【Flink】详解Flink的八种分区(flink从入门到实战)

【Flink】详解Flink的八种分区 简介

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Flink是一个流处理框架，一个Flink-Job由多个Task/算子构成，逻辑层面构成一个链条，同时Flink支持并行操作，每一个并行度可以理解为一个数据管道称之为SubTask。我们画图来看一下：

数据会在多个算子的SubTask之间相互传递，算子之间的并行度可能是不同的，这样就产生了数据分区问题，其核心问题在于上游的某个SubTask的数据该发送到下游的哪一个SubTask中。为了解决分区相关问题，Flink提供了一系列分区算子，下面将详细为大家介绍分区算子和相关的分区器。

分区算子

Flink一共有6种（rescale和rebalance都是轮询算子）或者7种分区算子：

shuffle ：调用shuffle方法将会随机分配，总体上服从均匀分布；rebalance：调用rebalance方法将会轮询分配，对所有的并⾏⼦任务进⾏轮询分配，可能会导致TM之间的数据交换；rescale：调用rescale方法将会以组为单位轮训分配，而不是整体进行轮训，为了避免TM之间的数据交互；broadcast：调用broadcast方法将数据流广播给所有的下游子任务；global：调用global方法将会进行全局分区，将上游所有数据发送到下游第一个分区中；keyby：调用keyby方法将会按键分区。自定义规则：自定义数据分发策略。代表算子为partitionCustom。分区器概述

每一个分区算子的底层实际上对应一个分区器，一共8个分区器

GlobalPartitionerShufflePartitionerRebalancePartitionerRescalePartitionerBroadcastPartitionerForwardPartitionerKeyGroupStreamPartitionerCustomPartitionerWrapper

各个分区器的继承关系如下：

接下来将详细介绍每一个分区算子和对应的分区器。

ChannelSelector

ChannelSelector是分区器共同实现的接口，定义分区器的基本行为。

public interface ChannelSelector<T extends IOReadableWritable> { // 初始化ChannelSelector，传入的参数为下游channel的数量 void setup(int numberOfChannels); // 返回选择的channel索引编号，这个方法决定的上游的数据需要写入到哪个channel中 // 这个方法的Partitioner子类重点需要实现的方法 // 对于broadcast广播类型算子，不需要实现这个方法 // 尽管broadcast不需要实现这个方法，但是还是重写了方法，throw new UnsupportedOperationException // 传入的参数为记录数据流中的元素，该方法需要根据元素来推断出需要发送到的下游channel int selectChannel(T record); // 返回是否为广播类型 boolean isBroadcast();}StreamPartitioner

StreamPartitioner抽象类实现了StreamPartitioner接口，它的代码如下所示：

public abstract class StreamPartitioner<T> implements ChannelSelector<SerializationDelegate<StreamRecord<T>>>, Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; // 下游的channel数量 protected int numberOfChannels; // 初始化的时候就知道下游的channel数量 @Override public void setup(int numberOfChannels) { this.numberOfChannels = numberOfChannels; } // 肯定不是广播类型 @Override public boolean isBroadcast() { return false; } public abstract StreamPartitioner<T> copy(); @Override public boolean equals(Object o) { if (this == o) { return true; } if (o == null || getClass() != o.getClass()) { return false; } final StreamPartitioner<?> that = (StreamPartitioner<?>) o; return numberOfChannels == that.numberOfChannels; } @Override public int hashCode() { return Objects.hash(numberOfChannels); } // 决定了作业恢复时候上游遇到扩缩容的话，需要处理哪些上游状态保存的数据 public SubtaskStateMapper getUpstreamSubtaskStateMapper() { return SubtaskStateMapper.ARBITRARY; } // 决定了作业恢复时候下游遇到扩缩容的话，需要处理哪些下游状态保存的数据 public abstract SubtaskStateMapper getDownstreamSubtaskStateMapper(); // 该方法定义了上下游之间的关系类型，如果返回True，表示上下游SubTask之间有明确的一一对应关系，如果返回False代表上下游SubTask之间没有明确的对应关系 public abstract boolean isPointwise();}ShufflePartitioner@PublicEvolvingpublic DataStream<T> shuffle() {return setConnectionType(new ShufflePartitioner<T>());}

