大数据Flink（六十四）：Flink运行时架构介绍

文章目录

Flink运行时架构介绍

一、系统架构

二、​​​​​​​​​​​​​​整体构成

三、作业管理器（JobManager）

四、任务管理器（TaskManager）

Flink运行时架构介绍

我们已经对 Flink 的主要特性和部署提交有了基本的了解，那它的内部又是怎样工作的，集群配置设置的一些参数又到底有什么含义呢？

接下来我们就将钻研 Flink 内部，探讨它的运行时架构，详细分析在不同部署环境中的作业提交流程，深入了解 Flink 设计架构中的主要概念和原理。

一、系统架构

对于数据处理系统的架构，最简单的实现方式当然就是单节点。当数据量增大、处理计算更加复杂时，我们可以考虑增加 CPU 数量、加大内存，也就是让这一台机器变得性能更强大，从而提高吞吐量——这就是所谓的 SMP（Symmetrical Multi-Processing，对称多处理）架构。但是这样做问题非常明显：所有 CPU 是完全平等、共享内存和总线资源的，这就势必造成资源竞争；而且随着 CPU 核心数量的增加，机器的成本会指数增长，所以 SMP 的可扩展性是比较差的，无法应对海量数据的处理场景。

于是人们提出了“不共享任何东西”（share-nothing）的分布式架构。从以 Greenplum 为代表的 MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构，到 Hadoop、Spark 为代表的批处理架构，再到 Storm、Flink 为代表的流处理架构，都是以分布式作为系统架构的基本形态的。

我们已经知道，Flink 就是一个分布式的并行流处理系统。简单来说，它会由多个进程构成，这些进程一般会分布运行在不同的机器上。

正如一个团队，人多了就会难以管理；对于一个分布式系统来说，也需要面对很多棘手的问题。其中的核心问题有：集群中资源的分配和管理、进程协调调度、持久化和高可用的数据存储，以及故障恢复。

对于这些分布式系统的经典问题，业内已有比较成熟的解决方案和服务。所以 Flink 并不会自己去处理所有的问题，而是利用了现有的集群架构和服务，这样它就可以把精力集中在核心工作——分布式数据流处理上了。Flink 可以配置为独立（Standalone）集群运行，也可以方便地跟一些集群资源管理工具集成使用，比如 YARN、Kubernetes。Flink 也不会自己去提供持久化的分布式存储，而是直接利用了已有的分布式文件系统（比如 HDFS）或者对象存储（比如 S3）。而对于高可用的配置，Flink 是依靠 Apache ZooKeeper 来完成的。

我们所要重点了解的，就是在 Flink 中有哪些组件、是怎样具体实现一个分布式流处理系统的。如果大家对 Spark 或者 Storm 比较熟悉，那么稍后就会发现，Flink 其实有类似的概念和架构。

二、​​​​​​​​​​​​​​整体构成

Flink 的运行时架构中，最重要的就是两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。对于一个提交执行的作业，JobManager 是真正意义上的“管理者”（Master），

负责管理调度，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而 TaskManager 是“工作者”（Worker、Slave），负责执行任务处理数据，所以可以有一个或多个。Flink 的作业提交和任务

处理时的系统如图所示。

这里首先要说明一下“客户端”。其实客户端并不是处理系统的一部分，它只负责作业的提交。具体来说，就是调用程序的 main 方法，将代码转换成“数据流图”（Dataflow Graph），

并最终生成作业图（JobGraph），一并发送给 JobManager。提交之后，任务的执行其实就跟客户端没有关系了；我们可以在客户端选择断开与 JobManager 的连接, 也可以继续保持连接。

之前我们在命令提交作业时，加上的-d 参数，就是表示分离模式（detached mode)，也就是断开连接。

当然，客户端可以随时连接到 JobManager，获取当前作业的状态和执行结果，也可以发送请求取消作业。我们在上一章中不论通过 Web UI 还是命令行执行“flink run”的相关操作，都是通过客户端实现的。

