Flink源码解析(三)——从RM与TM的心跳交互分析Flink心跳机制
0. 说明
基于Flink 1.12
1. 背景知识
1.1 Actor模型
Flink底层RPC是通过AKKA实现的,AKKA是基于Actor模型实现的框架。下面,将大致介绍一下actor模型。
在Actor模型中,一切事物都是actor,一个actor是一个基本的计算单元,每个actor是完全隔离的,不会共享内存,也就不会有共享数据带来的并发问题;它们是自己维护自身的状态,该状态不会被其他actor直接修改。
整体模型大致是:多个actor同时运行,每个actor接收消息,并根据消息做出相应的反应。消息本身是通过异步的形式发送给actor的,消息会被存储在一个叫做“邮箱(mailbox)”的地方,actor会顺序的处理收到的信息,避免锁的使用。从描述可以了解到actor模型中,消息的发送者和已发送消息解耦,是以并发的形式处理数据的。
1.2 RPC
RPC作用是让远程调用像本地调用,封装调用的细节。
Flink定义了各个组件的Gateway,通过回调的方式隐藏实现细节,将业务本身和通信解绑了,方便RPC调用。目前,Flink的RPC请求的底层通信是通过AKKA的实现的。
1.2.1 RPC相关的接口
- RPCGateway
所有Rpc组件的网关,定义了各组件的Rpc接口,提供了获取地址和主机名的功能;
- RPCEndpoint
RPCEndpoint是Flink RPC调用的基类,所有具有分布式调用能力的组件都需要继承该接口。
- RpcService
RPC服务提供者,提供开始、停止服务等功能,以及提供远程功能;
三者的关系如下:
public abstract class RpcEndpoint implements RpcGateway, AutoCloseableAsyn{
//启动sever和获取RPC Gateway
/** RPC service to be used to start the RPC server and to obtain rpc gateways. */
private final RpcService rpcService;
//RpcServer用于启动和连接到RpcEndpoint, 连接到rpc服务器将返回一个RpcGateway,为RpcService提供RPC服务/连接远程Server
/** Interface to access the underlying rpc server. */
protected final RpcServer rpcServer;
}
2. Flink心跳机制
2.1 核心接口
2.1.1 HeartbeatTarget
是可以发送心跳和请求心跳相应组件接口,是对具备心跳能力对象的一种抽象。
HeartbeatTarget的函数具备以下两种动作:
- receiveHeartbeat 向某个节点发送心跳响应,其参数heartbeatOrigin就是该节点;
- requestHeartbeat
要求某个节点发送心跳信息,其参数requestOrigin就是心跳信息上报的节点。
2.1.2 HeartbeatMonitor
HeartbeatMonitor管理HeartbeatTarget的心跳状态。当在指定时间内未收到心跳信息时,monitor将会通知对应的HeartbeatListener,收到心跳信息后会重置其定时器。其工厂接口如下:
HeartbeatMonitor<O> createHeartbeatMonitor( ResourceID resourceID,
HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget,
ScheduledExecutor mainThreadExecutor,
HeartbeatListener<?, O> heartbeatListener, //用于处理心跳信息
long heartbeatTimeoutIntervalMs);
2.1.3 HeartbeatListener
HeartbeatListener是和HeartbeatManager交互的接口,Flink的业务的处理逻辑需要继承该接口以处理心跳结果,其三个回调函数如下:
- notifyHeartbeatTimeout :通知心跳超时;
- reportPayload:处理节点发来的Payload载荷;
- retrievePayLoad:获取对某节点发下一次心跳请求的Payload载荷
2.1.4 HeartbeatManager
心跳的管理者,用于开始/停止对HeartbeatTarget的心跳监控,以及会处理某个节点的心跳超时。
HeartbeatManager继承了HeartbeatTarget,其具有了HeartbeatTarget的函数功能以外,该接口还有以下四种函数:
- monitorTarget
开始监控HeartbeatTarget,HeartbeatTarget的心跳超时后,将会通知HeartbeatListener;
- unmonitorTarget 停止监控某节点;
- stop 停止HeartbeatManager;
- getLastHeartbeatFrom 返回特定节点最近一次心跳信息;
核心接口交互的大致过程:HeartbeatManager将HeartbeatTarget放入到监控列表中,当心跳超时时,HeartbeatMonitor回通知HeartbeatListener处理,通过对HeartbeatListener的实现,完成相关处理心跳超时的逻辑。
2.2. 核心接口的实现
下面通过分析1.3.1中核心接口的实现类,来具体分析心跳处理的过程。
2.2.1 HearbeatManagerImpl
