1.Flink源码算子
2.十二、源码flink源码解析-创建和启动TaskManager二
3.Flink源码编译
4.Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)

Flink源码算子

       Flink应用程序的源码核心组件包括源(source)、转换(transformation)和目的源码地(sink)，它们共同构成有向图，源码数据流从源开始，源码流向sink结束。源码游资监控源码源算子如env.addSource的源码底层实现涉及监控函数和连续读取文件操作，如env.readTextFile()调用了一系列方法，源码最终通过add.source添加到流处理环境。源码

       转换算子种类繁多，源码如map和sum。源码map算子通过函数转换，源码经过层层调用，源码最终调用transformations.add方法，源码将算子添加到作业的源码血缘依赖列表中。print算子作为sink，通过addSink操作生成StreamSink operator，源码看html其SinkFunction负责数据处理，如PrintSinkFunction的打印操作。

       构建过程中，每次转换都会产生新的数据流，这些StreamTransformation会以隐式链表或图的形式组织起来，input属性记录上下游关系。执行阶段，会生成StreamGraph和JobGraph，然后提交到集群进行调度。

十二、flink源码解析-创建和启动TaskManager二

       深入探讨Flink源码中创建与启动TaskManager的过程，我们首先聚焦于内部启动onStart阶段。此阶段核心在于启动TaskExecutorServices服务，具体步骤包括与ResourceManager的连接、注册和资源分配。

       当TaskExecutor启动时，虚拟相机源码首先生成新的注册并创建未完成的future，随后等待注册成功并执行注册操作。这一过程由步骤1至步骤5组成，确保注册与资源连接的无缝集成。一旦注册成功，资源管理器会发送SlotReport报告至TaskExecutor，然后分配slot。

       TaskSlotTable开始分配slot，JobTable获取并提供slot至JobManager。这一流程确保资源的有效分配与任务的高效执行。与此同时，ResourceManager侧的TaskExecutor注册流程同样重要，包括连接与注册TaskExecutor。

       一旦完成注册与资源分配，ResourceManager会发送SlotReport报告至JobMaster，提供slot以供调度任务。本地游戏源码这一步骤标志着slot的分配与JobManager的准备工作就绪，为后续任务部署打下基础。

       在ResourceManager侧，slot管理组件注册新的taskManager，根据规则更新slot状态、释放资源或继续执行注册。这一过程确保资源的高效管理与任务的顺利进行。

       在JobMaster侧，slot的分配与管理通过slotPool进行，确保待调度任务能够得到所需资源。这一阶段标志着任务调度与执行的准备就绪。

       流程的最后，回顾整个创建与启动TaskManager的过程，从资源连接与注册到slot分配与任务调度，各个环节紧密相连，确保Flink系统的彩虹旧版源码高效运行与任务的顺利执行。

Flink源码编译

       1. 下载Flink稳定版1..2，可以从官方下载链接获取，将源码同步至远程机器，使用Jetbrains Gateway打开。

       2. 以Jetbrains Gateway打开源码，源码目录存放于远程机器，它会自动解析为Maven项目。

       3. 注意事项：在flink-runtime-web/pom.xml文件中，需将部分内容替换，具体如下：

       确保先安装npm，通过命令`yum install npm`。否则编译过程中可能会出现错误。

       为了编译时内存充足，需要调整Maven设置，增加JDK可用内存。在命令行中，可以在/etc/profile中配置，或在Maven配置中指定更大的内存。

       编译命令如下，对于Jetbrains Gateway，需在Run Configurations中新增配置，调整执行参数以执行mvn install或mvn clean。

       编译完成后，每个模块目标文件夹会生成相应的文件。

       4. 接下来进行运行。首先启动JobManager，查看flink-runtime下的StandaloneSessionClusterEntrypoint类，配置文件目录需指定，如`--configDir configpath`，并配置日志参数。

       主类缺失时，需在IDEA的项目结构模块中给flink-runtime添加依赖，从flink-dist/target目录下添加jar包。

       修改配置文件，将允许访问的IP设置为0.0.0.0，以便外部访问。然后映射web端口，启动JobManager后可通过外部IP访问。

       运行TaskManager的参数与JobManager类似，启动后自动注册到JobManager，外部访问验证成功。

       源码编译与启动完成后，其他机器无需重复编译，只需在相应环境中执行预编译的可执行文件，即可实现分布式环境的Flink使用。

Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)

       《Flink Checkpoint源码分析》系列文章深入探讨了Flink的Checkpoint机制，本文聚焦于Task内部状态数据的存储过程，深入剖析状态数据的具体存储方式。

       Flink的Checkpoint核心逻辑被封装在`snapshotStrategy.snapshot()`方法中，这一过程主要由`HeapSnapshotStrategy`实现。在进行状态数据的快照操作时，首先对状态数据进行拷贝，这里采取的是引用拷贝而非实例拷贝，速度快且占用内存较少。拷贝后的状态数据被写入到一个临时的`CheckpointStateOutputStream`，即`$CHECKPOINT_DIR/$UID/chk-n`格式的目录，这个并非最终数据存储位置。

       在拷贝和初始化输出流后，`AsyncSnapshotCallable`被创建，其`callInternal()`方法中负责将状态数据持久化至磁盘。这个过程分为几个关键步骤：

       获取`CheckpointStateOutputStream`，写入状态数据元数据，如状态名、序列化类型等。

       对状态数据按`keyGroupId`进行分组，依次将每个`keyGroupId`对应的状态数据写入文件。

       封装状态数据的元数据信息，包括存储路径和大小，以及每个`keyGroupId`在文件中的偏移位置。

       在分组过程中，状态数据首先被扁平化并添加到`partitioningSource[]`中，同时记录每个元素对应的`keyGroupId`在`counterHistogram[]`中的位置。构建直方图后，数据依据`keyGroupId`进行排序并写入文件，同时将偏移位置记录在`keyGroupOffsets[]`中。

       具体实现细节中，`FsCheckpointStateOutputStream`用于创建文件系统输出流，配置包括基路径、文件系统类型、缓冲大小、文件状态阈值等。`StreamStateHandle`最终封装了状态数据的存储文件路径和大小信息，而`KeyedStateHandle`进一步包含`StreamStateHandle`和`keyGroupRangeOffsets`，后者记录了每个`keyGroupId`在文件中的存储位置，以供状态数据检索使用。

       简而言之，Flink在执行Checkpoint时，通过一系列精心设计的步骤，确保了状态数据的高效、安全存储。从状态数据的拷贝到元数据的写入，再到状态数据的持久化，每一个环节都充分考虑了性能和数据完整性的需求，使得Flink的实时计算能力得以充分发挥。