可以看到shuffle算子对应的分区器是【ShufflePartitioner】。

public class ShufflePartitioner<T> extends StreamPartitioner<T> { private static final long serialVersionUID = 1L; private Random random = new Random(); // 重要 // 随机返回一个下游Channel，由于random.nextInt符合均匀分布，所以shuffle的数据分布也符合均匀分布 @Override public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) { return random.nextInt(numberOfChannels); } @Override public SubtaskStateMapper getDownstreamSubtaskStateMapper() { return SubtaskStateMapper.ROUND_ROBIN; } @Override public StreamPartitioner<T> copy() { return new ShufflePartitioner<T>(); } // ShufflePartitioner上下游Subtask之间没有明确对应关系 @Override public boolean isPointwise() { return false; } @Override public String toString() { return "SHUFFLE"; }}图例

GlobalPartitionerpublic DataStream<T> global() {return setConnectionType(new GlobalPartitioner<T>());}

可以看到global对应的分区器是【GlobalPartitioner】。

public class GlobalPartitioner<T> extends StreamPartitioner<T> { private static final long serialVersionUID = 1L; // 数据永远发往下游第一个SubTask。 @Override public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) { return 0; } @Override public StreamPartitioner<T> copy() { return this; } // 恢复任务的时候将会恢复到第一个任务。 @Override public SubtaskStateMapper getDownstreamSubtaskStateMapper() { return SubtaskStateMapper.FIRST; } // ShufflePartitioner上下游Subtask之间没有明确对应关系 @Override public boolean isPointwise() { return false; } @Override public String toString() { return "GLOBAL"; }}图例

ForwardPartitionerpublic class ForwardPartitioner<T> extends StreamPartitioner<T> { private static final long serialVersionUID = 1L; // 还是发往下游第一个SubTask，不同的是这里的下游SubTask是在本地的。 @Override public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) { return 0; } public StreamPartitioner<T> copy() { return this; } // 上下游SubTask是一一对应的，如果上下游算子并行度不一致就会报错 @Override public boolean isPointwise() { return true; } @Override public String toString() { return "FORWARD"; } @Override public SubtaskStateMapper getDownstreamSubtaskStateMapper() { return SubtaskStateMapper.UNSUPPORTED; } @Override public SubtaskStateMapper getUpstreamSubtaskStateMapper() { return SubtaskStateMapper.UNSUPPORTED; }}

ForwardPartitioner在StreamGraph的addEdgeInternal方法中自动创建（生成StreamGraph的过程），代码片段如下所示：

// ...if (partitioner == null && upstreamNode.getParallelism() == downstreamNode.getParallelism()) { // 只有在上游和下游的并行度相同且没有指定相关分区器的时候，才会使用ForwardPartitioner partitioner = new ForwardPartitioner<Object>();} else if (partitioner == null) { // 否 则使用RebalancePartitioner partitioner = new RebalancePartitioner<Object>();}// 这里还会再次检测上游和下游的并行度是否一致// 防止用户强行指定使用ForwardPartitioner时候上下游的并行度不一致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."); }}// ...