该manager维护了一个heartbeat 的监控对象(HeartbeatMonitor)和资源ID信息,当收到新的心跳信息是,monitor对象将会被更新;心跳超时时,将会通知HeartbeatListenter对象。
public class HeartbeatManagerImpl<I, O> implements HeartbeatManager<I, O> { //心跳间隔
/** Heartbeat timeout interval in milli seconds. */
private final long heartbeatTimeoutIntervalMs;
//心跳
/** Heartbeat listener with which the heartbeat manager has been associated. */
private final HeartbeatListener<I, O> heartbeatListener;
//使用一个map存放资源-心跳的monitor信息,其monitorTarget方法就是将对应信息放入该map中
/** Map containing the heartbeat monitors associated with the respective resource ID. */
private final ConcurrentHashMap<ResourceID, HeartbeatMonitor<O>> heartbeatTargets;
/** Running state of the heartbeat manager. */
protected volatile boolean stopped;
HearbeatManagerImpl实现的主要函数有:
- monitorTarget将一个节点加入监控列表中
该方法会根据ResourceID和HeartbeatTarget生成一个HeartbeatMonitor对象,然后将resourceID和该对象组成KV的形式放入heartbeatTargets中。
- requestHeartbeat
心跳请求方调用requestHeartbeat要求上报一个心跳信息,该请求会通过RPC异步调用到心跳的上报方(HearbeatManagerImpl的创建者)的requestHeartbeat,以要求上报方向requestOrigin节点发起一个心跳响应。具体过程如下:
- requestHeartbeat会记录下这个请求时间点,然后取消超时,重新创建一个ScheduleFuture去判断requestOrigin的心跳是否超时。后续若是超时了,则将heartbeatMonitor的state置为timeout状态,若是特定时间内requestOrigin响应了,则ScheduleFuture取消,monitor的状态依旧为RUNNING。
- 调用heartbeatListener#reportPayload处理心跳信息,其具体过程依据具体的实现。
- 最后调用receiveHearbeat函数,响应一个心跳给请求方。
2.2.2 HeartbeatManagerSenderImpl
继承于HearbeatManagerImpl,HeartbeatManagerSenderImpl向其监控的heartbeatTarget对象请求心跳的响应,属于主动触发心跳请求。实现了Runnable接口,在其run方法中,会遍历heartbeatMonitor,通过requestHeartbeat()方法向节点获取心跳信息。
public class HeartbeatManagerSenderImpl<I, O> extends HeartbeatManagerImpl<I, O> implements Runnable { @Override
public void run() {
if (!stopped) {
log.debug("Trigger heartbeat request.");
for (HeartbeatMonitor<O> heartbeatMonitor : getHeartbeatTargets().values()) {
requestHeartbeat(heartbeatMonitor);
}
// 周期性调度,事件周期可配
getMainThreadExecutor().schedule(this, heartbeatPeriod, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
// 主动发起心跳请求
private void requestHeartbeat(HeartbeatMonitor<O> heartbeatMonitor) {
O payload = getHeartbeatListener().retrievePayload(heartbeatMonitor.getHeartbeatTargetId());
final HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget = heartbeatMonitor.getHeartbeatTarget();
// 调用Target的 requestHeartbeat函数
heartbeatTarget.requestHeartbeat(getOwnResourceID(), payload);
}
}
2.2.3 HeartbeatMonitorImpl
HeartbeatMonitor管理心跳目标,它在初始化会启动一个ScheduledExecutor。
- timeout超时会通知heartbeatListener执行响应的超时逻辑;
