Flink 的任务槽和槽共享

在 Apache Flink 中,任务槽(Task Slot)槽共享组(Slot Sharing Group) 是资源管理和任务调度的关键机制。它们决定了 Flink 如何在集群中分配资源并执行任务。


一、任务槽(Task Slot)

1. 定义

  • Task Slot 是 TaskManager 提供的资源单位,代表一个独立的线程或资源隔离单元。
  • 每个 Slot 可以运行多个 SubTask(来自不同 JobVertex),但这些 SubTask 必须属于同一个 Job,并且可以共享 Slot。

2. 配置方式

yaml 复制代码
# flink-conf.yaml
taskmanager.numberOfTaskSlots: 4
  • 一个 TaskManager 可以配置多个 Slot(例如 4 个)。
  • 每个 Slot 默认拥有相同的内存资源(可通过 taskmanager.memory.task.heap.size 等参数精细控制)。

3. Slot 的作用

作用 描述
资源隔离 Slot 是资源分配的基本单位,限制并发任务数。
并行度支持 一个 Job 的并行度不能超过 Slot 总数。
资源利用率 合理设置 Slot 数量可提升资源利用率和吞吐量。

二、槽共享(Slot Sharing)

1. 定义

  • 槽共享(Slot Sharing) 是指多个 Operator 或 SubTask 可以运行在同一个 Slot 中。
  • 这是 Flink 优化资源利用的重要机制,避免为每个 Operator 单独分配 Slot。

2. Slot Sharing Group

  • 通过 slotSharingGroup() 方法将一组 Operator 分配到同一个槽共享组。
  • 同一个组内的 Operator 可以共享 Slot,即可以在同一个 Slot 中执行。
示例代码:
java 复制代码
stream.map(new MyMapper()).name("Mapper").slotSharingGroup("group1");
stream.keyBy(...).process(new MyProcessFunction()).name("Processor").slotSharingGroup("group1");
  • 上述两个 Operator 属于同一个 Slot Sharing Group,Flink 将尝试将它们部署在同一个 Slot 中。

三、Slot 共享的条件

条件 描述
同一个 Job 只有同一个 Job 的 Operators 才能共享 Slot。
相同 Slot Sharing Group Operator 必须属于同一个 Slot Sharing Group。
不需要网络传输 如果两个 Operator 之间是一对一连接(如 map → map),可以共享 Slot。
Keyed Stream Keyed Operators 可以共享 Slot,前提是它们的 key 分布一致。

四、Slot 分配策略

1. Slot 分配流程

  • Flink Scheduler 根据 JobGraph 构建 ExecutionGraph。
  • 根据 Slot Sharing Group 和并行度,将 SubTasks 分配到各个 Slot。
  • 每个 Slot 包含多个连续的 Operators(SubTasks),形成 Operator Chain。

2. Slot 分配示意图

假设一个 Job 包含如下结构:

复制代码
Source → Map → Filter → Sink

如果所有 Operators 都允许共享 Slot,则整个链可能被分配到一个 Slot 中。


五、资源分配与并行度关系

TaskManager 数量 Slot 数量/TaskManager 最大并行度
2 4 8
3 2 6
1 8 8

注意:Job 的并行度不能超过 Slot 总数。


六、高级配置与优化建议

配置项 描述
default_slot_sharing_group 默认 Slot Sharing Group 名称
slot.model.type 设置为 SHAREDDEDICATED 控制是否启用共享
execution.checkpointing.min-pause-between-checkpoints 避免 Checkpoint 对 Slot 使用造成影响
taskmanager.memory.managed.fraction 控制 Slot 内存使用比例

七、总结对比表

概念 描述 是否默认启用
Task Slot TaskManager 的资源单位 ✅ 默认启用
Slot Sharing 多个 Operator 共享一个 Slot ✅ 默认启用
Slot Sharing Group 自定义分组控制共享范围 ❌ 默认不设置
DEDICATED Slot 强制 Operator 独占 Slot ✅ 支持
相关推荐
递归尽头是星辰2 小时前
Spark核心技术解析:从RDD到Dataset的演进与实践
大数据·rdd·dataset·spark核心·spark编程模型
风跟我说过她3 小时前
Hadoop HA (高可用) 配置与操作指南
大数据·hadoop·分布式·zookeeper·centos
沧澜sincerely3 小时前
WSL2搭建Hadoop伪分布式环境
大数据·hadoop·搜索引擎
计算机编程小央姐10 小时前
【Spark+Hive+hadoop】基于spark+hadoop基于大数据的人口普查收入数据分析与可视化系统
大数据·hadoop·数据挖掘·数据分析·spark·课程设计
鲲志说11 小时前
数据洪流时代,如何挑选一款面向未来的时序数据库?IoTDB 的答案
大数据·数据库·apache·时序数据库·iotdb
没有bug.的程序员11 小时前
MVCC(多版本并发控制):InnoDB 高并发的核心技术
java·大数据·数据库·mysql·mvcc
nju_spy13 小时前
南京大学 - 复杂结构数据挖掘(一)
大数据·人工智能·机器学习·数据挖掘·数据清洗·南京大学·相似性分析
哈哈很哈哈13 小时前
Flink SlotSharingGroup 机制详解
java·大数据·flink
豆豆豆大王14 小时前
头歌Kingbase ES内连接、外连接查询
大数据·数据库·elasticsearch
在未来等你15 小时前
Elasticsearch面试精讲 Day 20:集群监控与性能评估
大数据·分布式·elasticsearch·搜索引擎·面试