Flink任务如何跑起来之 2.算子 StreamOperator

Flink任务如何跑起来之 2.算子 StreamOperator

前文介绍了Transformation创建过程，大多数情况下通过UDF完成DataStream转换中，生成的Transformation实例中，核心逻辑是封装了SimpleOperatorFactory实例。

UDF场景下，DataStream到Transformationg过程中，SimpleOperatorFactory实例的创建过程大致如下伪代码所示。

// 具体的函数实例
Function function = ;
// 将函数实例封装到算子实例中
AbstractUdfStreamOperator operator = new AbstractUdfStreamOperator(function);
// 通过算子实例得到其SimpleOperatorFactory实例
SimpleOperatorFactory factory = SimpleOperatorFactory.of(operator)

这里的UDF可以简单理解为需要我们自己传入对应Function实现类的操作，如map、filter等。

问题：
StreamOperator是什么？
为什么需要将Function封装到StreamOperator中？

1. Flink算子

在应用程序中通过各种各样的Function完成DataStream转换，但是Function仅表示数据处理逻辑，并不关心数据从哪里来到哪里去。
以MapFunction为例，map方法中仅包含对每一条到来数据的具体处理逻辑，并不清楚map方法何时被调用，结果返回到哪。

一个完整的数据处理逻辑应该是获取数据->处理数据->输出数据，在Flink中这个最小的完整逻辑通过算子表示，顶层抽象接口为StreamOperator。

因此Function作为算子的一部分参与后续的数据加工。

算子包含生命周期、状态和容错管理、数据处理3个方面。设计时分为两条线：

• 生命周期、状态和容错管理，主要是AbstractStreamOperator抽象类及其子类实现，以及未来的AbstractStreamOperatorV2抽象类。
• 数据处理，主要是OneInputStreamOperator、TwoInputStreamOperator和MultipleInputStreamOperator接口，分别表示单流、双流和多流的数据处理。在接口中定义了数据的处理方法。

StreamOperator完整的顶层抽象如下。

• AbstractStreamOperator，所有流运算的基类。提供了生命周期和属性方法的默认实现。
  包含UDF的算子需继承其AbstractUdfStreamOperator子类
  对于其具体实现，还必须实现OneInputStreamOperator或TwoInputStreamOperator其中一个。
  将来将会使用AbstractStreamOperatorV2替换该基类
• OneInputStreamOperator，支持单流输入的运算符接口，如果要实现自定义运算符，需要使用AbatractUdfStreamOperator作为基类
• TwoInputStreamOperator，支持双流输入的运算符基类。同样需要和AbstractStreamOperator一起使用。
• AbstractStreamOperatorV2，所有流运算符的新基类，旨在取代AbatractUdfStreamOperator。
  当前仅仅用于和MultipleInputStreamOperator一起配合使用。

OneInputStreamOperator、TwoInputStreamOperator和MultipleInputStreamOperator分别对应了Tranformation实现类的OneInputTransformation、TwoInputTransformation和AbstractMultipleInputTransformation。

MultipleInputStreamOperator和AbstractStreamOperatorV2是高版本中才加入的。因此，flink中最初仅支持单流或双流的输入，多流场景下需要拆分成单流或双流进行处理。在支持不同输入的流的实现中，梳理数据的方法分别如下

// 单流输入
public interface OneInputStreamOperator<IN, OUT> extends StreamOperator<OUT>, Input<IN> {// 处理数据void processElement(StreamRecord<IN> element) throws Exception;
}// 双流输入
public interface TwoInputStreamOperator<IN1, IN2, OUT> extends StreamOperator<OUT> {// 处理双流输入中第一个流上的元素void processElement1(StreamRecord<IN1> element) throws Exception;// 处理双流输入中第二个流上的元素void processElement2(StreamRecord<IN2> element) throws Exception;
}// 多流输入，这里的Input和单流输入继承的Input父类为同一个
public interface MultipleInputStreamOperator<OUT> extends StreamOperator<OUT> {List<Input> getInputs();
}

在AbstractStreamOperator众多子类中，AbstractUdfStreamOperator抽象类中封装了Function接口，并且其中open、close等算子生命周期等方法，实际上就是调用Function实例的对应方法。

public abstract class AbstractUdfStreamOperator<OUT, F extends Function>extends AbstractStreamOperator<OUT> implements OutputTypeConfigurable<OUT> {// 封装Functionprotected final F userFunction;// 通过Function实现进行算子的实例化public AbstractUdfStreamOperator(F userFunction) {this.userFunction = requireNonNull(userFunction);checkUdfCheckpointingPreconditions();}// 算子生命周期的相关方法，实际上调用Function的方法@Overridepublic void open() throws Exception {super.open();FunctionUtils.openFunction(userFunction, new Configuration());}@Overridepublic void finish() throws Exception {super.finish();if (userFunction instanceof SinkFunction) {((SinkFunction<?>) userFunction).finish();}}@Overridepublic void close() throws Exception {super.close();FunctionUtils.closeFunction(userFunction);}
}

常用的实现类基本继承自AbstractUdfStreamOperator抽象类。

单流输入，如map、fliter、source、sink等实现类

sink算子有两个实现类，分别是SinkOperator和StreamSink<IN>。二者的关系为SinkOperator是StreamSink<RowData>的特例。

