????????在Flink中，作業(yè)（Job）的提交流程是一個(gè)復(fù)雜的過程，涉及多個(gè)組件和模塊，包括作業(yè)的編譯、優(yōu)化、序列化、任務(wù)分發(fā)、任務(wù)調(diào)度、資源分配等。Flink通過分布式架構(gòu)來管理作業(yè)的生命周期，確保作業(yè)在不同節(jié)點(diǎn)上以高效和容錯(cuò)的方式運(yùn)行。我們可以從底層原理和源碼層面詳細(xì)解析Flink作業(yè)的提交流程。

1.?Flink的架構(gòu)組件

Flink作業(yè)提交流程的底層實(shí)現(xiàn)涉及以下幾個(gè)核心組件：

• Client：用戶通過Client提交作業(yè)，通常是通過Flink的API（如DataStream或Table?API）構(gòu)建作業(yè)。
• JobManager：負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)和管理Flink集群的運(yùn)行時(shí)組件。其主要職責(zé)是作業(yè)的調(diào)度、資源分配、故障恢復(fù)等。
• TaskManager：負(fù)責(zé)在各個(gè)工作節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行作業(yè)的具體任務(wù)（Task），并與JobManager通信，報(bào)告狀態(tài)和進(jìn)度。
• Dispatcher：負(fù)責(zé)接受Client的作業(yè)請求，并將作業(yè)傳遞給JobManager處理。
• ResourceManager：負(fù)責(zé)資源的分配和調(diào)度，確保集群有足夠的資源來運(yùn)行提交的作業(yè)。

2.?作業(yè)提交流程的概覽

Flink作業(yè)的提交流程可以分為以下幾個(gè)主要步驟：

1. 用戶代碼編寫與作業(yè)構(gòu)建：用戶通過Flink API構(gòu)建Flink作業(yè)邏輯，生成相應(yīng)的StreamGraph（流作業(yè)）或Table作業(yè)。
2. 生成JobGraph：Client將用戶定義的邏輯轉(zhuǎn)換為Flink內(nèi)部的JobGraph，這是Flink理解并能夠執(zhí)行的作業(yè)表示。
3. 向Dispatcher提交JobGraph：Client將JobGraph提交到集群的Dispatcher，Dispatcher接受作業(yè)請求。
4. JobManager接管JobGraph：Dispatcher將JobGraph提交給JobManager，JobManager負(fù)責(zé)作業(yè)的調(diào)度和執(zhí)行。
5. JobGraph轉(zhuǎn)換為ExecutionGraph：JobManager將JobGraph進(jìn)一步優(yōu)化并轉(zhuǎn)換為ExecutionGraph，這是Flink真正執(zhí)行的物理作業(yè)計(jì)劃。
6. 任務(wù)的調(diào)度與執(zhí)行：JobManager將ExecutionGraph分解為多個(gè)并行子任務(wù)，調(diào)度給TaskManager去執(zhí)行。
7. 作業(yè)執(zhí)行與監(jiān)控：TaskManager執(zhí)行各個(gè)子任務(wù)，并通過心跳機(jī)制向JobManager報(bào)告任務(wù)狀態(tài)。

3.?從源碼角度詳細(xì)解析提交流程

3.1?用戶提交作業(yè)

????????作業(yè)提交流程從用戶通過ExecutionEnvironment或StreamExecutionEnvironment提交作業(yè)開始。下面以DataStream API為例，提交流程一般是通過調(diào)用StreamExecutionEnvironment.execute()來觸發(fā)。

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5).map(i -> i * i).print();
env.execute("Flink Job");

調(diào)用execute()方法后，Flink會進(jìn)行以下操作：

• 創(chuàng)建StreamGraph：在執(zhí)行環(huán)境中，用戶定義的操作被轉(zhuǎn)化為StreamGraph，這是Flink作業(yè)的邏輯表示，記錄了所有的操作算子及其連接關(guān)系。

  StreamGraph streamGraph = this.getStreamGraph();

3.2?生成JobGraph

????????一旦StreamGraph構(gòu)建完成，Flink將其轉(zhuǎn)換為JobGraph。JobGraph是一個(gè)優(yōu)化后的表示，它將包含計(jì)算任務(wù)的并行度、物理任務(wù)之間的依賴關(guān)系等，是Flink提交給集群進(jìn)行分布式執(zhí)行的作業(yè)表示。

JobGraph jobGraph = streamGraph.getJobGraph();

• JobVertex：JobGraph中的每個(gè)操作算子（如map、filter等）會被轉(zhuǎn)化為JobVertex，代表一個(gè)邏輯上的計(jì)算節(jié)點(diǎn)。
• JobEdge：操作算子之間的連接關(guān)系會被轉(zhuǎn)化為JobEdge，定義了不同JobVertex之間的數(shù)據(jù)流動(dòng)。

