深入理解 Flink 系列文章已完结，总共八篇文章，直达链接：
深入理解 Flink （一）Flink 架构设计原理
深入理解 Flink （二）Flink StateBackend 和 Checkpoint 容错深入分析
深入理解 Flink （三）Flink 内核基础设施源码级原理详解
深入理解 Flink （四）Flink Time+WaterMark+Window 深入分析
深入理解 Flink （五）Flink Standalone 集群启动源码剖析
深入理解 Flink （六）Flink Job 提交和 Flink Graph 详解
深入理解 Flink （七）Flink Slot 管理详解
深入理解 Flink （八）Flink Task 部署初始化和启动详解
前言
Flink 集群的逻辑概念：
JobManager(StandaloneSessionClusterEntrypoint) + TaskManager(TaskManagerRunner)
Flink 集群的物理概念：
ResourceManager(管理集群所有资源，管理集群所有从节点) + TaskExecutor(管理从节点资源，接收 Task 部署执行)
在 Flink 不同的部署模式下（Standalone、YARN、K8S 等）只是最外层的封装略有区别，实际运行的内核并无差异。因此本文以 Standalone 集群为例，剖析 Flink 集群的启动源码。
Flink 集群启动脚本分析
Flink 集群的启动脚本位于 flink-dist 子项目中，flink-bin 下的 bin 目录：
start-cluster.sh
根据具体组件的不同，脚本会按照以下流程执行：
Flink 主节点 StandaloneSessionClusterEntrypoint 启动源码分析
JobManager 是 Flink 集群的主节点，它包含三大重要的组件：
1、ResourceManager
Flink 的集群资源管理器，只有一个，关于 slot 的管理和申请等工作，都由它负责
2、DispatcherRunner
负责接收用户提交的 JobGragh, 然后启动一个 JobMaster， JobMaster 类似于 YARN 集群中的 AppMaster 角色，类似于 Spark Job 中的 Driver 角色。内部有一个持久服务：JobGraghStore，用来存储提交到 JobManager 中的 Job 的信息，也可以用作主节点宕机之后做 job 恢复之用。
3、WebMonitorEndpoint
里面维护了很多很多的 Handler，也还会启动一个 Netty 服务端，用来接收外部的 rest 请求。如果客户端通过 flink run 的方式来提交一个 job 到 flink 集群，最终是由 WebMonitorEndpoint 来接收处理，经过路由解析处理之后决定使用哪一个 Handler 来执行处理。Router 路由器 绑定了一大堆 Handler，例如：submitJob ===> JobSubmitHandler。
这里简单说明一下 Flink 的资源管理架构，后续章节会展开详述：
ResourceManager: 全局资源管理者 => SlotManager
JobMaster: 资源使用者 => SlotPool
TaskExecutor：资源提供者 => TaskSlotTable
以上三者的内部，都有一个专门用来做 slot 管理的一个组件。对应的要启动这三个组件，都有一个对应的 Factory，也就说，如果需要创建这些组件实例，那么都是通过这些 Factory 来创建。而这三个 Facotry 最终都会被封装在一个 ComponentFactory 中。
StandaloneSessionClusterEntrypoint main 方法
// 入口，解析命令行参数 和 配置文件 flink-conf.yaml
StandaloneSessionClusterEntrypoint.main(){
ClusterEntrypoint.runClusterEntrypoint(entrypoint){
// 启动插件组件，配置文件系统实例等
clusterEntrypoint.startCluster(){
runCluster(configuration, pluginManager){
// 第一步：初始化各种服务（8个基础服务）
// 比较重要的：HAService，BlobServer, RpcServices， HeatbeatServices，....
