Operator Chains(操作链)

• Flink出于分布式执行的目的，将operator的subtask链接在一起形成task（类似spark中的管道）。

• 每个task在一个线程中执行。

• 将operators链接成task是非常有效的优化：它可以减少线程与线程间的切换和数据缓冲的开销，并在降低延迟的同时提高整体吞吐量。

• 链接的行为可以在编程API中进行指定,详情请见代码OperatorChainTest。

• 开启操作链 和 禁用操作链的对比图(默认开启):

  

  

• Flink默认会将多个operator进行串联，形成任务链(task chain)

• 注意: task chain 可以理解为就是 operator chain 只是不同场景下，称呼不同。

• 我们也可以禁用任务链，让每个operator形成一个task。

• StreamExecutionEnvironment.disableOperatorChaining() 这个方法会禁用整条工作链

• 操作链其实就是类似spark的pipeline管道模式，一个task可以执行同一个窄依赖中的算子操作。

• 我们也可以细粒度的控制工作链的形成，比如调用dataStreamSource.map(...).startNewChain(),但不能使用dataStreamSource.startNewChain()

• dataStreamSource.filter(...).map(...).startNewChain().map(...)，需要注意的是，当这样写时相当于source和filter组成一条链，两个map组成一条链。

• 即在filter和map之间断开，各自形成单独的链。

• 代码:

  package com.ronnie.flink.stream.test;import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;/**
   *  开启与禁用工作链时，输出的结果不一样。
   *  当开启工作链时(默认启动)，operator map1与map2 组成一个task.
   *     此时task运行时，对于hello，flink 这两条数据是：
   *     先打印 hello ---- 1 , hello->1 ---- 2
   *     后打印 flink ---- 1 , flink->1 ---- 2
   *  当禁用工作链时，operator map1与map2 分别在两个task中执行
   *     此时task运行时，对于hello，flink 这两条数据是：
   *     先打印 hello ---- 1 , flink ---- 1
   *     后打印 hello->1 ---- 2  , flink->1 ---- 2
   *
   *  注：操作链类似spark的管道,一个task执行多个的算子.
   */public class OperatorChainTest {    public static final String[] WORDS = new String[] {            "hello",            "flink",            "spark",            "hbase"
      };    public static void main(String[] args) {        // 设置执行环境, 类似spark中初始化sparkContext一样
          StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  
          env.setParallelism(1);        // 关闭操作链..
          env.disableOperatorChaining();
  
          DataStreamSource dataStreamSource = env.fromElements(WORDS);
  
          SingleOutputStreamOperator pairStream = dataStreamSource.map(new MapFunction() {            @Override
              public String map(String value) throws Exception {
                  System.err.println(value + " ---- 1");                return value + "->1";
              }
          }).map(new MapFunction() {            @Override
              public String map(String value) throws Exception {
                  System.err.println(value + " ---- 2");                return value + "->2";
              }
          });        // 还可以控制更细粒度的任务链,比如指明从哪个operator开始形成一条新的链
          // someStream.map(...).startNewChain()，但不能使用someStream.startNewChain()。
          try {
              env.execute();
          } catch (Exception e) {
              e.printStackTrace();
          }
      }
  }

Task slots(任务槽)

• TaskManager 是一个 JVM 进程，并会以独立的线程来执行一个task或多个subtask。

• 为了控制一个 TaskManager 能接受多少个 task，Flink 提出了 Task Slot 的概念。

• Flink 中的计算资源通过 Task Slot 来定义。每个 task slot 代表了 TaskManager 的一个固定大小的资源子集。

• 例如，一个拥有3个slot的 TaskManager，会将其管理的内存平均分成三分分给各个 slot。

• 将资源 slot 化意味着来自不同job的task不会为了内存而竞争，而是每个task都拥有一定数量的内存储备。

• 需要注意的是，这里不会涉及到CPU的隔离，slot目前仅仅用来隔离task的内存。

• 通过调整 task slot 的数量，用户可以定义task之间是如何相互隔离的。

• 每个 TaskManager 有一个slot，也就意味着每个task运行在独立的 JVM 中。

• 每个 TaskManager 有多个slot的话，也就是说多个task运行在同一个JVM中。

• 而在同一个JVM进程中的task，可以共享TCP连接（基于多路复用）和心跳消息，可以减少数据的网络传输。

• 也能共享一些数据结构，一定程度上减少了每个task的消耗。

• 如图中所示，5个Task可能会在TaskManager的slots中分布，图中共2个TaskManager，每个有3个slot。