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继上文Flink 原理与实现：架构和拓扑概览中介绍了Flink的四层执行图模型，本文将主要介绍 Flink 是如何根据用户用Stream API编写的程序，构造出一个代表拓扑结构的StreamGraph的。
StreamGraph 相关的代码主要在 org.apache.flink.streaming.api.graph 包中。构造StreamGraph的入口函数是 StreamGraphGenerator.generate(env, transformations)。该函数会由触发程序执行的方法StreamExecutionEnvironment.execute()调用到。也就是说 StreamGraph 是在 Client 端构造的，这也意味着我们可以在本地通过调试观察 StreamGraph 的构造过程。
Transformation
StreamGraphGenerator.generate 的一个关键的参数是 List<StreamTransformation<?>>。StreamTransformation代表了从一个或多个DataStream生成新DataStream的操作。DataStream的底层其实就是一个 StreamTransformation，描述了这个DataStream是怎么来的。
StreamTransformation的类图如下图所示：
image.png
DataStream 上常见的 transformation 有 map、flatmap、filter等（见DataStream Transformation了解更多）。这些transformation会构造出一棵 StreamTransformation 树，通过这棵树转换成 StreamGraph。比如 DataStream.map源码如下，其中SingleOutputStreamOperator为DataStream的子类：
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T, R> mapper) {
// 通过java reflection抽出mapper的返回值类型
TypeInformation<R> outType = TypeExtractor.getMapReturnTypes(clean(mapper), getType(),
Utils.getCallLocationName(), true);
// 返回一个新的DataStream，SteramMap 为 StreamOperator 的实现类
return transform("Map", outType, new StreamMap<>(clean(mapper)));
}
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> transform(String operatorName, TypeInformation<R> outTypeInfo, OneInputStreamOperator<T, R> operator) {
// read the output type of the input Transform to coax out errors about MissingTypeInfo
transformation.getOutputType();
// 新的transformation会连接上当前DataStream中的transformation，从而构建成一棵树
OneInputTransformation<T, R> resultTransform = new OneInputTransformation<>(
this.transformation,
operatorName,
operator,
outTypeInfo,
environment.getParallelism());
@SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" })
SingleOutputStreamOperator<R> returnStream = new SingleOutputStreamOperator(environment, resultTransform);
// 所有的transformation都会存到 env 中，调用execute时遍历该list生成StreamGraph
getExecutionEnvironment().addOperator(resultTransform);
return returnStream;
}
从上方代码可以了解到，map转换将用户自定义的函数MapFunction包装到StreamMap这个Operator中，再将StreamMap包装到OneInputTransformation，最后该transformation存到env中，当调用env.execute时，遍历其中的transformation集合构造出StreamGraph。其分层实现如下图所示：
image.png
另外，并不是每一个 StreamTransformation 都会转换成 runtime 层中物理操作。有一些只是逻辑概念，比如 union、split/select、partition等。如下图所示的转换树，在运行时会优化成下方的操作图。
image.png
union、split/select、partition中的信息会被写入到 Source –> Map 的边中。通过源码也可以发现，UnionTransformation,SplitTransformation,SelectTransformation,PartitionTransformation由于不包含具体的操作所以都没有StreamOperator成员变量，而其他StreamTransformation的子类基本上都有。
StreamOperator
DataStream 上的每一个 Transformation 都对应了一个 StreamOperator，StreamOperator是运行时的具体实现，会决定UDF(User-Defined Funtion)的调用方式。下图所示为 StreamOperator 的类图（
image.png
可以发现，所有实现类都继承了AbstractStreamOperator。另外除了 project 操作，其他所有可以执行UDF代码的实现类都继承自AbstractUdfStreamOperator，该类是封装了UDF的StreamOperator。UDF就是实现了Function接口的类，如MapFunction,FilterFunction。
生成 StreamGraph 的源码分析
我们通过在DataStream上做了一系列的转换（map、filter等）得到了StreamTransformation集合，然后通过StreamGraphGenerator.generate获得StreamGraph，该方法的源码如下：
// 构造 StreamGraph 入口函数
public static StreamGraph generate(StreamExecutionEnvironment env, List<StreamTransformation<?>> transformations) {
return new StreamGraphGenerator(env).generateInternal(transformations);
}
// 自底向上（sink->source）对转换树的每个transformation进行转换。
private StreamGraph generateInternal(List<StreamTransformation<?>> transformations) {
for (StreamTransformation<?> transformation: transformations) {
transform(transformation);
}
return streamGraph;
}
// 对具体的一个transformation进行转换，转换成 StreamGraph 中的 StreamNode 和 StreamEdge
// 返回值为该transform的id集合，通常大小为1个（除FeedbackTransformation）
private Collection<Integer> transform(StreamTransformation<?> transform) {
// 跳过已经转换过的transformation
if (alreadyTransformed.containsKey(transform)) {
return alreadyTransformed.get(transform);
