转载自：http://shiyanjun.cn/archives/1508.html
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。
Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），分别提供了流处理和批处理API，而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。
基本特性
- 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
- 支持带有事件时间的窗口（Window）操作
- 支持有状态计算的Exactly-once语义
- 支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、count、session，以及data-driven的窗口操作
- 支持具有Backpressure功能的持续流模型
- 支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
- 一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理
- Flink在JVM内部实现了自己的内存管理
- 支持迭代计算
- 支持程序自动优化：避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存
基本概念
Stream & Transformation & Operator
用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。当一个Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。一个Streaming Dataflow是由一组Stream和Transformation Operator组成，它类似于一个DAG图，在启动的时候从一个或多个Source Operator开始，结束于一个或多个Sink Operator。
Parallel Dataflow
在Flink中，程序天生是并行和分布式的：一个Stream可以被分成多个Stream分区（Stream Partitions），一个Operator可以被分成多个Operator Subtask，每一个Operator Subtask是在不同的线程中独立执行的。一个Operator的并行度，等于Operator Subtask的个数，一个Stream的并行度总是等于生成它的Operator的并行度。
Task & Operator Chain
在Flink分布式执行环境中，会将多个Operator Subtask串起来组成一个Operator Chain，实际上就是一个执行链，每个执行链会在TaskManager上一个独立的线程中执行。
Time & Window
Flink支持基于时间窗口操作，也支持基于数据的窗口操作。基于时间的窗口操作，在每个相同的时间间隔对Stream中的记录进行处理，通常各个时间间隔内的窗口操作处理的记录数不固定；而基于数据驱动的窗口操作，可以在Stream中选择固定数量的记录作为一个窗口，对该窗口中的记录进行处理。
有关窗口操作的不同类型，可以分为如下几种：倾斜窗口（Tumbling Windows，记录没有重叠）、滑动窗口（Slide Windows，记录有重叠）、会话窗口（Session Windows），具体可以查阅相关资料。
在基于Flink的流处理系统中，各种不同的时间所处的位置和含义，其中，Event Time表示事件创建时间，Ingestion Time表示事件进入到Flink Dataflow的时间 ，Processing Time表示某个Operator对事件进行处理事的本地系统时间（是在TaskManager节点上）。
谈一下基于Event Time进行处理的问题，通常根据Event Time会给整个Streaming应用带来一定的延迟性，因为在一个基于事件的处理系统中，进入系统的事件可能会基于Event Time而发生乱序现象，比如事件来源于外部的多个系统，为了增强事件处理吞吐量会将输入的多个Stream进行自然分区，每个Stream分区内部有序，但是要保证全局有序必须同时兼顾多个Stream分区的处理，设置一定的时间窗口进行暂存数据，当多个Stream分区基于Event Time排列对齐后才能进行延迟处理。所以，设置的暂存数据记录的时间窗口越长，处理性能越差，甚至严重影响Stream处理的实时性。
基本架构
Flink系统的架构是一个基于Master-Slave风格的架构。
Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程。在Local模式下，会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程。当Flink程序提交后，会创建一个Client来进行预处理，并转换为一个并行数据流，这是对应着一个Flink Job，从而可以被JobManager和TaskManager执行。在实现上，Flink基于Actor实现了JobManager和TaskManager，所以JobManager与TaskManager之间的信息交换，都是通过事件的方式来进行处理。
Flink系统主要包含如下3个主要的进程：
JobManager
JobManager是Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job，调度组成Job的多个Task的执行。同时，JobManager还负责收集Job的状态信息，并管理Flink集群中从节点TaskManager。JobManager所负责的各项管理功能，它接收到并处理的事件主要包括：
- RegisterTaskManager
在Flink集群启动的时候，TaskManager会向JobManager注册，如果注册成功，则JobManager会向TaskManager回复消息AcknowledgeRegistration。 - SubmitJob
Flink程序内部通过Client向JobManager提交Flink Job，其中在消息SubmitJob中以JobGraph形式描述了Job的基本信息。 - CancelJob
请求取消一个Flink Job的执行，CancelJob消息中包含了Job的ID，如果成功则返回消息CancellationSuccess，失败则返回消息CancellationFailure。 - UpdateTaskExecutionState
TaskManager会向JobManager请求更新ExecutionGraph中的ExecutionVertex的状态信息，更新成功则返回true。 - RequestNextInputSplit
