Flink执行流程源码解析

Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图。

StreamGraph：是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。用来表示程序的拓扑结构。

JobGraph：StreamGraph经过优化后生成了 JobGraph，提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为，将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点，这样可以减少数据在节点之间流动所需要的序列化/反序列化/传输消耗。

ExecutionGraph：JobManager 根据 JobGraph 生成ExecutionGraph。ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。

物理执行图：JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度后，在各个TaskManager 上部署 Task 后形成的“图”，并不是一个具体的数据结构。

而StreamingJobGraphGenerator就是StreamGraph转换为JobGraph。在这个类中，把ForwardPartitioner和RescalePartitioner列为POINTWISE分配模式，其他的为ALL_TO_ALL分配模式。代码如下：

if (partitioner instanceof ForwardPartitioner || partitioner instanceof RescalePartitioner) {
            jobEdge = downStreamVertex.connectNewDataSetAsInput(
                headVertex,

               // 上游算子(生产端)的实例(subtask)连接下游算子(消费端)的一个或者多个实例(subtask)
                DistributionPattern.POINTWISE,
                resultPartitionType);
        } else {
            jobEdge = downStreamVertex.connectNewDataSetAsInput(
                headVertex,
                // 上游算子(生产端)的实例(subtask)连接下游算子(消费端)的所有实例(subtask)
                DistributionPattern.ALL_TO_ALL,
                resultPartitionType);
        }