- 在规定时间内收到心跳信息,会重置ScheduledExecutor,重新开始;
public class HeartbeatMonitorImpl<O> implements HeartbeatMonitor<O>, Runnable { /** Resource ID of the monitored heartbeat target. */
private final ResourceID resourceID; //监控的资源ID
/** Associated heartbeat target. */
private final HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget; //心跳目标
private final ScheduledExecutor scheduledExecutor;
/** Listener which is notified about heartbeat timeouts. */
private final HeartbeatListener<?, ?> heartbeatListener;
HeartbeatMonitorImpl(
ResourceID resourceID,
HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget,
ScheduledExecutor scheduledExecutor,
HeartbeatListener<?, O> heartbeatListener,
long heartbeatTimeoutIntervalMs) {
this.resourceID = Preconditions.checkNotNull(resourceID);
this.heartbeatTarget = Preconditions.checkNotNull(heartbeatTarget);
this.scheduledExecutor = Preconditions.checkNotNull(scheduledExecutor);
this.heartbeatListener = Preconditions.checkNotNull(heartbeatListener);
Preconditions.checkArgument(
heartbeatTimeoutIntervalMs > 0L,
"The heartbeat timeout interval has to be larger than 0.");
this.heartbeatTimeoutIntervalMs = heartbeatTimeoutIntervalMs;
lastHeartbeat = 0L;
//初始化的时候,就启动一个定时任务
resetHeartbeatTimeout(heartbeatTimeoutIntervalMs);
}
@Override
public void run() {
// The heartbeat has timed out if we"re in state running
if (state.compareAndSet(State.RUNNING, State.TIMEOUT)) {
//通知heartbeatListener处理
heartbeatListener.notifyHeartbeatTimeout(resourceID);
}
}
void resetHeartbeatTimeout(long heartbeatTimeout) {
if (state.get() == State.RUNNING) {
cancelTimeout();
//重新开启新的定时任务
futureTimeout =
scheduledExecutor.schedule(this, heartbeatTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
// Double check for concurrent accesses (e.g. a firing of the scheduled future)
if (state.get() != State.RUNNING) {
cancelTimeout();
}
}
}
}
2.2.4 HeartbeatServices
HeartbeatServices为所有需要心跳服务的创建heartbeat receivers and heartbeat senders。
public class HeartbeatServices { /**
* 创建 heartbeat receivers
* Creates a heartbeat manager which does not actively send heartbeats.
*/
public <I, O> HeartbeatManager<I, O> createHeartbeatManager(
ResourceID resourceId,
HeartbeatListener<I, O> heartbeatListener,
ScheduledExecutor mainThreadExecutor,
Logger log) {
return new HeartbeatManagerImpl<>(
heartbeatTimeout, resourceId, heartbeatListener, mainThreadExecutor, log);
}
/**
* 创建 heartbeat sender
* Creates a heartbeat manager which actively sends heartbeats to monitoring targets.
