【Flink系列二】如何计算Job并行度及slots数量

接上文的问题

并行的任务，需要占用多少slot ？
一个流处理程序，需要包含多少个任务

首先明确一下概念

slot：TM上分配资源的最小单元，它代表的是资源（比如1G内存，而非线程的概念，好多人把slot类比成线程，是不恰当的）

任务（task）：线程调度的最小单元，和java中的类似。

为更好的去理解后面如何计算并行度及需要的slots数量，先介绍一下几个概念

并行度（Parallelism）

图1

一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为并行度（parallelism）一般情况下，一个stream的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度。
图中source算子的并行度=2，map算子的并行度=2，keyby算子的并行度=2，sink算子的并行度=1

ps：并行度的设置有3个地方，1=代码中指定，2=提交Job时指定-p参数，3=Flink配置文件conf中执行，其优先级1>2>3, 不详细展开，有问题可以评论区

由图1，我们可以算出stream的任务数=7（两个source + 两个map + 两个keyby + 一个sink）

TaskManager和Slots

图2

Flink中每个TaskManager都是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个任务
为了控制一个TM（TaskManager缩写）能接受多少哥task，TM通过task slot来进行控制（一个TM至少有1个slot）
建议TM中slot数量设置为cpu核心数，因为一个TM中slot内存的独享的，但是cpu是共享的，为避免不同slot执行任务时争抢cpu资源，建议slot数量设置和cpu核心数一致
图中slot数量决定了TM上的最大线程并行能力，一个slot可以执行一个线程，也可以串行执行多个线程。

图2中我们看到

source和map算子合并到一块了，那为什么可以合并呢？
合并后每个任务都占用一个slot，一共是占用了5个slot，现实真的是这样的吗？

带着问题，再看一个例子

source和map算子及keyby算子的并行都调整为6，sink算子的并行度还是1，排列方式如图
图3

按照我们上面的理解，我们应该需要的slot数量=6+6+1=13，但是这样会造成slot资源的浪费（流处理任务第一个算子处理完了之后需要等后面的算子都执行完，再开始下一批次的任务处理），为此，Flink允许任务共享slot

默认情况下，Flink允许子任务共享slot（必须是前后执行的不同的任务），及时他们是不同任务的子任务。这样的结果是，一个slot可以保存作业的整个管道。
Task slot是静态的概念，是指TM具有的并发的并行执行能力

所以，Flink优化后一共占用6个slot。

slot共享组

任务槽共享的好处:

1.Flink 集群所需的 task slot 和作业中使用的最大并行度恰好一样。无需计算程序总共包含多少个 task（具有不同并行度）。

2.资源容易获得更好的资源利用。如果没有 slot 共享，非密集 subtask（source/map()）将阻塞和密集型 subtask（window）

一样多的资源

默认情况下会设置一个默认的共享组， slotSharingGroup("default")，这样所有的算子都可以共享slot；如果想让两个算子任务不共享slot，通过调整共享组来实现。不同的共享组一定在不同的slot上

// 1. 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        //设置并行度,所有算子都默认这个并行度
        env.setParallelism(1);


        DataStreamSource<String> ds = env.socketTextStream("hadoop102", 8888);

        ds.flatmap(new WordCount.MyFlatMapper()).name("f1").setParallelism(2).slotSharingGroup("a")
          .keyBy(0)
          .sum(1).setParallelism(2).slotSharingGroup("c");
          .print().setParallelism(1)

        // 5. 启动执行
        env.execute();

show plan后我们可以看到slot没有共享，执行stream需要4个slot
图4

如果不单独设置slot共享组，那么该任务的slot个数=2，

并行子任务的分配

图5

图5中有两条不同的流，每个字母右下角的下标代表并行度，A并行度=4，B并行度=4，C并行度=2，D并行度=4，E并行度=2；

整个任务开启slot共享后，一个会有4+4+4+2+2=16个任务，一共需要申请4个slot；

C->D过程涉及数据的合并，需要将数据copy到D的每个子任务中。

总结

下图中在flink中配置文件flink-conf设置的并行度是3，flink集群中TM数量=3，每个TM中slot数量=3

Example1中代码中设置的paeallelism=1，并且允许slot共享，所以会占用1个slot，3个算子任务

Example1中代码中设置的paeallelism=2，并且允许slot共享，所以会占用2个slot，6个算子任务