Flink 架构与实战技巧

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目录

• 系统架构
• 数据传输
• 事件时间处理
• 状态管理
• 检查点、保存点及状态恢复

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系统架构

Flink 是一款专注于分布式流处理的框架，它在处理大规模数据时表现出色。为了满足分布式系统的需求，Flink 需要处理资源分配、任务调度、数据存储以及故障恢复等关键问题。

Flink 组件

• JobManager：负责接收应用程序请求，包括 StreamGraph、JobGraph 和 JAR 文件，并将其转换为 ExecutionGraph。JobManager 类似于 Spark 的 Driver，负责资源请求、任务调度和元数据管理。
• ResourceManager：通常与 Yarn 集成，负责监控 TaskManager 的状态，并根据需要启动或关闭 TaskManager。
• TaskManager：类似于 Spark 的 Executor，运行多个任务线程，并负责数据缓存与交换。
• Dispatcher：提供 REST 接口，接收客户端的应用程序提交请求，并负责启动 JobManager 和提交应用程序。

任务（Task）是调度的基本单位，由一个线程执行，内部包含一个或多个操作符（Operator）。操作符之间可以形成操作链（Operation Chain），前提是它们需要相同的并发度并且数据传输方式一致。

资源管理

Flink 使用 Slot 作为资源管理的基本单位，每个 Slot 包含了一定数量的资源。一个 TaskManager 可以拥有多个 Slot，Slot Sharing Group 使得多个任务可以在同一个 Slot 中运行。然而，Slot Sharing Group 并不能完全保证资源隔离，因此在实际应用中，通常会采用一个任务一个 Slot 的策略。

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数据传输

Flink 中的任务执行涉及到数据在不同任务之间的传输。每个 TaskManager 会使用 Buffer 来存储和传输数据。当发送方和接收方位于不同的进程中时，操作系统网络栈会介入进行数据传输。每对 TaskManager 之间会保持永久的 TCP 连接，以便于数据交换。

数据传输过程中，如果接收方的处理速度低于发送方的发送速度，可能会导致数据积压。在这种情况下，Flink 会利用 Local Exchange 和 Remote Exchange 机制来应对背压问题。

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事件时间处理

在 Flink 中，事件时间处理依赖于事件的时间戳和水印（Watermark）。水印是一种特殊的记录，用来指示事件时间的进展。水印必须是递增的，并且可以用来判断迟到数据。

水印与事件时间

水印是由 Operator 接收并处理的特殊记录。任务内部的定时器服务会根据水印的 timestamp 更新外部的事件时间钟。定时器会在事件时间钟小于水印 timestamp 时触发回调，从而释放记录并返回结果。

只有 ProcessFunction 可以读取和修改时间戳或水印。这种机制允许任务根据事件时间来处理数据，从而实现精确的一次性状态一致性。

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状态管理

在 Flink 中，状态管理是指任务维护并用于计算的所有数据。这些状态可以被分类为 Operator State 和 Keyed State。

• Operator State：由同一并行任务处理的所有记录可以访问相同的状态，但其他任务或操作符无法访问。
• Keyed State：具有相同键的记录共享一个状态。

Flink 提供了几种状态类型，包括 Value State、List State、Map State 和 Broadcast State。状态后端决定了状态如何存储、访问和维护。常见的状态后端包括 MemoryStateBackend、FsStateBackend 和 RocksDBStateBackend。

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检查点、保存点及状态恢复

检查点机制

Flink 的检查点机制基于 Chandy-Lamport 分布式快照算法。检查点屏障（Checkpoint Barrier）由 JobManager 生成，并带有检查点 ID。当源任务收到检查点信息时，会暂停发送记录，并触发状态后端对本地状态的检查点，然后广播检查点 ID 到所有下游任务。

恢复机制

在恢复过程中，Flink 会利用检查点机制来恢复任务状态。检查点机制还可以通过 Savepoints 功能来暂停作业，方便调试和迁移作业。

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