Apache Flink

Scheduling：

• Flink中的执行资源通过任务槽(Task Slots)定义。每个TaskManager都有一个或多个任务槽，每个槽都可以运行一个并行任务管道(pipeline)。管道由多个连续的任务组成，例如第n个MapFunction并行实例和第n个ReduceFunction并行实例。Flink经常并发地执行连续的任务：对于流程序，这在任何情况下都会发生，对于批处理程序，它也经常发生。
• 下图说明了这一点。考虑一个具有数据源、MapFunction和ReduceFunction的程序。数据源和MapFunction的并行度为4，而ReduceFunction的并行度为3。一个管道由Source-Map-Reduce序列组成。在一个具有2个TaskManager(每个TaskManager都有3个插槽)的集群中，程序将按照如下所述执行。                                                
• 关于Flink调度，有两个非常重要的原则：1.同一个operator的各个subtask是不能呆在同一个SharedSlot中的，例如FlatMap[1]和FlatMap[2]是不能在同一个SharedSlot中的。2.Flink是按照拓扑顺序从Source一个个调度到Sink的。例如WordCount（Source并行度为1，其他并行度为2），那么调度的顺序依次是：Source -> FlatMap[1] -> FlatMap[2] -> KeyAgg->Sink[1] -> KeyAgg->Sink[2]。假设现在有2个TaskManager，每个只有1个slot，那么分配slot的过程如图所示：  
  1. 为Source分配slot。首先，我们从TaskManager1中分配出一个SharedSlot。并从SharedSlot中为Source分配出一个SimpleSlot。如上图中的①和②。
  2. 为FlatMap[1]分配slot。目前已经有一个SharedSlot，则从该SharedSlot中分配出一个SimpleSlot用来部署FlatMap[1]。如上图中的③。
  3. 为FlatMap[2]分配slot。由于TaskManager1的SharedSlot中已经有同operator的FlatMap[1]了，我们只能分配到其他SharedSlot中去。从TaskManager2中分配出一个SharedSlot，并从该SharedSlot中为FlatMap[2]分配出一个SimpleSlot。如上图的④和⑤。
  4. 为Key->Sink[1]分配slot。目前两个SharedSlot都符合条件，从TaskManager1的SharedSlot中分配出一个SimpleSlot用来部署Key->Sink[1]。如上图中的⑥。
  5. 为Key->Sink[2]分配slot。TaskManager1的SharedSlot中已经有同operator的Key->Sink[1]了，则只能选择另一个SharedSlot中分配出一个SimpleSlot用来部署Key->Sink[2]。如上图中的⑦。

  最后Source、FlatMap[1]、Key->Sink[1]这些subtask都会部署到TaskManager1的唯一个slot中，并启动对应的线程。FlatMap[2]、Key->Sink[2]这些subtask都会被部署到TaskManager2的唯一个slot中，并启动对应的线程。从而实现了slot共享。

• 最简单的情况下，一个slot只持有一个task，也就是SimpleSlot的实现。复杂点的情况，一个slot能共享给多个task使用，也就是SharedSlot的实现。SharedSlot能包含其他的SharedSlot，也能包含SimpleSlot。所以一个SharedSlot能定义出一棵slots树。

JobManager 数据结构：

• 在job执行期间，JobManager跟踪分布式任务，决定何时调度下一个任务(或一组任务)，并对完成的任务或执行失败作出反应。
• JobManager接收JobGraph，这是由运算符(JobVertex)和中间结果(IntermediateDataSet)组成的数据流的表示。每个运算符都有属性，比如并行性和它执行的代码。此外，JobGraph有一组附加的库，这些库是执行操作符代码所必需的。
• JobManager 将 JobGraph 转换为 ExecutionGraph。ExecutionGraph 是 JobGraph 的并行版本：对于每个 JobVertex，它包含每个并行子任务的 ExecutionVertex。并行度为100的运算符将有一个 JobVertex 和100个 ExecutionVertex。ExecutionVertex 跟踪特定子任务的执行状态。一个 JobVertex 中的所有 ExecutionVertex 都保存在 ExecutionJobVertex 中，它会跟踪操作符的整体状态。除顶点外，执行图还包含 IntermediateResult 和 IntermediateResultPartition。               每个ExecutionGraph都有一个与之相关联的job状态。这个job状态指示当前工作的执行状态。
• Flink job首先处于创建(created)状态，然后切换到运行(running)状态，完成所有工作后切换到已完成(finished)状态。在出现故障的情况下，job首先切换到故障(failing)状态，取消所有正在运行的任务。如果所有job顶点都已达到最终状态，且job不可重新启动，则job转换为失败。如果job可以重新启动，那么它将进入重新启动状态。一旦任务完全重新启动，它将到达创建状态。如果用户取消job，它将进入取消(cancelling)状态。这还需要取消所有当前正在运行的任务。一旦所有运行的任务都达到了最终状态，任务转换到该状态就会被取消。
• 与表示全局终端状态并触发清理作业的已完成、已取消和已失败状态不同，暂停(suspended)状态仅是本地终端。本地终端意味着job的执行已经在相应的JobManager上终止，但是Flink集群的另一个JobManager可以从持久的HA存储中检索这个job并重新启动它。因此，达到暂停状态的作业不会被完全清理。
• 在执行ExecutionGraph过程中，每个并行任务都经历多个阶段，从创建到完成或失败。下面的图表说明了它们之间的状态和可能的转换。一个任务可以多次执行(例如在故障恢复过程中)。由于这个原因，ExecutionVertex的执行被跟踪。每个ExecutionVertex都有当前的执行，以及先前的执行。