}
LOG.debug("Transforming " + transform);
// 为了触发 MissingTypeInfo 的异常
transform.getOutputType();
Collection<Integer> transformedIds;
if (transform instanceof OneInputTransformation<?, ?>) {
transformedIds = transformOnInputTransform((OneInputTransformation<?, ?>) transform);
} else if (transform instanceof TwoInputTransformation<?, ?, ?>) {
transformedIds = transformTwoInputTransform((TwoInputTransformation<?, ?, ?>) transform);
} else if (transform instanceof SourceTransformation<?>) {
transformedIds = transformSource((SourceTransformation<?>) transform);
} else if (transform instanceof SinkTransformation<?>) {
transformedIds = transformSink((SinkTransformation<?>) transform);
} else if (transform instanceof UnionTransformation<?>) {
transformedIds = transformUnion((UnionTransformation<?>) transform);
} else if (transform instanceof SplitTransformation<?>) {
transformedIds = transformSplit((SplitTransformation<?>) transform);
} else if (transform instanceof SelectTransformation<?>) {
transformedIds = transformSelect((SelectTransformation<?>) transform);
} else if (transform instanceof FeedbackTransformation<?>) {
transformedIds = transformFeedback((FeedbackTransformation<?>) transform);
} else if (transform instanceof CoFeedbackTransformation<?>) {
transformedIds = transformCoFeedback((CoFeedbackTransformation<?>) transform);
} else if (transform instanceof PartitionTransformation<?>) {
transformedIds = transformPartition((PartitionTransformation<?>) transform);
} else {
throw new IllegalStateException("Unknown transformation: " + transform);
}
// need this check because the iterate transformation adds itself before
// transforming the feedback edges
if (!alreadyTransformed.containsKey(transform)) {
alreadyTransformed.put(transform, transformedIds);
}
if (transform.getBufferTimeout() > 0) {
streamGraph.setBufferTimeout(transform.getId(), transform.getBufferTimeout());
}
if (transform.getUid() != null) {
streamGraph.setTransformationId(transform.getId(), transform.getUid());
}
return transformedIds;
}
最终都会调用 transformXXX 来对具体的StreamTransformation进行转换。我们可以看下transformOnInputTransform(transform)的实现：
private <IN, OUT> Collection<Integer> transformOnInputTransform(OneInputTransformation<IN, OUT> transform) {
// 递归对该transform的直接上游transform进行转换，获得直接上游id集合
Collection<Integer> inputIds = transform(transform.getInput());
// 递归调用可能已经处理过该transform了
if (alreadyTransformed.containsKey(transform)) {
return alreadyTransformed.get(transform);
}
String slotSharingGroup = determineSlotSharingGroup(transform.getSlotSharingGroup(), inputIds);
// 添加 StreamNode
streamGraph.addOperator(transform.getId(),
slotSharingGroup,
transform.getOperator(),
transform.getInputType(),
transform.getOutputType(),
transform.getName());
if (transform.getStateKeySelector() != null) {
TypeSerializer<?> keySerializer = transform.getStateKeyType().createSerializer(env.getConfig());
streamGraph.setOneInputStateKey(transform.getId(), transform.getStateKeySelector(), keySerializer);
}
streamGraph.setParallelism(transform.getId(), transform.getParallelism());
// 添加 StreamEdge
for (Integer inputId: inputIds) {
streamGraph.addEdge(inputId, transform.getId(), 0);
}
return Collections.singleton(transform.getId());
}
该函数首先会对该transform的上游transform进行递归转换，确保上游的都已经完成了转化。然后通过transform构造出StreamNode，最后与上游的transform进行连接，构造出StreamNode。
最后再来看下对逻辑转换（partition、union等）的处理，如下是transformPartition函数的源码：
private <T> Collection<Integer> transformPartition(PartitionTransformation<T> partition) {
StreamTransformation<T> input = partition.getInput();
List<Integer> resultIds = new ArrayList<>();
// 直接上游的id
Collection<Integer> transformedIds = transform(input);
for (Integer transformedId: transformedIds) {
// 生成一个新的虚拟id
int virtualId = StreamTransformation.getNewNodeId();
// 添加一个虚拟分区节点，不会生成 StreamNode
