1. Flink运行时架构
1.1Flink架构
Flink 运行时架构主要包含几个部分：Client、JobManager(master节点)和TaskManger(slave节点)。
Client：Flink 作业在哪台机器上面提交，那么当前机器称之为Client。用户开发的Program 代码，它会构建出DataFlow graph，然后通过Client提交给JobManager。
JobManager：是主（master）节点，相当于YARN里面的REsourceManager，生成环境中一般可以做HA 高可用。JobManager会将任务进行拆分，调度到TaskManager上面执行。
TaskManager：是从节点（slave），TaskManager才是真正实现task的部分。
Client提交作业到JobManager，就需要跟JobManager进行通信，它使用Akka框架或者库进行通信，另外Client与JobManager进行数据交互，使用的是Netty框架。Akka通信基于Actor System，Client可以向JobManager发送指令，比如Submit job或者Cancel /update job。JobManager也可以反馈信息给Client，比如status updates，Statistics和results。
Client提交给JobManager的是一个Job，然后JobManager将Job拆分成task，提交给TaskManager（worker）。JobManager与TaskManager也是基于Akka进行通信，JobManager发送指令，比如Deploy/Stop/Cancel Tasks或者触发Checkpoint，反过来TaskManager也会跟JobManager通信返回Task Status，Heartbeat（心跳），Statistics等。另外TaskManager之间的数据通过网络进行传输，比如Data Stream做一些算子的操作，数据往往需要在TaskManager之间做数据传输。
TaskManger Slot
TaskManager是进程，他下面运行的task（整个Flink应用是Job，Job可以拆分成很多个task）是线程，每个task/subtask(线程)下可运行一个或者多个operator，即OperatorChain。Task是class，抽象的，subtask是Object(类比学习)，具体的。
一个TaskManager通过Slot(任务槽)来控制它上面可以接受多少个task，比如一个TaskManager划分了3个Task Slot(仅限内存托管，目前CPU未做隔离)，它只能接受3个task。Slot均分TaskManager所托管的内存，比如一个TaskManager有6G内存，那么每个Slot分配2G。
同一个TaskManager中的task共享TCP连接(通过多路复用)和心跳消息。它们还可以共享数据集和数据结构，从而减少每个任务的开销。一个TaskManager有N个槽位只能接受N个Task吗？不是，后面会讲共享槽位。
1.3. OperatorChain && Task
为了更高效地分布式执行，Flink会尽可能地将operator的subtask链接（chain）在一起形成task。以wordcount为例，解析不同视图下的数据流，如下图所示。
数据流（逻辑视图）
创建Source（并行度设置为1）读取数据源，数据经过FlatMap（并行度设置为2）做转换操作，然后数据经过Key Agg（并行度设置为2）做聚合操作，最后数据经过Sink（并行度设置为2）将数据输出。
数据流（并行化视图）
并行度为1的Source读取数据源，然后FlatMap并行度为2读取数据源进行转化操作，然后数据经过Shuffle交给并行度为2的Key Agg进行聚合操作，然后并行度为2的Sink将数据输出，未优化前的task总和为7。
数据流（优化后视图）
并行度为1的Source读取数据源，然后FlatMap并行度为2读取数据源进行转化操作，然后数据经过Shuffle交给Key Agg进行聚合操作，此时Key Agg和Sink操作合并为一个task（注意：将KeyAgg和Sink两个operator进行了合并，因为这两个合并后并不会改变整体的拓扑结构），它们一起的并行度为2，数据经过Key Agg和Sink之后将数据输出，优化后的task总和为5.
1.4. OperatorChain的优点和组成条件
OperatorChain的优点
1.减少线程切换
2.减少序列化与反序列化
3.减少数据在缓冲区的交换
4.减少延迟并且提高吞吐能力
OperatorChain 组成条件
1.没有禁用Chain
2.上下游算子并行度一致 。
3.下游算子的入度为1(也就是说下游节点没有来自其他节点的输入)。
4.上下游算子在同一个slot group(后面紧跟着就会讲如何通过slot group先分配到同一个solt，然后才能chain) 。
5.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）。
6.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）。
7.上下游算子之间没有数据shuffle (数据分区方式是 forward)。
1.5. 编程改变OperatorChain行为
Operator chain的行为可以通过编程API中进行指定，可以通过在DataStream的operator后面（如someStream.map(..))调用startNewChain()来指示从该operator开始一个新的chain（与前面截断，不会被chain到前面）。可以调用disableChaining()来指示该operator不参与chaining（不会与前后的operator chain一起）。可以通过调用StreamExecutionEnvironment.disableOperatorChaining()来全局禁用chaining。可以设置Slot group，例如someStream.filter(...).slotSharingGroup(“name”)。可以通过调整并行度，来调整Operator chain。