*/
public <I, O> HeartbeatManager<I, O> createHeartbeatManagerSender(
ResourceID resourceId,
HeartbeatListener<I, O> heartbeatListener,
ScheduledExecutor mainThreadExecutor,
Logger log) {
return new HeartbeatManagerSenderImpl<>(
heartbeatInterval,
heartbeatTimeout,
resourceId,
heartbeatListener,
mainThreadExecutor,
log);
}
// 从配置文件配置心跳间隔时间和心跳超时时间
//两者的关系 0 < 心跳间隔时间 < 心跳超时时间
public static HeartbeatServices fromConfiguration(Configuration configuration) {
long heartbeatInterval = configuration.getLong(HeartbeatManagerOptions.HEARTBEAT_INTERVAL);
long heartbeatTimeout = configuration.getLong(HeartbeatManagerOptions.HEARTBEAT_TIMEOUT);
return new HeartbeatServices(heartbeatInterval, heartbeatTimeout);
}
}
3. RM和TM的交互
3.1. 总述
在一个Flink集群中只有一个ResourceManager(RM),和一个或多个TaskManager(TM)。两者的交互过程为:TM启动时会向RM注册,注册成功之后,RM会主动要求TM上报心跳信息。通过RM和TM的心跳信息,双方知道对方是否存活。
在2.2.4小节总,我们知道HeartbeatManagerSenderImpl属于Sender,HeartbeatManagerImpl属于Receiver。sender要对心跳目标上报心跳信息,receiver收到信息请求后返回一个response。
3.2. 初始化过程
3.2.1 ResourceManager
- RM启动
public abstract class ResourceManager<WorkerType extends ResourceIDRetrievable> extends FencedRpcEndpoint<ResourceManagerId>
implements ResourceManagerGateway, LeaderContender {
// RM启动时运行的方法
@Override
public final void onStart() throws Exception {
try {
// 启动RMServices
startResourceManagerServices();
} catch (Throwable t) {
final ResourceManagerException exception =
new ResourceManagerException(
String.format("Could not start the ResourceManager %s", getAddress()),
t);
onFatalError(exception);
throw exception;
}
}
}
- leaderElectionService#start方法
leaderElectionService#start方法有多个实现,其中,主要是DefaultLeaderElectionService和StandaloneLeaderElectionService,前者是依赖外部组价的,这里我们以standalone模式分析。
在standalone模式下,Flink集群中的leader是通过配置文件配置,所以在调用启动leader选举方法时,会直接将leadership赋给指定的节点,在赋予leadership角色过程会初始化心跳服务,大致的流程如下:
StandaloneLeaderElectionService#start
|
ResourceManager#grantLeadership
|
ResourceManager#tryAcceptLeadership
|
ResourceManager#startServicesOnLeadership //其具体实现如下
private void startServicesOnLeadership() {
//启动心跳服务
startHeartbeatServices();
//slotManager是RM中管理slot的组件,其具体过程后续博客分析
slotManager.start(getFencingToken(), getMainThreadExecutor(), new ResourceActionsImpl());
//周期性判断是否存在未满足的slot请求
onLeadership();
}
启动心跳服务,就是创建分别创建了taskManagerHeartbeatManager和jobManagerHeartbeatManager用于RM和TM、RM和JM的心跳服务
private void startHeartbeatServices() { taskManagerHeartbeatManager =
heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender(
resourceId,
new TaskManagerHeartbeatListener(),
getMainThreadExecutor(),
log);
jobManagerHeartbeatManager =
heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender(
resourceId,
new JobManagerHeartbeatListener(),
getMainThreadExecutor(),
log);
}
结合2.2.2小节,RM在心跳服务在和TM与JM的心跳过程中,充当的是请求心跳请求的发起方,即RM是主动去拉取心跳信息的。
3.2.2 TaskExecutor