或者调用forward算子创建，这个方法基本不使用。

public DataStream<T> forward() { return setConnectionType(new ForwardPartitioner<T>());}图例

RebalancePartitionerpublic DataStream<T> rebalance() {return setConnectionType(new RebalancePartitioner<T>());}

可以看到rebalance对应的分区器是【RebalancePartitioner】。

public class RebalancePartitioner<T> extends StreamPartitioner<T> { private static final long serialVersionUID = 1L; // 记录要接受数据的下游Channel编号 private int nextChannelToSendTo; @Override public void setup(int numberOfChannels) { super.setup(numberOfChannels); nextChannelToSendTo = ThreadLocalRandom.current().nextInt(numberOfChannels); } // 采用取余的方式找出发送的下游channel @Override public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) { nextChannelToSendTo = (nextChannelToSendTo + 1) % numberOfChannels; return nextChannelToSendTo; } // 恢复的时候将保存数据轮询发送 @Override public SubtaskStateMapper getDownstreamSubtaskStateMapper() { return SubtaskStateMapper.ROUND_ROBIN; } public StreamPartitioner<T> copy() { return this; } // 上下游SubTask之间没有意义对应关系 @Override public boolean isPointwise() { return false; } @Override public String toString() { return "REBALANCE"; }}图例

RescalePartitionerpublic DataStream<T> rescale() {return setConnectionType(new RescalePartitioner<T>());}

可以看到rescale对应的分区器是【RescalePartitioner】。跟rebalance不同，例如上游并行度是2，下游是4，则上游一个并行度以循环的方式将记录输出到下游的两个并行度上;上游另一个并行度以循环的方式将记录输出到下游另两个并行度上。如果上游并行度是4，下游并行度是2，则上游两个并行度将记录输出到下游一个并行度上；上游另两个并行度将记录输出到下游另一个并行度上。（可以理解是一种负载均衡的轮询）

public class RescalePartitioner<T> extends StreamPartitioner<T> { private static final long serialVersionUID = 1L; private int nextChannelToSendTo = -1; // 采用的方式和rebalance一致，都是轮询的策略 @Override public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) { if (++nextChannelToSendTo >= numberOfChannels) { nextChannelToSendTo = 0; } return nextChannelToSendTo; } // 恢复的时候不支持扩缩容，因为原本的对应关系已经被破坏了 @Override public SubtaskStateMapper getDownstreamSubtaskStateMapper() { return SubtaskStateMapper.UNSUPPORTED; } // 恢复的时候不支持扩缩容，因为原本的对应关系已经被破坏了 @Override public SubtaskStateMapper getUpstreamSubtaskStateMapper() { return SubtaskStateMapper.UNSUPPORTED; } public StreamPartitioner<T> copy() { return this; } @Override public String toString() { return "RESCALE"; } // 这是有一一对应关系的分区方式 @Override public boolean isPointwise() { return true; }}图例

KeyGroupPartitionerpublic <K> KeyedStream<T, K> keyBy(KeySelector<T, K> key) {Preconditions.checkNotNull(key);return new KeyedStream<>(this, clean(key));}// 调用keyby返回一个KeyedStream// 在KeyedStream底层用一个PartitionTransformation包装了KeyGroupStreamPartitioner（键提取器，和默认最大键组数）// public KeyedStream( DataStream<T> dataStream, KeySelector<T, KEY> keySelector, TypeInformation<KEY> keyType) { this( dataStream, new PartitionTransformation<>( dataStream.getTransformation(), new KeyGroupStreamPartitioner<>( keySelector, StreamGraphGenerator.DEFAULT_LOWER_BOUND_MAX_PARALLELISM)), keySelector, keyType); }