3.3?提交JobGraph到Dispatcher

客戶端通過RPC將JobGraph提交給Flink集群中的Dispatcher，由它來接管作業(yè)的調(diào)度和執(zhí)行。

dispatcherGateway.submitJob(jobGraph, "Flink Job", timeout);

????????Dispatcher接受到作業(yè)后，會創(chuàng)建一個(gè)JobManager實(shí)例來負(fù)責(zé)具體的作業(yè)執(zhí)行流程。在集群模式下（如YARN、Kubernetes等），Dispatcher可能會啟動(dòng)一個(gè)新的JobManager（即JobMaster）實(shí)例來執(zhí)行作業(yè)。

3.4?JobManager接管JobGraph

????????在JobManager中，接收到JobGraph后，作業(yè)的核心執(zhí)行流程將由JobMaster處理。JobMaster首先會將JobGraph進(jìn)一步優(yōu)化和轉(zhuǎn)換為ExecutionGraph，這是Flink中實(shí)際執(zhí)行任務(wù)的圖結(jié)構(gòu)，包含所有物理任務(wù)及其依賴關(guān)系。

ExecutionGraph executionGraph = new ExecutionGraph(jobGraph, ...);

• ExecutionVertex：ExecutionGraph中的每個(gè)頂點(diǎn)代表一個(gè)具體的并行任務(wù)（即ExecutionVertex），它們會被調(diào)度給不同的TaskManager實(shí)例執(zhí)行。
• ExecutionEdge：ExecutionVertex之間的依賴關(guān)系被表示為ExecutionEdge，用于描述不同任務(wù)之間的通信模式（如shuffle）。

3.5?任務(wù)的調(diào)度與資源分配

????????JobMaster接管ExecutionGraph后，會向ResourceManager申請資源以執(zhí)行任務(wù)。ResourceManager負(fù)責(zé)調(diào)度并分配資源到TaskManager，每個(gè)TaskManager會接收一部分任務(wù)并執(zhí)行。

resourceManagerGateway.requestSlot(...);

• Slot分配：每個(gè)TaskManager擁有多個(gè)Slot，表示可用的計(jì)算資源。ResourceManager根據(jù)任務(wù)并行度為ExecutionVertex分配Slot。
• 任務(wù)調(diào)度：一旦Slot分配完成，JobMaster會將任務(wù)調(diào)度到相應(yīng)的TaskManager，通過RPC調(diào)用將任務(wù)部署到這些TaskManager。

3.6?任務(wù)執(zhí)行與監(jiān)控

????????TaskManager負(fù)責(zé)執(zhí)行分配到的任務(wù)，它會啟動(dòng)相應(yīng)的線程來處理每個(gè)ExecutionVertex中的任務(wù)。任務(wù)執(zhí)行過程中，TaskManager會定期通過心跳機(jī)制向JobMaster報(bào)告任務(wù)的狀態(tài)和進(jìn)度。

taskExecutorGateway.submitTask(...);

• 故障恢復(fù)：如果任務(wù)失敗，JobMaster會根據(jù)Flink的容錯(cuò)機(jī)制（如檢查點(diǎn)機(jī)制）嘗試重新調(diào)度任務(wù)，確保作業(yè)的高可用性。

4.?重要的源碼模塊

• JobGraph：org.apache.flink.runtime.jobgraph.JobGraph，表示用戶作業(yè)的邏輯執(zhí)行計(jì)劃。
• ExecutionGraph：org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph，表示作業(yè)的物理執(zhí)行計(jì)劃，任務(wù)調(diào)度基于此結(jié)構(gòu)。
• JobMaster：org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster，負(fù)責(zé)管理作業(yè)的整個(gè)生命周期，包括任務(wù)調(diào)度、資源分配、故障恢復(fù)等。
• ResourceManager：org.apache.flink.runtime.resourcemanager.ResourceManager，負(fù)責(zé)資源的管理和分配，確保作業(yè)運(yùn)行時(shí)所需的計(jì)算資源。
• TaskManager：org.apache.flink.runtime.taskmanager.TaskManager，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，負(fù)責(zé)執(zhí)行具體的任務(wù)并與JobManager協(xié)調(diào)。

5.?Flink作業(yè)提交流程總結(jié)

• 用戶通過Client提交Flink作業(yè)，作業(yè)被轉(zhuǎn)換為JobGraph。
• JobGraph通過Dispatcher提交給JobManager，JobManager將其轉(zhuǎn)換為ExecutionGraph。
• JobManager與ResourceManager交互，申請并分配資源，調(diào)度任務(wù)到TaskManager執(zhí)行。
• TaskManager執(zhí)行任務(wù)，并定期向JobManager報(bào)告任務(wù)狀態(tài)。
• 整個(gè)流程基于高效的分布式架構(gòu)和容錯(cuò)機(jī)制，保證作業(yè)的穩(wěn)定和可靠執(zhí)行。

這就是Flink作業(yè)從提交到執(zhí)行的詳細(xì)提交流程，從底層原理和源碼層面揭示了Flink的作業(yè)管理機(jī)制。