TaskExecutor在创建时,就初始化了心跳组件。
public TaskExecutor( RpcService rpcService,
TaskManagerConfiguration taskManagerConfiguration,
HighAvailabilityServices haServices,
TaskManagerServices taskExecutorServices,
ExternalResourceInfoProvider externalResourceInfoProvider,
HeartbeatServices heartbeatServices,
TaskManagerMetricGroup taskManagerMetricGroup,
@Nullable String metricQueryServiceAddress,
BlobCacheService blobCacheService,
FatalErrorHandler fatalErrorHandler,
TaskExecutorPartitionTracker partitionTracker,
BackPressureSampleService backPressureSampleService) {
//创建HeartbeatManagerImpl,对JM的心跳进行相应
this.jobManagerHeartbeatManager =
createJobManagerHeartbeatManager(heartbeatServices, resourceId);
// 创建HeartbeatManagerImpl,对RM的心跳进行相应
this.resourceManagerHeartbeatManager =
createResourceManagerHeartbeatManager(heartbeatServices, resourceId);
}
3.3 TM向RM注册过程
3.3.1 流程图
- TaskExecutor的启动过程如下:
TaskExecutor#onStart |
TaskExecutor#startTaskExecutorServices
|
StandaloneLeaderRetrievalService#start //以standalone模式分析
|
|//在standalone模式下,已知晓JobManager的地址,会直接去链接RM
TaskExecutor.ResourceManagerLeaderListener#notifyLeaderAddress
|
TaskExecutor#notifyOfNewResourceManagerLeader
|
TaskExecutor#reconnectToResourceManager
|
|//在该方法中会主动调用TaskExecutorToResourceManagerConnection类的start方法去链接RM
TaskExecutor#connectToResourceManager
|
| //在该函数的createNewRegistration方法中的回调函数,处理注册成功后的逻辑
RegisteredRpcConnection#start
|
|//z在该方法中会先链接RM,然后连接成功后发起注册请求
RetryingRegistration#startRegistration
|
RetryingRegistration#register
|
TaskExecutorToResourceManagerConnection#invokeRegistration
到此,TM向RM发起了注册,通过AKKA RPC,请求来到了RM中。
- ResourceManager处理逻辑
ResourceManager#registerTaskExecutor |
|// 该方法的返回值是RegistrationResponse,在该方法中会将调用taskManagerHeartbeatManager.monitorTarget,监控节点的心跳信息
ResourceManager#registerTaskExecutorInternal
|
return new TaskExecutorRegistrationSuccess(
registration.getInstanceID(), resourceId, clusterInformation)
- 注册成功后TaskExecutor的逻辑
//注册成功后将会走start方法中createNewRegistration创建registration时的回调函数 RegisteredRpcConnection#start
|
TaskExecutorToResourceManagerConnection#onRegistrationSuccess
|
TaskExecutor#onRegistrationSuccess
|
| //和RM建立联系,开始监控RM
TaskExecutor#establishResourceManagerConnection
|
resourceManagerHeartbeatManager#monitorTarget
3.3.2 具体分析
下面主要分析心跳交互过程。
- TaskExecutor的启动过程
- 启动TaskExecutor服务第一步会与RM取得联系,并在此注册一个ResourceManagerLeaderListener用来监控RM leader的变化;
- 获取RM leader的地址信息后,会调用listener的notifyLeaderAddress方法,该方法会异步的调用notifyOfNewResourceManagerLeader方法;
- 在notifyOfNewResourceManagerLeader方法中,会根据了leader的地址调用reconnectToResourceManager方法去链接RM;
- 通过执行resourceManagerConnection#start()去和RM建立链接,该方法是调用其父类RegisteredRpcConnection的start()方法,在该方法中,会定义链接成功的处理逻辑,具体代码如下:
public void start() { checkState(!closed, "The RPC connection is already closed");
checkState(
!isConnected() && pendingRegistration == null,
