TaskSlot的理解

TaskSlot是Flink中最小的资源管理单元，它仅均分TaskManager上的内存，但不隔离CPU。例如图中，每个TaskManager上面有3个TaskSlot，那么意味着每个TaskSlot有三分之一TaskManage内存。

Flink的Job逻辑会被分为一个一个的Task，在资源分配上，Flink保证Task的每个并行度一定有个TaskSlot使用。例如图中，source/map组成的Task的并行度为2，它就分别占用两个TaskManager上各一个TaskSlot。

同一个TaskManager上面的多个TaskSlot它们共享一个TCP连接、心跳、以及一些数据集和数据结构。避免每个TaskSlot都维护这些东西，导致资源浪费。

image-20200426221319803.png

由于TaskSlot并不隔离CPU，因此一般情况上可以配置TaskSlot的个数等于CPU核数+1，充分利用线程。

TaskSlot的共享

TaskSlot是可以共享的，前提是同一个Job的多个Task，那么其中几个Task是可以共享使用同一个TaskSlot的。例如图中，source/map，keyBy/windows/appy，sink这三个Task共享使用了一个TaskSlot。

image-20200426223126275.png

这种共享方式主要有两个优点：

提高资源利用率。以source/map，keyBy/windows/appy，sink这三个Task共享一个TaskSlot为例。如果没有TaskSlot共享，那么source/map就会独立占用一个TaskSlot，而source/map操作并不是一个资源密集型逻辑，就会造成一个TaskSlot资源空闲。相反keyBy/windows/apply却是一个资源密集逻辑，需要比较多的资源（内存和CPU）,但此时缺要分配额外的一个TaskSlot去跑，而不是去使用空闲的资源，这时就造成了资源浪费。
无需关心一个Job有几个Task从而去计算需要几个TaskSlot。如果没有TaskSlot共享，那么为了最大程度上提高Flink Job的运行性能，就必须要去计算我需要配置几个TaskSlot（因为一个Task独占一个TaskSlot），此时用户就需要去计算我需要配置几个TaskSlot。而在有了TaskSlot共享的基础上，Flink会保证TaskSlot的数量一定是等于Job的最大并发数，每个TaskSlot至少一个Task使用。此时，用户要考虑的仅仅是如何设置TaskSlot数量，保证CPU被充分利用，以及内存被适度均分。

为了保证TaskSlot个数等于最大并行度，Flink会进行一个计算Parallism/TaskSlot取上整，判定需要起几个TaskManager，比如下面2种配置方法：

TaskSlot < Parallism。那么TaskManager的个数一定大于1个，例如2个TaskSlot，6个Parallism，就会有3个TaskManager。此时需要注意集群整体内存情况，每个TaskManager都会有一样大的内存。虽然通过taskmanager.memory.process.size配置的内存不大，但是由于TaskManager的数量变多了，整个Flink集群就会申请很多内存了，所以要避免因申请内存过大而被资源管理器拒绝申请。

TaskSlot>=Paramllism。这个时候必然只有1个，因为一个TaskManager的TaskSlot个数足以保证最大并行度。