双流输入，如concat、intervalJoin等实现类

本文开头提到通过SimpleOperatorFactory.of方式生成SimpleOperatorFactory实例，该方法如下

public static <OUT> SimpleOperatorFactory<OUT> of(StreamOperator<OUT> operator) {if (operator == null) {return null;} else if (operator instanceof StreamSource&& ((StreamSource) operator).getUserFunction() instanceof InputFormatSourceFunction) {// 通过addSoure方法添加的Source方式，且SourceFunction为InputFormatSourceFunction的子类return new SimpleInputFormatOperatorFactory<OUT>((StreamSource) operator);} else if (operator instanceof StreamSink&& ((StreamSink) operator).getUserFunction() instanceof OutputFormatSinkFunction) {// 通过addSink方法添加的sink方式，且SinkFunction为OutputFormatSinkFunction的子类return new SimpleOutputFormatOperatorFactory<>((StreamSink) operator);} else if (operator instanceof AbstractUdfStreamOperator) {return new SimpleUdfStreamOperatorFactory<OUT>((AbstractUdfStreamOperator) operator);} else {return new SimpleOperatorFactory<>(operator);}
}

得到SimpleOperatorFactory实例后，在实际执行时，通过其createStreamOperator方法得到StreamOperator实例。

1.1. 算子生成示例

上述内容偏概念更多一些，通过map为例实际观察Function->StreamOperator->StreamOperatorFactory->Transformation的过程

// 步骤1，业务代码中使用map操作
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text.map(row -> Tuple2.of(row, 1))// 步骤2，将业务代码中提供的MapFunction封装成StreamMap
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T, R> mapper, TypeInformation<R> outputType) {// 将MapFunction封装成StreamMap，StreamMap为AbstractUdfStreamOperator子类return transform("Map", outputType, new StreamMap<>(clean(mapper)));
}// 步骤3，根据StreamMap获取其对应的SimpleOperatorFactory工厂实例
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> transform(String operatorName,TypeInformation<R> outTypeInfo,OneInputStreamOperator<T, R> operator) {// 获取StreamMap对应的StreamOperatorFactory工厂类return doTransform(operatorName, outTypeInfo, SimpleOperatorFactory.of(operator));
}// 步骤4，将工厂实例传入到Transformation中
protected <R> SingleOutputStreamOperator<R> doTransform(String operatorName,TypeInformation<R> outTypeInfo,StreamOperatorFactory<R> operatorFactory) {OneInputTransformation<T, R> resultTransform =new OneInputTransformation<>(this.transformation,operatorName,// 将StreamOperatorFactory工厂实例，传入到Transformation中operatorFactory,outTypeInfo,environment.getParallelism());@SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"})SingleOutputStreamOperator<R> returnStream =new SingleOutputStreamOperator(environment, resultTransform);getExecutionEnvironment().addOperator(resultTransform);return returnStream;
}

在步骤2中，将MapFunction封装成StreamMap，StreamMap是AbstractUdfStreamOperator的子类，并且同时实现了OneInputStreamOperator，进行数据处理逻辑。在处理数据时，实际上是调用MapFunction的map方法完成，即在业务代码中指定的row -> Tuple2.of(row, 1)的逻辑。

public class StreamMap<IN, OUT> extends AbstractUdfStreamOperator<OUT, MapFunction<IN, OUT>>implements OneInputStreamOperator<IN, OUT> {// 以下3个属性从父类继承// 函数实例protected final F userFunction;// 结果输出protected transient Output<StreamRecord<OUT>> output;// 默认算子链生成策略protected ChainingStrategy chainingStrategy = ChainingStrategy.HEAD;public StreamMap(MapFunction<IN, OUT> mapper) {super(mapper);// 实例化StreamMap时，指定ALWAYS的算子链生成策略chainingStrategy = ChainingStrategy.ALWAYS;}@Overridepublic void processElement(StreamRecord<IN> element) throws Exception {// userFunction即MapFunction处理数据时，实质调用MapFunction的map方法。output.collect(element.replace(userFunction.map(element.getValue())));}
}

要在Task中算子才会真正执行，这里仅仅是在逻辑上完成算子的定义。

2. 算子链

Flink中会将多个算子合并到一起，组成算子链从而提高算子的运行效率。同一个算子链意味着将在同一个线程中运行。flink中算子链使用OperatorChain抽象类表示。

算子的合并策略在ChainingStrateg枚举类中定义，详情如下

/*** StreamOperator 使用的默认值为 HEAD,这意味着算子不链接到其前身。大多数算子使用 ALWAYS 覆盖此操作,这意味着它们将尽可能链接到前身。 */
public enum ChainingStrategy {// 尽可能的将和上游算子链接到一起，大多数算子的默认值ALWAYS,// 当前算子不会上下游算子链接到一起NEVER,// 不会上游算子连接到一起，但是可以和下游算子链接到一起HEAD,// 此运算符将运行在链的头部(与 HEAD 类似,但它还会尝试在可能的情况下链接source。这允许将多输入运算符与多个源链接到一个任务中。HEAD_WITH_SOURCES;public static final ChainingStrategy DEFAULT_CHAINING_STRATEGY = ALWAYS;
}