initializeServices(configuration, pluginManager);
// 第二步：创建 DispatcherResourceManagerComponentFactory, 初始化各种组件的工厂实例
// 其实内部包含了三个重要的成员变量：
// 创建 ResourceManager 的工厂实例
// 创建 DispatcherRunner 的工厂实例
// 创建 WebMonitorEndpoint 的工厂实例
createDispatcherResourceManagerComponentFactory(configuration);
// 第三步：创建 集群运行需要的一些组件：WebMonitorEndpoint，DispatcherRunner， ResourceManager 等
// 创建和启动 ResourceManager
// 创建和启动 DispatcherRunner
// 创建和启动 WebMonitorEndpoint
clusterComponent = dispatcherResourceManagerComponentFactory.create(...);
}
}
}
}
基础服务组件初始化
initializeServices(){
// 初始化和启动 AkkaRpcService，内部其实包装了一个 ActorSystem
commonRpcService = AkkaRpcServiceUtils.createRemoteRpcService(...);
// 启动一个 JMXService，用于客户端链接 JobManager JVM 进行监控
JMXService.startInstance(configuration.getString(JMXServerOptions.JMX_SERVER_PORT));
// 初始化一个负责 IO 的线程池, Flink 大量使用了 异步编程。
// 这个线程池的线程的数量，默认是：cpu core 个数 * 4
ioExecutor = Executors.newFixedThreadPool(...);
// 初始化 HA 服务组件，负责 HA 服务的是：ZooKeeperHaServices
haServices = createHaServices(configuration, ioExecutor);
// 初始化 BlobServer 服务端
blobServer = new BlobServer(configuration, haServices.createBlobStore());
blobServer.start();
// 初始化心跳服务组件, heartbeatServices = HeartbeatServices
heartbeatServices = createHeartbeatServices(configuration);
// 启动 metrics（性能监控） 相关的服务，内部也是启动一个 ActorSystem
MetricUtils.startRemoteMetricsRpcService(configuration, commonRpcService.getAddress());
// 初始化一个用来存储 ExecutionGraph 的 Store, 实现是：FileArchivedExecutionGraphStore
archivedExecutionGraphStore = createSerializableExecutionGraphStore(...);
}
重要组件工厂实例初始化
DispatcherRunnerFactory，默认实现：DefaultDispatcherRunnerFactory，生产 DefaultDispatcherRunner
ResourceManagerFactory，默认实现：StandaloneResourceManagerFactory，生产 StandaloneResourceManager
RestEndpointFactory，默认实现：SessionRestEndpointFactory，生产 DispatcherRestEndpoint
三大重要组件初始化
Flink 源码中，三大重要组件初始化按照一下流程进行：
三大重要组件初始化源码解析
WebMonitorEndpoint 启动和初始化源码剖析
核心入口：
DispatcherResourceManagerComponentFactory.create(...)
启动流程：
- 初始化一大堆 Handler 和 一个 Router，并且进行排序去重，之后，再把每个 Handler 注册 到 Router 当中。
- 启动一个 Netty 的服务端。
- 启动内部服务：执行竞选。WebMonitorEndpoint 本身就是一个 LeaderContender 角色。如果竞选成功，则回调 isLeader() 方法。
- 竞选成功，其实就只是把 WebMontiroEndpoint 的 address 以及跟 zookeeper 的 sessionID 写入到 znode 中。
- 启动一个关于 ExecutionGraph 的 Cache 的定时清理任务。
ResourceManager 启动和初始化源码剖析
核心入口：
DispatcherResourceManagerComponentFactory.create(...)
启动流程：
1、ResourceManager 是 RpcEndpoint 的子类，所以在构建 ResourceManager 对象完成之后，肯定会调用 start() 方法来启动这个 RpcEndpoint，然后就跳转到它的 onStart() 方法执行。
2、ResourceManager 是 LeaderContender 的子类，会通过 LeaderElectionService 参加竞选，如果竞选成功，则会回调 isLeader() 方法。
3、启动 ResourceManager 需要的一些服务:
两个心跳服务
ResourceManager 和 TaskExecutor 之间的心跳
ResourceManager 和 JobMaster 之间的心跳
两个定时服务
checkTaskManagerTimeoutsAndRedundancy() 检查 TaskExecutor 的超时
checkSlotRequestTimeouts() 检查 SlotRequest 超时
DispatcherRunner 启动和初始化源码剖析
核心入口：
DispatcherResourceManagerComponentFactory.create(...)
启动流程：
1、启动 JobGraphStore 服务
2、从 JobGraphStrore 恢复执行 Job, 要启动 Dispatcher
从节点 TaskManagerRunner 启动源码分析
TaskManager 是 Flink 的 worker 节点，负责 Flink 中本机 slot 资源的管理以及具体 task 的执行。
TaskManager 上的基本资源单位是 slot，一个作业的 task 最终会部署在一个 TaskManager 的 slot 上运行，TaskManager 会负责维护本地的 slot 资源列表，并与 Flink Master 和 JobMaster 通信。
// 核心启动入口
TaskManagerRunner.main(args){
runTaskManagerSecurely(args, ResourceID.generate()){
// 加载配置：解析 args 和 flink-conf.yaml 得到配置信息
Configuration configuration = loadConfiguration(args);
// 启动 TaskManager
// 在Flink 当中，所有的组件(跟资源有关)都有一个 ResourceID
// 后续还会见到很多的类似的ID的概念：AllocationID
runTaskManagerSecurely(configuration, resourceID){
// 启动 TaskManager
// 这个具体实现是：首先初始化 TaskManagerRunner， TaskManager 启动中，要初始化的一些服务，都是在这个构造方法里面！
// 最后，再调用 TaskManagerRunner.start() 来启动，然后跳转到 TaskExecutor 的 onStart() 开启注册。
runTaskManager(configuration, resourceID, pluginManager){
// 第一步：构建 TaskManagerRunner 实例
// 具体实现中也做了两件事：
// 第一件事： 初始化了一个 TaskManagerServices 对象！ 其实这个动作就类似于 JobManager 启动的时候的第一件大事（启动8个服务）
// 第二件是： 初始化 TaskExecutor（Standalone 集群中提供资源的角色，ResourceManager 其实就是管理集群中的从节点的管理角色）
// TaskExecutor 它是一个 RpcEndpoint，意味着，当 TaskExecutor 实例构造完毕之后，启动 RPC 服务就会跳转到 onStart() 方法
taskManagerRunner = new TaskManagerRunner(...){
// 初始化一个线程池 ScheduledThreadPoolExecutor 用于处理回调
this.executor = Executors.newScheduledThreadPool(....)