以下是【KeyGroupStreamPartitioner】的源码分析

public class KeyGroupStreamPartitioner<T, K> extends StreamPartitioner<T> implements ConfigurableStreamPartitioner { private static final long serialVersionUID = 1L; private final KeySelector<T, K> keySelector; private int maxParallelism; @Override public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) { K key; try { // 通过keySelector获取键 key = keySelector.getKey(record.getInstance().getValue()); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException( "Could not extract key from " + record.getInstance().getValue(), e); } // return KeyGroupRangeAssignment.assignKeyToParallelOperator( key, maxParallelism, numberOfChannels); } @Override public SubtaskStateMapper getDownstreamSubtaskStateMapper() { return SubtaskStateMapper.RANGE; } // 上下游SubTask没有一一对应关系 @Override public boolean isPointwise() { return false; } // 这里是检查是否配置了最大并行度（最大建组数），如果有配置则替代默认值 @Override public void configure(int maxParallelism) { KeyGroupRangeAssignment.checkParallelismPreconditions(maxParallelism); this.maxParallelism = maxParallelism; }}// 包装了一层检查一下键是否是null// key：键；// maxParallelis：支持的最大并行度，也就是键组的数量// parallelism：当前并行度public static int assignKeyToParallelOperator(Object key, int maxParallelism, int parallelism) {Preconditions.checkNotNull(key, "Assigned key must not be null!");return computeOperatorIndexForKeyGroup(maxParallelism, parallelism, assignToKeyGroup(key, maxParallelism));}// 分配键组// key：键；// maxParallelis：支持的最大并行度，也就是键组的数量public static int assignToKeyGroup(Object key, int maxParallelism) { Preconditions.checkNotNull(key, "Assigned key must not be null!");return computeKeyGroupForKeyHash(key.hashCode(), maxParallelism);}// 通过键组ID*当前并行度/最大键组数量默认128来分配数据流向的channel// maxParallelis：支持的最大并行度，也就是键组的数量// parallelism：当前并行度// keyGroupId：键组IDpublic static int computeOperatorIndexForKeyGroup(int maxParallelism, int parallelism, int keyGroupId) {return keyGroupId * parallelism / maxParallelism;}图例

Flink如何使用分区器

Flink通过RecordWriter向下游写入输入。RecordWriter通过RecordWriterBuilder创建。

public RecordWriter<T> build(ResultPartitionWriter writer) { if (selector.isBroadcast()) { return new BroadcastRecordWriter<>(writer, timeout, taskName); } else { return new ChannelSelectorRecordWriter<>(writer, selector, timeout, taskName); }}

在build方法中会调用【selector】的isBroadcast方法，如果是广播类型，则创建【BroadcastRecordWriter】对象来写数据，否则创建【ChannelSelectorRecordWriter】对象来写数据。

以下是【BroadcastRecordWriter】对象的源码分析：

public final class BroadcastRecordWriter<T extends IOReadableWritable> extends RecordWriter<T> {broadcastEmit方法 // writer都是调用emit方法，在BroadcastRecordWriter中进行了包装，实质调用的是broadcastEmit方法 @Override public void emit(T record) throws IOException { broadcastEmit(record); } @Override public void broadcastEmit(T record) throws IOException { // 检查 checkErroneous();// 先使用序列化器将数据序列化，然后进行广播 targetPartition.broadcastRecord(serializeRecord(serializer, record)); if (flushAlways) { flushAll(); } }}

以下是【ChannelSelectorRecordWriter】对象源码分析：

public final class ChannelSelectorRecordWriter<T extends IOReadableWritable> extends RecordWriter<T> { private final ChannelSelector<T> channelSelector; @Override public void emit(T record) throws IOException { // 分区器根据当前记录计算出下游Subtask的索引，然后发送 emit(record, channelSelector.selectChannel(record)); } protected void emit(T record, int targetSubpartition) throws IOException { checkErroneous(); // 先进行序列化操作 // targetSubpartition就是上一步中分区器计算的SubTask索引 targetPartition.emitRecord(serializeRecord(serializer, record), targetSubpartition); if (flushAlways) { targetPartition.flush(targetSubpartition); } }}总结Flink本身提供了多种分区API，在底层使用的都是分区器，Flink一般提供了7种分区器；按键分区本质上是按键组分区，通过分配键组的方式分配键；rescale（本地轮流分配）和rebalance（轮流分配）有区别，前者考虑了TM之间数据传输的问题，可以理解是一种软负载均衡的轮询；往期回顾【Flink】浅谈Flink背压问题（1）【分布式】浅谈CAP、BASE理论（1）

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