标签：slot Slot task 并行度 Flink TaskManager 任务 原理 任务调度

任务调度原理

1. 客户端不是运行时和程序执行的一部分，但它用于准备并发送dataflow(JobGraph)给Master(JobManager)，然后，客户端断开连接或者维持连接以等待接收计算结果。而Job Manager会产生一个执行图(Dataflow Graph)

2. 当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。上述三者均为独立的 JVM 进程。

3. Client 为提交 Job 的客户端，可以是运行在任何机器上（与 JobManager 环境连通即可）。提交 Job 后，Client 可以结束进程（Streaming的任务），也可以不结束并等待结果返回。

4. JobManager 主要负责调度 Job 并协调 Task 做 checkpoint，职责上很像 Storm 的 Nimbus。从 Client 处接收到 Job 和 JAR 包等资源后，会生成优化后的执行计划，并以 Task 的单元调度到各个 TaskManager 去执行。

5. TaskManager 在启动的时候就设置好了槽位数（Slot），每个 slot 能启动一个 Task，Task 为线程。从 JobManager 处接收需要部署的 Task，部署启动后，与自己的上游建立 Netty 连接，接收数据并处理。

   注：如果一个Slot中启动多个线程，那么这几个线程类似CPU调度一样共用同一个slot

4.3.1 TaskManger与Slots

要点：

• 考虑到Slot分组，所以实际运行Job时所需的Slot总数 = 每个Slot组中的最大并行度。

  eg（1，1，2，1）,其中第一个归为组“red”、第二个归组“blue”、第三个和第四归组“green”，那么运行所需的slot即max（1）+max（1）+max（2，1） = 1+1+2 = 4

• Flink中每一个worker(TaskManager)都是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个subtask。

• 为了控制一个worker能接收多少个task，worker通过task slot来进行控制（一个worker至少有一个task slot）。

上图这个每个子任务各自占用一个slot，可以在代码中通过算子的.slotSharingGroup("组名")指定算子所在的Slot组名，默认每一个算子的SlotGroup和上一个算子相同，而默认的SlotGroup就是"default"。

同一个SlotGroup的算子能共享同一个slot，不同组则必须另外分配独立的Slot。

• 默认情况下，Flink允许子任务共享slot，即使它们是不同任务的子任务（前提需要来自同一个Job）。这样结果是，一个slot可以保存作业的整个管道pipeline。

  • 不同任务共享同一个Slot的前提：这几个任务前后顺序不同，如上图中Source和keyBy是两个不同步骤顺序的任务，所以可以在同一个Slot执行。

  • 一个slot可以保存作业的整个管道的好处：

    • 如果有某个slot执行完了整个任务流程，那么其他任务就可以不用继续了，这样也省去了跨slot、跨TaskManager的通信损耗（降低了并行度）

    • 同时slot能够保存整个管道，使得整个任务执行健壮性更高，因为某些slot执行出异常也能有其他slot补上。

    • 有些slot分配到的子任务非CPU密集型，有些则CPU密集型，如果每个slot只完成自己的子任务，将出现某些slot太闲，某些slot过忙的现象。

  • 假设拆分的多个Source子任务放到同一个Slot，那么任务不能并行执行了=>因为多个相同步骤的子任务需要抢占的具体资源相同，比如抢占某个锁，这样就不能并行。

• Task Slot是静态的概念，是指TaskManager具有的并发执行能力，可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置。

  而并行度parallelism是动态概念，即TaskManager运行程序时实际使用的并发能力，可以通过参数parallelism.default进行配置。

每个task slot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。假如一个TaskManager有三个slot，那么它会将其管理的内存分成三份给各个slot。资源slot化意味着一个subtask将不需要跟来自其他job的subtask竞争被管理的内存，取而代之的是它将拥有一定数量的内存储备。

需要注意的是，这里不会涉及到CPU的隔离，slot目前仅仅用来隔离task的受管理的内存。

通过调整task slot的数量，允许用户定义subtask之间如何互相隔离。如果一个TaskManager一个slot，那将意味着每个task group运行在独立的JVM中（该JVM可能是通过一个特定的容器启动的），而一个TaskManager多个slot意味着更多的subtask可以共享同一个JVM。而在同一个JVM进程中的task将共享TCP连接（基于多路复用）和心跳消息。它们也可能共享数据集和数据结构，因此这减少了每个task的负载。

4.3.2 Slot和并行度

1. 一个特定算子的 子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism），我们可以对单独的每个算子进行设置并行度，也可以直接用env设置全局的并行度，更可以在页面中去指定并行度。

2. 最后，由于并行度是实际Task Manager处理task 的能力，而一般情况下，一个 stream 的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度，则可以得出在设置Slot时，在所有设置中的最大设置的并行度大小则就是所需要设置的Slot的数量。（如果Slot分组，则需要为每组Slot并行度最大值的和）

假设一共有3个TaskManager，每一个TaskManager中的分配3个TaskSlot，也就是每个TaskManager可以接收3个task，一共9个TaskSlot，如果我们设置parallelism.default=1，即运行程序默认的并行度为1，9个TaskSlot只用了1个，有8个空闲，因此，设置合适的并行度才能提高效率。

ps：上图最后一个因为是输出到文件，避免多个Slot（多线程）里的算子都输出到同一个文件互相覆盖等混乱问题，直接设置sink的并行度为1。

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来源： https://blog.csdn.net/chaohui2638457321/article/details/122627944

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