【译】A Deep-Dive into Flink's Network Stack（1）

• 2019 年 10 月 4 日
• 筆記

Flink的网络堆栈是组成flink-runtime模块的核心组件之一，是每个Flink工作的核心。 它连接所有TaskManagers的各个工作单元（子任务）。 这是您的流式传输数据流经的地方，因此，对于吞吐量和您观察到的延迟，Flink作业的性能至关重要。 与通过Akka使用RPC的TaskManagers和JobManagers之间的协调通道相比，TaskManagers之间的网络堆栈依赖于使用Netty的低得多的API。

这篇博文是关于网络堆栈的一系列帖子中的第一篇。 在下面的部分中，我们将首先深入了解流操作符所呈现的抽象，然后详细介绍Flink的物理实现和各种优化。 我们将简要介绍这些优化的结果以及Flink在吞吐量和延迟之间的权衡。 本系列中的未来博客文章将详细介绍监控和指标，调整参数和常见的反模式。

逻辑视图

Flink的网络堆栈在相互通信时为子任务提供以下逻辑视图，例如在keyBy（）要求的网络混洗期间。

它抽象了以下三个概念的不同设置：

• 子任务输出类型（ResultPartitionType）：

1. 流水线的（有界的或无界的）：一旦产生数据就可以向下游发送，可能是一个接一个地，作为有界或无界的记录流。
2. 阻塞：仅在生成完整结果时向下游发送数据。

• 调度类型：

1. 一次性（急切）：同时部署作业的所有子任务（用于流应用程序）。
2. 第一个输出的下一个阶段（懒惰）：一旦任何生产者生成输出，就立即部署下游任务。
3. 完整输出的下一个阶段：当任何或所有生产者生成完整输出集时，部署下游任务

• 传输：

1. 高吞吐量：Flink不是一个一个地发送每个记录，而是将一堆记录缓冲到其网络缓冲区中并完全发送它们。这降低了每个记录的成本并导致更高的吞吐量。
2. 通过缓冲区超时的低延迟：通过减少发送未完全填充的缓冲区的超时，您可能会牺牲吞吐量来延迟

我们将在下面的部分中查看吞吐量和低延迟优化，这些部分将查看网络堆栈的物理层。 对于这一部分，让我们详细说明输出和调度类型。 首先，重要的是要知道子任务输出类型和调度类型是紧密交织在一起的，只能使两者的特定组合有效。

流水线结果分区是流式输出，需要实时目标子任务才能发送数据。 可以在生成结果之前或首次输出时安排目标。 批处理作业生成有界结果分区，而流式处理作业产生无限结果。

批处理作业也可能以阻塞方式产生结果，具体取决于所使用的运算符和连接模式。 在这种情况下，必须先生成完整的结果，然后才能安排接收任务。 这允许批处理作业更有效地工作并且资源使用更少。

批处理作业也可能以阻塞方式产生结果，具体取决于所使用的运算符和连接模式。 在这种情况下，必须先生成完整的结果，然后才能安排接收任务。 这允许批处理作业更有效地工作并且资源使用更少。

下表总结了有效组合：

1目前Flink未使用。

2批量/流式统一完成后，这可能适用于流式作业。

此外，对于具有多个输入的子任务，调度以两种方式启动：在所有或在任何输入生成器生成记录/其完整数据集之后。 要调整批处理作业中的输出类型和调度决策，请查看ExecutionConfig #setExecutionMode（） – 特别是ExecutionMode – 以及ExecutionConfig #setDefaultInputDependencyConstraint（）

物理运输

为了理解物理数据连接，请回想一下，在Flink中，不同的任务可以通过插槽共享组共享相同的插槽。 TaskManagers还可以提供多个插槽，以允许将同一任务的多个子任务安排到同一个TaskManager上。

未完待续