"The RPC connection is already started");
//会在创建newRegistration时,定义链接成功后处理逻辑
final RetryingRegistration<F, G, S, R> newRegistration = createNewRegistration();
if (REGISTRATION_UPDATER.compareAndSet(this, null, newRegistration)) {
// 启动注册
newRegistration.startRegistration();
} else {
// concurrent start operation
newRegistration.cancel();
}
}
- RetryingRegistration#startRegistration方法中,我们可以看到在TM向RM注册之前,会尝试链接RM,当链接成功之后才会TM才会向RM注册;
在此过程中有好多回调,需要慢慢的体会。
- ResourceManager处理逻辑
通过RPC调用,请求来到了RM中,RM的处理具体如下:
- 调用ResourceManager#registerTaskExecutor方法,在方法RM会首先去链接TM,若是成功了,会注册一个新的TM;
- 调用来到ResourceManager#registerTaskExecutorInternal中,在该方法中,若是该TM的ID已经存在则删除,重新以KV的形式将注册信息放入到RM的TM注册列表中;
- 通过taskManagerHeartbeatManager#monitorTarget监控TM,并返回一个注册成功信息;
- TM的处理过程
注册成功之后,调用回到TaskExecutor。
- 回调TaskExecutorToResourceManagerConnection#onRegistrationSuccess方法;
- 通过异步的形式,和RM建立链接并监控RM;
- 通过resourceManagerHeartbeatManager.monitorTarget 把RM注册到TM中;
3.4 TM和RM的心跳过程
3.4.1 RM请求心跳的过程
由RM的初始化的分析,我们了解到,RM会主动要求TM上报心跳,其过程如下:
// 在该该方法中会创建一个HeartbeatManagerSenderImpl ResourceManager#startHeartbeatServices
|
| //这里会一步步调用构造函数中,在该构造函数中,会将心跳检查加入周期性任务列表中
HeartbeatManagerImpl
|
| //在任务启动时,会调用HeartbeatManagerSenderImpl的run方法,在该方法中会循环遍历HeartbeatMonitor,通过requestHeartbeat要求target上报心跳信息
HeartbeatManagerSenderImpl#run
|
| //该调用会跑到ResourceManager#TaskManagerHeartbeatListener中,这里返回为null是因为RM不是任何组件的receiver,即不会有组件向RM请求心跳信息,并要求其返回心跳。
getHeartbeatListener().retrievePayload
|
| //这里会调用TM向RM注册时指定的requestHeartbeat
heartbeatTarget.requestHeartbeat
|
| //ResouceManager#registerTaskExecutorInternal
taskExecutorGateway.heartbeatFromResourceManager
3.4.2 TM处理心跳请求
通过RPC调用,请求来到了TM中,其过程如下:
TaskExecutor#heartbeatFromResourceManager |
HeartbeatManagerImpl#requestHeartbeat
|
HeartbeatMonitorImpl#reportHeartbeat
|
| //在该方法中,判断若是running则会取消之前的Timeout定时任务ScheduledFuture,重新开始检查是否timeout超时的定时任务。
HeartbeatMonitorImpl#resetHeartbeatTimeout
|
| //因为从RM发来的请求中heartbeatPayload为null,则TM直接走返回心跳反应的流程
HeartbeatMonitorImpl#reportHeartbea->heartbeatTarget.receiveHeartbeat
|
| //这里生成TM的心跳信息,包括slot信息
TaskExecutor.ResourceManagerHeartbeatListener#retrievePayload
|
| //通过在TM向RM注册过程中定义的receiveHeartbeat方法来实现调用RM中方法
TaskExecutor#establishResourceManagerConnection-> resourceManagerGateway.heartbeatFromTaskManager
3.4.3 RM处理周期性心跳信息过程
RM收到TM的心跳信息,主要做了两件事:重置RM的Monitor线程;解析TM上报信息
ResourceManager#heartbeatFromTaskManager |
HeartbeatManagerImpl#reportHeartbeat
|
| //和TM一样,重置了monitor线程
HeartbeatManagerImpl#reportHeartbeat->reportHeartbeat
|
| //在该方法中处理上报的slot信息,
ResourceManager.TaskManagerHeartbeatListener#reportPayload
周期性心跳的具体分析过程见上述流程中的注释。
4. 参考文章
- 从TimeoutException看Flink的心跳机制
- 弄清Flink1.8的远程过程调用(RPC)
- AKKA ~ 概念篇
- Actor并发模型
以上是 Flink源码解析(三)——从RM与TM的心跳交互分析Flink心跳机制 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/535772.html