运行在TaskManager上面的Task，请求获取下一个要处理的输入Split，成功则返回NextInputSplit。 - JobStatusChanged
ExecutionGraph向JobManager发送该消息，用来表示Flink Job的状态发生的变化，例如：RUNNING、CANCELING、FINISHED等。
TaskManager
TaskManager也是一个Actor，它是实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task。每个TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报。TaskManager端可以分成两个阶段：
- 注册阶段
TaskManager会向JobManager注册，发送RegisterTaskManager消息，等待JobManager返回AcknowledgeRegistration，然后TaskManager就可以进行初始化过程。 - 可操作阶段
该阶段TaskManager可以接收并处理与Task有关的消息，如SubmitTask、CancelTask、FailTask。如果TaskManager无法连接到JobManager，这是TaskManager就失去了与JobManager的联系，会自动进入“注册阶段”，只有完成注册才能继续处理Task相关的消息。
Client
当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理，所以Client需要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给JobManager。Client会将用户提交的Flink程序组装一个JobGraph， 并且是以JobGraph的形式提交的。一个JobGraph是一个Flink Dataflow，它由多个JobVertex组成的DAG。其中，一个JobGraph包含了一个Flink程序的如下信息：JobID、Job名称、配置信息、一组JobVertex等。
组件栈
Flink是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件。
Deployment层
该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN）、云（GCE/EC2）。
Runtime层
Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现，比如：支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等，为上层API层提供基础服务。
API层
API层主要实现了面向无界Stream的流处理和面向Batch的批处理API，其中面向流处理对应DataStream API，面向批处理对应DataSet API。
Libraries层
该层也可以称为Flink应用框架层，根据API层的划分，在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。面向流处理支持：CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批处理支持：FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）。
内部原理
容错机制
Flink基于Checkpoint机制实现容错，它的原理是不断地生成分布式Streaming数据流Snapshot。在流处理失败时，通过这些Snapshot可以恢复数据流处理。
理解Flink的容错机制，首先需要了解一下Barrier这个概念：Stream Barrier是Flink分布式Snapshotting中的核心元素，它会作为数据流的记录被同等看待，被插入到数据流中，将数据流中记录的进行分组，并沿着数据流的方向向前推进。每个Barrier会携带一个Snapshot ID，属于该Snapshot的记录会被推向该Barrier的前方。因为Barrier非常轻量，所以并不会中断数据流。
在带有Barrier的数据流中：
• 出现一个Barrier，在该Barrier之前出现的记录都属于该Barrier对应的Snapshot，在该Barrier之后出现的记录属于下一个Snapshot
• 来自不同Snapshot多个Barrier可能同时出现在数据流中，也就是说同一个时刻可能并发生成多个Snapshot
• 当一个中间（Intermediate）Operator接收到一个Barrier后，它会发送Barrier到属于该Barrier的Snapshot的数据流中，等到Sink Operator接收到该Barrier后会向Checkpoint Coordinator确认该Snapshot，直到所有的Sink Operator都确认了该Snapshot，才被认为完成了该Snapshot。
这里还需要强调的是，Snapshot并不仅仅是对数据流做了一个状态的Checkpoint，它也包含了一个Operator内部所持有的状态，这样才能够在保证在流处理系统失败时能够正确地恢复数据流处理。也就是说，如果一个Operator包含任何形式的状态，这种状态必须是Snapshot的一部分。
Operator的状态包含两种：一种是系统状态，一个Operator进行计算处理的时候需要对数据进行缓冲，所以数据缓冲区的状态是与Operator相关联的，以窗口操作的缓冲区为例，Flink系统会收集或聚合记录数据并放到缓冲区中，直到该缓冲区中的数据被处理完成；另一种是用户自定义状态（状态可以通过转换函数进行创建和修改），它可以是函数中的Java对象这样的简单变量，也可以是与函数相关的Key/Value状态。
对于具有轻微状态的Streaming应用，会生成非常轻量的Snapshot而且非常频繁，但并不会影响数据流处理性能。Streaming应用的状态会被存储到一个可配置的存储系统中。
在Checkpoint过程中，还有一个比较重要的操作——Stream Aligning。当Operator接收到多个输入的数据流时，需要在Snapshot Barrier中对数据流进行排列对齐。
具体排列过程如下：
- Operator从一个incoming Stream接收到Snapshot Barrier n，然后暂停处理，直到其它的incoming Stream的Barrier n（否则属于2个Snapshot的记录就混在一起了）到达该Operator
- 接收到Barrier n的Stream被临时搁置，来自这些Stream的记录不会被处理，而是被放在一个Buffer中
- 一旦最后一个Stream接收到Barrier n，Operator会emit所有暂存在Buffer中的记录，然后向Checkpoint Coordinator发送Snapshot n
- 继续处理来自多个Stream的记录
