记第一次跟踪seatunnel的任务运行过程四——getJobConfigParser().parse()的动作

前绪

记第一次跟踪seatunnel的任务运行过程三------解析配置的具体方法getLogicalDag

正文

书接上文

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ImmutablePair<List<Action>, Set<URL>> immutablePair = getJobConfigParser().parse(null);

在前一篇文章中说到getLogicDag()方法的第一行（如上），执行了一个解析方法获得了action和jar包资源对，这一步就是由parse()方法来执行的。本片文章就是对parse()方法的源码探索。

任务配置文件

先回顾一下执行seatunnel.sh时命令中' --config '指定的任务配置文件的结构：

json 复制代码

env{}
source{}
transform{}
sink{}

主要有以上四部分

获得任务配置解析器

getJobConfigParser()方法也org.apache.seatunnel.engine.client.job.ClientJobExecutionEnvironment中的一个受保护的方法，在这个方法中直接返回了一个MultipleTableJobConfigParser（多表任务配置解析器）对象。这也与Seatunnel官网宣传的支持耽搁文件中同时同步多张表的数据相一致。

所以对parse()方法的调用，实际就是由MultipleTableJobConfigParser的parse方法的承担执行的。

在getJobConfigParser()方法方法中，有对'从保存的检查点开始任务'的支持。但是从执行的代码路径上来看，创建ClientJobExecutionEnvironment对象的时候，其中isStartWithSavePoint参数给的是false，所以并没有启用。

确实我们的探索是从一个全新的任务开始并不是从一个save point开始。

填充jobClient对象（解析env）

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this.fillJobConfigAndCommonJars();

获取' --config '指定的配置文件中的env部分的内容：

提取任务模式（jobModel），是stream流式的任务，还是batch批任务；
提取任务命名；
提取其他env部分的配置；
提取env部分指定的第三方jar包的uri，并且封装为commonPluginJars（公共插件jar包）；

解析source、tranform、sink

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List<? extends Config> sourceConfigs = TypesafeConfigUtils.getConfigList(seaTunnelJobConfig, "source", Collections.emptyList());
List<? extends Config> transformConfigs = TypesafeConfigUtils.getConfigList(seaTunnelJobConfig, "transform", Collections.emptyList());
List<? extends Config> sinkConfigs =  TypesafeConfigUtils.getConfigList(seaTunnelJobConfig, "sink", Collections.emptyList());

解析source、transform、sink部分的内容，获取各部分的配置信息。

解析connector

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List<URL> sourceConnectorJars = getConnectorJarList(sourceConfigs, PluginType.SOURCE);
List<URL> transformConnectorJars = getConnectorJarList(transformConfigs, PluginType.TRANSFORM);
List<URL> sinkConnectorJars = getConnectorJarList(sinkConfigs, PluginType.SINK);

获得source、transform、sink三部分的使用的connector信息。

换用seatunnel自己的classLoader

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ClassLoader parentClassLoader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();

将当前使用中的classLoader暂存。

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List<URL> sourceJars = Stream.of(sourceConnectorJars, transformConnectorJars)
                        .flatMap(Collection::stream)
                        .distinct()
                        .collect(Collectors.toList());
ClassLoader sourceAndTransformClassLoader = getClassLoader(classLoaderService, parentClassLoader, sourceJars);
ClassLoader sinkClassLoader = getClassLoader(classLoaderService, parentClassLoader, sinkConnectorJars);

将source和transform的connector jar包资源合并去重，然后分别创建"source与transform共用的classLoader"以及"sink使用的classLoader"。

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Thread.currentThread().setContextClassLoader(sourceAndTransformClassLoader);

先使用"source与transform共用的classLoader"进行处理

检查配置文件是否可有构建成DAG

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ConfigParserUtil.checkGraph(sourceConfigs, transformConfigs, sinkConfigs);