// 获取高可用模式：ZooKeeperHaServices
highAvailabilityServices = HighAvailabilityServicesUtils.createHighAvailabilityServices(...)
// 初始化 JMXServer 服务
JMXService.startInstance(configuration.getString(JMXServerOptions.JMX_SERVER_PORT));
// 创建 RPC 服务
rpcService = createRpcService(configuration, highAvailabilityServices);
// 创建心跳服务
heartbeatServices = HeartbeatServices.fromConfiguration(conf);
// 创建 BlobCacheService，内部会启动两个定时任务：PermanentBlobCleanupTask 和 TransientBlobCleanupTask
blobCacheService = new BlobCacheService(....);
// 创建 TaskExecutorService，内部其实就是创建 TaskExecutor 并且启动，详细内容如下一部分阐述。
taskExecutorService = taskExecutorServiceFactory.createTaskExecutor(....){
// 创建 TaskExecutorToServiceAdapter，内部封装 TaskExecutor，它是 TaskManagerRunner 的成员变量
TaskManagerRunner::createTaskExecutorService;
}
}
// 第二步：启动 TaskManagerRunner，然后跳转到 TaskExecutor 中的 onStart() 方法
taskManagerRunner.start(){
taskExecutor.start();
}
}
}
}
}
TaskManager/TaskExecutor 注册
TaskManager 是一个逻辑抽象，代表一台服务器，这台服务器的启动，必然会包含一些服务，另外再包含一个 TaskExecutor，存在于 TaskManager 的内部，真实的帮助 TaskManager 完成各种核心操作，比如：
1、部署和执行 StreamTask
2、管理和分配 slot
监听和获取 ResourceManager 的地址
核心入口为：resourceManagerLeaderRetriever 的 start() 方法，具体实现方式见前面章节：
https://blog.csdn.net/weixin_44512041/article/details/135493920
在注册监听之后，如果发生了对应的事件，则会收到一个响应，然后回调：
ResourceManagerLeaderListener.notifyLeaderAddress();
内部详细实现：
// 关闭原有的 ResouceManager 的链接
closeResourceManagerConnection(cause);
// 开启注册超时的延时调度任务
startRegistrationTimeout();
// 当前 TaskExecutor 完成和 ResourceManager 的链接
tryConnectToResourceManager();
最重要的是第三步，TaskExecutor 和 ResourceManager 建立连接，会进行注册，心跳，Slot 汇报 三件大事。
TaskExecutor 开始注册
核心入口：
TaskExecutorToResourceManagerConnection.start();
TaskExecutor 注册失败
核心入口：
TaskExecutorToResourceManagerConnection.onRegistrationFailure(failure);
TaskExecutor 注册成功
核心入口：
TaskExecutorToResourceManagerConnection.onRegistrationSuccess(result.f1);
TaskExecutor 进行 Slot 汇报
当注册成功，ResourceManager 会返回 TaskExecutorRegistrationSuccess 对象。然后回调下面的方法，进入到 slot 汇报的过程。
TaskExecutorToResourceManagerConnection.onRegistrationSuccess(TaskExecutorRegistrationSuccess success);
// 继续回调
ResourceManagerRegistrationListener.onRegistrationSuccess(this, success);
// 封装链接对象
establishResourceManagerConnection(resourceManagerGateway, resourceManagerId, taskExecutorRegistrationId, ....);
// 内部实现
resourceManagerGateway.sendSlotReport(
getResourceID(),
taskExecutorRegistrationId,
taskSlotTable.createSlotReport(getResourceID()), taskManagerConfiguration.getTimeout()
);
TaskExecutor 和 ResourceManager 心跳
Flink 中 ResourceManager、JobMaster、TaskExecutor 三者之间存在相互检测的心跳机制，ResourceManager 会主动发送请求探测 JobMaster、TaskExecutor 是否存活，JobMaster 也会主动发送请求探测 TaskExecutor 是否存活，以便进行任务重启或者失败处理。
假定心跳系统中有两种节点：sender 和 receiver。心跳机制是 sender 和 receivers 彼此相互检测。但是检测动作是 Sender 主动发起，即 Sender 主动发送请求探测 receiver 是否存活，因为 Sender 已经发送过来了探测心跳请求，所以这样 receiver 同时也知道 Sender 是存活的，然后 Reciver 给 Sender 回应一个心跳表示自己也是活着的。具体表现：
- Flink Sender 主动发送 Request 请求给 Receiver，要求 Receiver 回应一个心跳；
- Flink Receiver 收到 Request 之后，通过 Receive 函数回应一个心跳请求给 Sender；
ResourceManager 端心跳服务启动
ResourceManager 在初始化的最后，执行了：
ResourceManager.startHeartbeatServices();
启动了两个心跳服务：