基于Stream Aligning操作能够实现Exactly Once语义，但是也会给流处理应用带来延迟，因为为了排列对齐Barrier，会暂时缓存一部分Stream的记录到Buffer中，尤其是在数据流并行度很高的场景下可能更加明显，通常以最迟对齐Barrier的一个Stream为处理Buffer中缓存记录的时刻点。在Flink中，提供了一个开关，选择是否使用Stream Aligning，如果关掉则Exactly Once会变成At least once。
调度机制
在JobManager端，会接收到Client提交的JobGraph形式的Flink Job，JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph。
JobGraph是一个Job的用户逻辑视图表示，将一个用户要对数据流进行的处理表示为单个DAG图（对应于JobGraph），DAG图由顶点（JobVertex）和中间结果集（IntermediateDataSet）组成，其中JobVertex表示了对数据流进行的转换操作，比如map、flatMap、filter、keyBy等操作，而IntermediateDataSet是由上游的JobVertex所生成，同时作为下游的JobVertex的输入。
而ExecutionGraph是JobGraph的并行表示，也就是实际JobManager调度一个Job在TaskManager上运行的逻辑视图，它也是一个DAG图，是由ExecutionJobVertex、IntermediateResult（或IntermediateResultPartition）组成，ExecutionJobVertex实际对应于JobGraph图中的JobVertex，只不过在ExecutionJobVertex内部是一种并行表示，由多个并行的ExecutionVertex所组成。另外，这里还有一个重要的概念，就是Execution，它是一个ExecutionVertex的一次运行Attempt，也就是说，一个ExecutionVertex可能对应多个运行状态的Execution，比如，一个ExecutionVertex运行产生了一个失败的Execution，然后还会创建一个新的Execution来运行，这时就对应这个2次运行Attempt。每个Execution通过ExecutionAttemptID来唯一标识，在TaskManager和JobManager之间进行Task状态的交换都是通过ExecutionAttemptID来实现的。
迭代机制
机器学习和图计算应用，都会使用到迭代计算，Flink通过在迭代Operator中定义Step函数来实现迭代算法，这种迭代算法包括Iterate和Delta Iterate两种类型，在实现上它们反复地在当前迭代状态上调用Step函数，直到满足给定的条件才会停止迭代。下面，对Iterate和Delta Iterate两种类型的迭代算法原理进行说明：
• Iterate
Iterate Operator是一种简单的迭代形式：每一轮迭代，Step函数的输入或者是输入的整个数据集，或者是上一轮迭代的结果，通过该轮迭代计算出下一轮计算所需要的输入（也称为Next Partial Solution），满足迭代的终止条件后，会输出最终迭代结果。
• Delta Iterate
Delta Iterate Operator实现了增量迭代。基于Delta Iterate Operator实现增量迭代，它有2个输入，其中一个是初始Workset，表示输入待处理的增量Stream数据，另一个是初始Solution Set，它是经过Stream方向上Operator处理过的结果。第一轮迭代会将Step函数作用在初始Workset上，得到的计算结果Workset作为下一轮迭代的输入，同时还要增量更新初始Solution Set。如果反复迭代知道满足迭代终止条件，最后会根据Solution Set的结果，输出最终迭代结果。
比如，我们现在已知一个Solution集合中保存的是，已有的商品分类大类中购买量最多的商品，而Workset输入的是来自线上实时交易中最新达成购买的商品的人数，经过计算会生成新的商品分类大类中商品购买量最多的结果，如果某些大类中商品购买量突然增长，它需要更新Solution Set中的结果（原来购买量最多的商品，经过增量迭代计算，可能已经不是最多），最后会输出最终商品分类大类中购买量最多的商品结果集合。
Backpressure监控
Backpressure在流式计算系统中会比较受到关注，因为在一个Stream上进行处理的多个Operator之间，它们处理速度和方式可能非常不同，所以就存在上游Operator如果处理速度过快，下游Operator处可能机会堆积Stream记录，严重会造成处理延迟或下游Operator负载过重而崩溃（有些系统可能会丢失数据）。因此，对下游Operator处理速度跟不上的情况，如果下游Operator能够将自己处理状态传播给上游Operator，使得上游Operator处理速度慢下来就会缓解上述问题，比如通过告警的方式通知现有流处理系统存在的问题。
Flink Web界面上提供了对运行Job的Backpressure行为的监控，它通过使用Sampling线程对正在运行的Task进行堆栈跟踪采样来实现。
JobManager会反复调用一个Job的Task运行所在线程的Thread.getStackTrace()，默认情况下，JobManager会每间隔50ms触发对一个Job的每个Task依次进行100次堆栈跟踪调用，根据调用调用结果来确定Backpressure，Flink是通过计算得到一个比值（Radio）来确定当前运行Job的Backpressure状态。在Web界面上可以看到这个Radio值，它表示在一个内部方法调用中阻塞（Stuck）的堆栈跟踪次数，例如，radio=0.01，表示100次中仅有1次方法调用阻塞。Flink目前定义了如下Backpressure状态：
• OK: 0 <= Ratio <= 0.10
• LOW: 0.10 < Ratio <= 0.5
• HIGH: 0.5 < Ratio <= 1
另外，Flink还提供了3个参数来配置Backpressure监控行为：
jobmanager.web.backpressure.refresh-interval
#表示采样统计结果刷新时间间隔，默认1分钟
jobmanager.web.backpressure.num-samples
#评估Backpressure状态，所使用的堆栈跟踪调用次数，默认100
jobmanager.web.backpressure.delay-between-samples
#表示对一个Job的每个Task依次调用的时间间隔，默认50毫秒
通过上面个定义的Backpressure状态，以及调整相应的参数，可以确定当前运行的Job的状态是否正常，并且保证不影响JobManager提供服务。