一、整体架构
Flink整体由JobManager和TaskManager组成，遵循主从设计原则，JobManager为Master节点，TaskManager为worker节点，组件之间通信是借助Akka Framework；
- JobManager：负责整个Flink集群任务的调度和资源分配。从client获取提交的任务后，JobManager根据TaskManager中资源（TaskSlots）使用的情况，分配资源并命令TaskManager启动任务。在这个过程中，JobManager会触发checkpoint操作，Taskmanager执行checkpoint操作，其中所有的checkpoint协调的过程都是在JobManager中完成。此外，如果任务失败了，也有JobManager协调失败任务的恢复。
- TaskManager：负责具体任务执行和节点上资源申请和管理，多节点之间数据交换也是在TaskManager上执行；Flink中每个TaskManager对应一个JVM进程。
- task slot：每个task slot是TaskManager的一部分，若一个taskManager有三个taskSlot，则这三个taskSlot会均分这个TaskManager的资源（仅内存，不包括CPU）。有多个slot意味着同一个JVM中会有多个子任务，这些任务会共享JVM的TCP连接和心跳信息。这里要说明的是，slot的个数不是subtask的个数是一一对应，一个slot中可以有多个subtask。在默认情况下，同一个job中的子任务（subtask）是可以共享一个slot的。
参考：flink solt和并行度 - client客户端：不是runtime的一部分，换句话说，Flink集群启动client提交的任务之后，client客户端时可以断开的，是可以不需要的。client不像JobManager和TaskManager对应着 flink集群中的结点（或是物理机、或是虚拟机、或是容器），是触发执行的一个抽象化，若程序在JobManager所在结点执行，则称client在JobManager结点上，同样，其也可以在TaskManager结点上。
- 提交一个任务的正常流程是：client与JobManager构建Akka连接，将任务提交到JobManager上，JobManager根据已经注册在JobManager中TaskManager的资源（TaskSlot）情况，将任务分配给有资源的TaskManager，并命令TaskManager启动任务，TaskManager则从JobManager接受需所部属的任务，使用slot资源启动task，建立数据接入的网络连接，然后接受数据并开始处理。
二、资源管理
一、集群部署阶段
集群部署这里指的是Flink standalone模式，因为在Yarn模式（包括session、single job模式也成Per-job模式）是可以仅通过Flink client提交任务到Yarn上，所以是否手动部署Flink集群对任务的执行是没有影响的。下图[1]是简单的Flink的集群构成情况，包括一个master（JobManager）、两个worker（TaskManager）。至于Flink standalone模式的HA（一般有两个JobManager加上若干个TaskManager组成）是通过zookeeper实现的，其主要思想是通过zookeeper选举出JobManager的active节点，该结点负责资源分配等，另一个节点为standby。Flink的Yarn模式的高可用的通过在container中对JobManager的重启实现的，其具体过程在此不详细说明。
部署阶段主要有以下两个参数：
#每个TaskManager中slot的个数，在conf/flink-conf.yaml中，默认为1
2 taskmanager.numberOfTaskSlots
3 #任务的并行度，默认为1
4 parallelism.default
- taskmanager.numberOfTaskSlots：每个TaskManager中slot的数量，官方文档推荐：和每个TaskManager中物理CPU的个数成比例，比如：等于CPU的个数，或者是CPU个数的一半；
- parallelism.default：任务的并行度，默认值为1，该值可以通过在程序中设定setParallesim()改变，并行度与slot的关系见下详解；
二、任务提交阶段
Flink集群资源的使用情况除了和已分配的资源有关外，还与并行度有关，已分配的资源表示Flink可以利用这么多资源，而实际能利用多少资源还和并行度有关。任务并行度的最大值由TaskManager集群的Slot总数决定，如：slot总数为10，则任务最大的并行度为10.
在standalone模式中，Flink任务能利用的总资源已在启动集群时确定，其并行通过在执行./flink run 时，通过可选参数[-p]确定（不指定则为默认值1）。
在Yarn模式中，均是先Yarn集群中分配资源给新建的Flink集群，如下图，其详细过程见文档[2]。
Yarn资源分配
Flink的Yarn模式session、single job模式在实现方法上还是存在一定的区别：
1）session模式是先利用yarn-session.sh在yarn新建一个Flink集群，然后利用./flink run flinkExample.jar提交任务，其资源分配的方式和standalone模式一致；
./yarn-session.sh -n 4 -s 8 -jm 3072 -tm 32768
-n：在yarn上分配了4个container，即分配了4个TaskManager；
-s：每个TaskManager有8个slot；
-jm：每个JobManager中的内存数；
-tm：每个TaskManager中的内存数；
2）single job模式在命令中在申请资源的同时，提交任务，常用命令如下：
./flink run -m yarn-cluster -yn 7 -ys 8 -yjm 1024 -ytm 1024 example.jar
-yn：yarn上分配的container个数，即TaskManager的个数；
-ys：每个TaskManager中slot的个数
其他参数的具体使用方法可以在控制台中执行./flink、./yarn-session.sh得到说明。
说明：session模式和single job的区别：
1）session模式：Flink任务运行结束后，从yarn上申请到的资源是不被释放的，等待下一个Flink的提交，类似一个常住在yarn上永远不会结束的yarn任务。因为，yarn的资源分配模式中比如fair策略还是存在资源的竞争的，session模式资源的不释放性，这样可以在Yarn提供资源分配上的基础上进行实现资源隔离，也实现了对集群物理环境的屏蔽，但在一定的程度上造成了资源的浪费；
2）single job模式和一般的yarn任务一样，任务结束后就会释放申请到的资源，使资源得到重复利用。
- 所以session、single job模式的实际应用应根据需求使用，一般情况下：
- single job模式是按需申请资源，一般适合执行时间较长的大任务。此外，该模式下，每次提交任务都需单独启动Flink集群自己的ResourceManager会造成一定的时延；
- session模式共享资源，一般适合执行时间短的小任务。此模式下，会共享ResourceManager，所以启动快。
【说明】这里所说的ResourceManager不是Yarn的组件，是Flink本身的，关于深层的分析，见后续博客。
三、任务运行阶段
假定一个3个TaskManager的集群，每个TaskManager有3个slot，集群一个9个slot，从下图中可以得到[3]：任务的并行度为1时，只会用一个slot，并行度为2会用2个slot，依次类推，当并行度为9时，9个slot都会被利用，当然从example4中可知，可以针对不同的算子（operator）定义并行度。
taskmanager和slot关系.png
三、 常见概念：Task，Operator Chain（算子链）
一、Task和Operator Chains
Flink会在生成JobGraph阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算子链（Operator Chains）以放到一个task（一个线程）中执行，以减少线程之间的切换和缓冲的开销，提高整体的吞吐量和延迟。
Operator Chain.png
算子之间是否可以组成一个Operator Chains，看是否满足以下条件：
- 上下游算子的并行度一致
- 下游节点的入度为1
- 上下游节点都在同一个 slot group 中
- 下游节点的 chain 策略为 ALWAYS（可以与上下游链接，map、flatmap、filter等默认是ALWAYS）
- 上游节点的 chain 策略为 ALWAYS 或 HEAD（只能与下游链接，不能与上游链接，Source默认是HEAD）
- 两个节点间数据分区方式是 forward
- 用户没有禁用 chain（代码中是否配置disableChain()）
算子被定义后，先根据条件优化算子链 ，然后组成一个个subtask，最后根据是否可以共享slot分布在taskManager的slot中执行。
Operator Chain参考：Operator Chains
未完待续！！！
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