// 维持 TaskExecutor 和 ResourceManager 之间的心跳
taskManagerHeartbeatManager = heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender(resourceId, new TaskManagerHeartbeatListener(),
getMainThreadExecutor(), log);
// 维持 JobMaster 和 ResourceManager 之间的心跳
jobManagerHeartbeatManager = heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender(resourceId, new JobManagerHeartbeatListener(),
getMainThreadExecutor(), log);
具体是构造了一个 HeartbeatManagerSenderImpl 实例对象，并且调用了：
mainThreadExecutor.schedule(this, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS);
heartbeatMonitor 内部封装了一个 heartbeatTarget，对于 ResourceManager 来说，每个注册成功的 TaskExecutor 都会被构建成一个 HeartbeatTarget ，然后构建成一个 heartbeatMonitor。这个可以在 ResourceManager 端完成 TaskExecutor 注册的时候进行验证。
当 ResourceManager 端完成一个 TaskExecutor 的注册的时候，马上调用：
// 维持心跳
taskManagerHeartbeatManager.monitorTarget(taskExecutorResourceId, new HeartbeatTarget<Void>() {
@Override
public void receiveHeartbeat(ResourceID resourceID, Void payload) {
}
@Override
public void requestHeartbeat(ResourceID resourceID, Void payload) {
// 给 TaskExecutor 发送心跳请求
taskExecutorGateway.heartbeatFromResourceManager(resourceID);
}
});
这样子，刚才注册的 TaskExecutor 就先被封装成一个 HeartbeatTarget， 然后被加入到 taskManagerHeartbeatManager 进行管理的时候，变成了 HeartbeatMonitor。当这句代码完成执行的时候，当前 ResourceManager 的心跳目标对象，就多了一个 TaskExecutor，然后当执行：
taskExecutorGateway.heartbeatFromResourceManager(resourceID);
就给 TaskExecutor 发送了一个心跳请求。
TaskExecutor 端心跳处理
当 TaskExecutor 接收到 ResourceManager 的心跳请求之后，进入内部实现：
TaskExecutor.heartbeatFromResourceManager(ResourceID resourceID);
// 内部实现
resourceManagerHeartbeatManager.requestHeartbeat(resourceID, null);
// 内部实现
reportHeartbeat(requestOrigin);
// 第一件事：进行心跳报告
heartbeatMonitor.reportHeartbeat();
// 记录最后一次的心跳时间
lastHeartbeat = System.currentTimeMillis();
// 重设心跳超时相关的 时间 和 延迟调度任务
resetHeartbeatTimeout(heartbeatTimeoutIntervalMs);
// 先取消
cancelTimeout();
// 再重新调度
futureTimeout = scheduledExecutor.schedule(this, heartbeatTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
// TaskExecutor 进行负载汇报
heartbeatTarget.receiveHeartbeat(.....);
// 给 ResourceManager 回复 TaskExecutor 的负载。
resourceManagerGateway.heartbeatFromTaskManager(resourceID, heartbeatPayload);
如果连续 5 次心跳请求没有收到，也就是说，如果 50s 内都没有收到心跳请求，则执行心跳超时处理。
heartbeatListener.notifyHeartbeatTimeout(resourceID);
超时处理也非常的暴力有效，Flink 认为： 如果 TaskExecutor 收不到 ResourceManager 的心跳请求了，则认为当前 ResourceManager 死掉了。但是 Flink 集群肯定会有一个 active 的 ResourceManager 节点的。而且之前也注册过监听，如果 Flink HA 集群的 Active 节点发生迁移，则 TaskExecutor 也一定已经收到过通知了，然后现在需要做的，只是重新链接到新的 active ResourceManager 即可。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-788460.html
reconnectToResourceManager(
new TaskManagerException(String.format("The heartbeat of ResourceManager with id %s timed out.", resourceId))
);
TaskExecutor 向 ResourceManager 汇报负载
核心入口：HeartBeatManagerImpl 的 requestHeartbeat() 方法的最后一句代码：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-788460.html
heartbeatTarget.receiveHeartbeat(getOwnResourceID(), heartbeatListener.retrievePayload(requestOrigin));
到了这里，关于深入理解 Flink（五）Flink Standalone 集群启动源码剖析的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