检查source、sink、transform（如有）能否组成一个DAG。

checkGraph方法中

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if (CollectionUtils.isEmpty(sources) || CollectionUtils.isEmpty(sinks)) {
    throw new JobDefineCheckException("Source And Sink can not be null");
}

如果缺少source或sink直接报错，source和sink作为执行任务的必备元素，不可或缺。

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if (isSimpleGraph(sources, transforms, sinks)) {
    checkSimpleGraph(sources, transforms, sinks);
       return;
    }
checkComplexGraph(sources, transforms, sinks);

如果是简单的图（graph）则执行简单查询，执行完直接返回，否则就执行复杂检查。

是否是简单图：isSimpleGraph(sources, transforms, sinks)

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sources.size() == 1 && sinks.size() == 1 && (CollectionUtils.isEmpty(transforms) || transforms.size() == 1)

如果source下只有一个内容，并且sink下也只有一个内容，并且没有transform或只有一个transform，则认为是简单图。
这也是最常用的两种配置模式

单source+单sink
单source+单transform+单sink

执行简单检查：checkSimpleGraph(sources, transforms, sinks)

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ReadonlyConfig source = ReadonlyConfig.fromConfig(sources.get(0));
ReadonlyConfig sink = ReadonlyConfig.fromConfig(sinks.get(0));
if (transforms.size() == 0) {
    checkEdge(source, sink);
} else {
    ReadonlyConfig transform = ReadonlyConfig.fromConfig(transforms.get(0));
    checkEdge(source, transform);
    checkEdge(transform, sink);
}

如果没有transform，就检查source的plugin_output（之前版本是result_table_name）和sink的plugin_input（之前版本是source_table_name）是否匹配。
如果有transform，就检查source的plugin_output（之前版本是result_table_name）和transform的plugin_input（之前版本是source_table_name）是否匹配；以及就检查transform的plugin_output（之前版本是result_table_name）和sink的plugin_input（之前版本是source_table_name）是否匹配。
在此过程中，若配置文件中没有配置plugin_input和plugin_output，则使用默认的名称default-identifier代替。

解析source、transform、sink配置内容

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for (int configIndex = 0; configIndex < sourceConfigs.size(); configIndex++) {
                Config sourceConfig = sourceConfigs.get(configIndex);
                Tuple2<String, List<Tuple2<CatalogTable, Action>>> tuple2 =
                        parseSource(configIndex, sourceConfig, sourceAndTransformClassLoader);
                tableWithActionMap.put(tuple2._1(), tuple2._2());
            }

            log.info("start generating all transforms.");
            parseTransforms(transformConfigs, sourceAndTransformClassLoader, tableWithActionMap);

            Thread.currentThread().setContextClassLoader(sinkClassLoader);
            log.info("start generating all sinks.");
            List<Action> sinkActions = new ArrayList<>();
            for (int configIndex = 0; configIndex < sinkConfigs.size(); configIndex++) {
                Config sinkConfig = sinkConfigs.get(configIndex);
                sinkActions.addAll(
                        parseSink(configIndex, sinkConfig, sinkClassLoader, tableWithActionMap));
            }
            Set<URL> factoryUrls = getUsedFactoryUrls(sinkActions);
            return new ImmutablePair<>(sinkActions, factoryUrls);

逐步解析source、transform、sink的配置内容，最终组装成action返回。

从MultipleTableJobConfigParser的类名刻制，这是支持多表配置文件解析的，所以在解析source、transform、sink时都有循环便利的代码存在。

结束

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 Thread.currentThread().setContextClassLoader(parentClassLoader);
            if (classLoaderService != null) {
                classLoaderService.releaseClassLoader(Long.parseLong(jobConfig.getJobContext().getJobId()), sourceJars);
                classLoaderService.releaseClassLoader( Long.parseLong(jobConfig.getJobContext().getJobId()), sinkConnectorJars);
            }

换回默认的类加载器，并释放"source与transform共用的classLoader"以及"sink使用的classLoader"资源。