只要它们来自相同的作业。结果,一个槽可以容纳作业的整个管道。允许这个 slot sharing 有两个主要好处:

  • Flink集群需要的任务槽数与作业中使用的最高并行度正好相同。不需要计算一个程序总共包含多少任务(具有不同的并行性)。

  • 更容易得到更好的资源利用。如果没有槽共享,非密集型 source/map() 子任务阻塞的资源与资源密集型 window 子任务阻塞的资源一样多。通过槽共享,将我们示例中的基本并行度从2提高到6,可以充分利用槽资源,同时确保繁重的子任务公平地分布在taskmanager中。

api还包括_[resource group]_机制,可用于防止不希望的槽共享。

根据经验,一个好的默认任务槽数应该是CPU内核的数量。对于超线程,每个槽需要2个或更多的硬件线程上下文。

后端状态

存储键/值索引的确切数据结构取决于所选的[state backend] 作为键/值存储。除了定义保存状态的数据结构外,状态后端还实现了获取键/值状态的时间点快照并将该快照存储为检查点的一部分的逻辑。

checkpoints and snapshots

保存点

在数据流API中编写的程序可以从保存点恢复执行。保存点允许在不丢失任何状态的情况下更新程序和Flink集群。

[Savepoints] 是manually triggered checkpoints,它获取程序的快照并将其写入状态后端。为此,它们依赖于常规的检查点机制。在执行期间,在工作节点上定期对程序进行快照,并生成检查点。对于恢复,只需要最后一个完成的检查点,旧的检查点可以在新检查点完成时安全丢弃。

保存点与这些定期检查点类似,不同之处在于它们是由用户触发的,并且在完成更新的检查点时不会自动过期。保存点可以从[command line]取消作业时创建。

转自https://github.com/apachecn/flink-doc-zh/

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