flink solt和并行度

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香山上的麻雀 2021-06-21 15:53:04 ©著作权

文章标签 flink 文章分类 软件研发

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简介

Flink运行时主要角色有两个：JobManager和TaskManager，无论是standalone集群，flink on yarn都是要启动这两个角色。JobManager主要是负责接受客户端的job，调度job，协调checkpoint等。TaskManager执行具体的Task。TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数，引入了slot的概念，这个slot对资源的隔离仅仅是对内存进行隔离，策略是均分，比如taskmanager的管理内存是3GB，假如有两个个slot，那么每个slot就仅仅有1.5GB内存可用。Client这个角色主要是为job提交做些准备工作，比如构建jobgraph提交到jobmanager，提交完了可以立即退出，当然也可以用client来监控进度。

Jobmanager和TaskManager之间通信类似于Spark 的早期版本，采用的是actor系统。如下图

什么是task？
在spark中：

RDD中的一个分区对应一个task，task是单个分区上最小的处理流程单元。被送到某个Executor上的工作单元，和hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位，多个Task组成一个Stage

上述引入spark的task主要是想带着大家搞明白，以下几个概念：

Flink的并行度由什么决定的？
Flink的task是什么？
Flink的并行度由什么决定的？

这个很简单，Flink每个算子都可以设置并行度，然后就是也可以设置全局并行度。

Api的设置

.map(new RollingAdditionMapper()).setParallelism(10)

全局配置在flink-conf.yaml文件中，parallelism.default，默认是1：可以设置默认值大一点

Flink的task是什么？

按理说应该是每个算子的一个并行度实例就是一个subtask-在这里为了区分暂时叫做substask。那么，带来很多问题，由于flink的taskmanager运行task的时候是每个task采用一个单独的线程，这就会带来很多线程切换开销，进而影响吞吐量。为了减轻这种情况，flink进行了优化，也即对subtask进行链式操作，链式操作结束之后得到的task，再作为一个调度执行单元，放到一个线程里执行。如下图的，source/map 两个算子进行了链式；keyby/window/apply有进行了链式，sink单独的一个。

说明：图中假设是source/map的并行度都是2，keyby/window/apply的并行度也都是2，sink的是1，总共task有五个，最终需要五个线程。

默认情况下，flink允许如果任务是不同的task的时候，允许任务共享slot，当然，前提是必须在同一个job内部。

结果就是，每个slot可以执行job的一整个pipeline，如上图。这样做的好处主要有以下几点：

1.Flink 集群所需的taskslots数与job中最高的并行度一致。也就是说我们不需要再去计算一个程序总共会起多少个task了。

2.更容易获得更充分的资源利用。如果没有slot共享，那么非密集型操作source/flatmap就会占用同密集型操作 keyAggregation/sink 一样多的资源。如果有slot共享，将基线的2个并行度增加到6个，能充分利用slot资源，同时保证每个TaskManager能平均分配到重的subtasks，比如keyby/window/apply操作就会均分到申请的所有slot里，这样slot的负载就均衡了。

链式的原则，也即是什么情况下才会对task进行链式操作呢？简单梗概一下：

上下游的并行度一致
下游节点的入度为1 （也就是说下游节点没有来自其他节点的输入）
上下游节点都在同一个 slot group 中（下面会解释 slot group）
下游节点的 chain 策略为 ALWAYS（可以与上下游链接，map、flatmap、filter等默认是ALWAYS）
上游节点的 chain 策略为 ALWAYS 或 HEAD（只能与下游链接，不能与上游链接，Source默认是HEAD）
两个节点间数据分区方式是 forward（参考理解数据流的分区）
用户没有禁用 chain