streamGraph.addVirtualPartitionNode(transformedId, virtualId, partition.getPartitioner());
resultIds.add(virtualId);
}
return resultIds;
}
对partition的转换没有生成具体的StreamNode和StreamEdge，而是添加一个虚节点。当partition的下游transform（如map）添加edge时（调用StreamGraph.addEdge），会把partition信息写入到edge中。如StreamGraph.addEdgeInternal所示：
public void addEdge(Integer upStreamVertexID, Integer downStreamVertexID, int typeNumber) {
addEdgeInternal(upStreamVertexID, downStreamVertexID, typeNumber, null, new ArrayList<String>());
}
private void addEdgeInternal(Integer upStreamVertexID,
Integer downStreamVertexID,
int typeNumber,
StreamPartitioner<?> partitioner,
List<String> outputNames) {
// 当上游是select时，递归调用，并传入select信息
if (virtualSelectNodes.containsKey(upStreamVertexID)) {
int virtualId = upStreamVertexID;
// select上游的节点id
upStreamVertexID = virtualSelectNodes.get(virtualId).f0;
if (outputNames.isEmpty()) {
// selections that happen downstream override earlier selections
outputNames = virtualSelectNodes.get(virtualId).f1;
}
addEdgeInternal(upStreamVertexID, downStreamVertexID, typeNumber, partitioner, outputNames);
}
// 当上游是partition时，递归调用，并传入partitioner信息
else if (virtuaPartitionNodes.containsKey(upStreamVertexID)) {
int virtualId = upStreamVertexID;
// partition上游的节点id
upStreamVertexID = virtuaPartitionNodes.get(virtualId).f0;
if (partitioner == null) {
partitioner = virtuaPartitionNodes.get(virtualId).f1;
}
addEdgeInternal(upStreamVertexID, downStreamVertexID, typeNumber, partitioner, outputNames);
} else {
// 真正构建StreamEdge
StreamNode upstreamNode = getStreamNode(upStreamVertexID);
StreamNode downstreamNode = getStreamNode(downStreamVertexID);
// 未指定partitioner的话，会为其选择 forward 或 rebalance 分区。
if (partitioner == null && upstreamNode.getParallelism() == downstreamNode.getParallelism()) {
partitioner = new ForwardPartitioner<Object>();
} else if (partitioner == null) {
partitioner = new RebalancePartitioner<Object>();
}
// 健康检查， forward 分区必须要上下游的并发度一致
if (partitioner instanceof ForwardPartitioner) {
if (upstreamNode.getParallelism() != downstreamNode.getParallelism()) {
throw new UnsupportedOperationException("Forward partitioning does not allow " +
"change of parallelism. Upstream operation: " + upstreamNode + " parallelism: " + upstreamNode.getParallelism() +
", downstream operation: " + downstreamNode + " parallelism: " + downstreamNode.getParallelism() +
" You must use another partitioning strategy, such as broadcast, rebalance, shuffle or global.");
}
}
// 创建 StreamEdge
StreamEdge edge = new StreamEdge(upstreamNode, downstreamNode, typeNumber, outputNames, partitioner);
// 将该 StreamEdge 添加到上游的输出，下游的输入
getStreamNode(edge.getSourceId()).addOutEdge(edge);
getStreamNode(edge.getTargetId()).addInEdge(edge);
}
}
实例讲解
如下程序，是一个从 Source 中按行切分成单词并过滤输出的简单流程序，其中包含了逻辑转换：随机分区shuffle。我们会分析该程序是如何生成StreamGraph的。
DataStream<String> text = env.socketTextStream(hostName, port);
text.flatMap(new LineSplitter()).shuffle().filter(new HelloFilter()).print();
首先会在env中生成一棵transformation树，用List<StreamTransformation<?>>保存。其结构图如下：
image.png
其中符号*为input指针，指向上游的transformation，从而形成了一棵transformation树。然后，通过调用StreamGraphGenerator.generate(env, transformations)来生成StreamGraph。自底向上递归调用每一个transformation，也就是说处理顺序是Source->FlatMap->Shuffle->Filter->Sink。
image.png
- 首先处理的Source，生成了Source的StreamNode。
- 然后处理的FlatMap，生成了FlatMap的StreamNode，并生成StreamEdge连接上游Source和FlatMap。由于上下游的并发度不一样（1:4），所以此处是Rebalance分区。
- 然后处理的Shuffle，由于是逻辑转换，并不会生成实际的节点。将partitioner信息暂存在virtuaPartitionNodes中。
- 在处理Filter时，生成了Filter的StreamNode。发现上游是shuffle，找到shuffle的上游FlatMap，创建StreamEdge与Filter相连。并把ShufflePartitioner的信息写到StreamEdge中。
- 最后处理Sink，创建Sink的StreamNode，并生成StreamEdge与上游Filter相连。由于上下游并发度一样（4:4），所以此处选择 Forward 分区。
最后可以通过 UI可视化 来观察得到的 StreamGraph。
image.png
小结
本文主要介绍了 Stream API 中 Transformation 和 Operator 的概念，以及如何根据Stream API编写的程序，构造出一个代表拓扑结构的StreamGraph的
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