JobManager 和 TaskManagers 可以以不同的方式启动：

• 作为独立（Standalone）集群的进程，直接在机器上启动
• 在容器中启动
• 由资源管理平台调度启动，比如 YARN、K8S

这其实就对应着不同的部署方式。

TaskManager 启动之后，JobManager 会与它建立连接，并将作业图（JobGraph）转换成可执行的“执行图”（ExecutionGraph）分发给可用的 TaskManager，然后就由 TaskManager 具体执行任务。接下来，我们就具体介绍一下 JobManger 和 TaskManager 在整个过程中扮演的角色。

三、作业管理器（JobManager）

JobManager 是一个 Flink 集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。也就是说，每个应用都应该被唯一的 JobManager 所控制执行。当然，在高可用（HA）的场景下，可能会出现多个 JobManager；这时只有一个是正在运行的领导节点（leader），其他都是备用节点（standby）。

JobManger 又包含 3 个不同的组件，下面我们一一讲解。

• JobMaster

JobMaster 是 JobManager 中最核心的组件，负责处理单独的作业（Job）。所以 JobMaster和具体的 Job 是一一对应的，多个 Job 可以同时运行在一个 Flink 集群中, 每个 Job 都有一个自己的 JobMaster。需要注意在早期版本的 Flink 中，没有 JobMaster 的概念；而 JobManager的概念范围较小，实际指的就是现在所说的 JobMaster。

在作业提交时，JobMaster 会先接收到要执行的应用。这里所说“应用”一般是客户端提交来的，包括：Jar 包，数据流图（dataflow graph），和作业图（JobGraph）。

JobMaster 会把 JobGraph 转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫作“执行图”（ExecutionGraph），它包含了所有可以并发执行的任务。JobMaster 会向资源管理器

（ResourceManager）发出请求，申请执行任务必要的资源。一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的 TaskManager 上。

而在运行过程中，JobMaster 会负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点（checkpoints）的协调。

• 资源管理器（ResourceManager）

ResourceManager 主要负责资源的分配和管理，在 Flink 集群中只有一个。所谓“资源”，主要是指 TaskManager 的任务槽（task slots）。任务槽就是 Flink 集群中的资源调配单元，包含

了机器用来执行计算的一组 CPU 和内存资源。每一个任务（Task）都需要分配到一个 slot 上执行。

这里注意要把 Flink 内置的 ResourceManager 和其他资源管理平台（比如 YARN）的ResourceManager 区分开。

Flink 的 ResourceManager，针对不同的环境和资源管理平台（比如 Standalone 部署，或者YARN），有不同的具体实现。在 Standalone 部署时，因为 TaskManager 是单独启动的（没有Per-Job 模式），所以 ResourceManager 只能分发可用 TaskManager 的任务槽，不能单独启动新TaskManager。

而在有资源管理平台时，就不受此限制。当新的作业申请资源时，ResourceManager 会将有空闲槽位的 TaskManager 分配给 JobMaster。如果 ResourceManager 没有足够的任务槽，它

还可以向资源提供平台发起会话，请求提供启动 TaskManager 进程的容器。另外，ResourceManager 还负责停掉空闲的 TaskManager，释放计算资源。

• 分发器（Dispatcher）

Dispatcher 主要负责提供一个 REST 接口，用来提交应用，并且负责为每一个新提交的作业启动一个新的 JobMaster 组件。Dispatcher 也会启动一个 Web UI，用来方便地展示和监控作

业执行的信息。Dispatcher 在架构中并不是必需的，在不同的部署模式下可能会被忽略掉。

四、任务管理器（TaskManager）

TaskManager 是 Flink 中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的，所以也被称为“Worker”。Flink 集群中必须至少有一个 TaskManager；当然由于分布式计算的考虑，通常会有多个 TaskManager 运行，每一个 TaskManager 都包含了一定数量的任务槽（task slots）。Slot是资源调度的最小单位，slot 的数量限制了 TaskManager 能够并行处理的任务数量。

启动之后，TaskManager 会向资源管理器注册它的 slots；收到资源管理器的指令后，TaskManager 就会将一个或者多个槽位提供给 JobMaster 调用，JobMaster 就可以分配任务来执行了。

在执行过程中，TaskManager 可以缓冲数据，还可以跟其他运行同一应用的 TaskManager交换数据。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-666255.html

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