TaskExecutor
、Task
和 Slot
简单来说,它们的关系可以比作:
TaskExecutor
:一个工厂,拥有固定的生产资源。TaskSlot
:工厂里的一个工位。每个工位都预先分配了一份独立的资源(主要是内存)。Task
:一份具体的生产订单,需要在一个工位上被执行。
下面我们通过一个任务的完整生命周期,来详细解释它们的互动和资源分配过程。
整个分配过程可以分为两个主要阶段:Slot 预留 和 Task 提交执行。
阶段一:Slot 预留 (工位预订)
在这个阶段,还没有真正的 Task
,只是为即将到来的 Task
预订一个"工位"。
TaskExecutor
启动并汇报资源 :TaskExecutor
启动时,会根据配置创建TaskSlotTable
,它管理着此TaskExecutor
拥有的所有TaskSlot
。同时,它会向ResourceManager
注册,并汇报自己有多少个可用的 Slot。JobMaster
请求资源 :当一个 Flink 作业启动时,JobMaster
会根据作业的并行度向ResourceManager
请求所需数量的 Slot。ResourceManager
分配 Slot :ResourceManager
找到一个有空闲 Slot 的TaskExecutor
,并向该TaskExecutor
发送一个offerSlots
的 RPC 请求,指令它将一个或多个 Slot 分配给指定的JobMaster
。TaskExecutor
预留 Slot :TaskExecutor
收到offerSlots
请求后,会在其TaskSlotTable
中将对应的TaskSlot
标记为"已分配",并记录下是为哪个JobID
和AllocationID
分配的。
资源分配点 1 (逻辑分配) :在这个阶段,发生的是逻辑上的资源预留 。TaskSlot
被"预订"出去,但它内部的物理资源(如内存)还未被真正的计算任务占用。
阶段二:Task 提交与执行 (订单上产线)
当 JobMaster
准备好一个具体的计算任务(Task
)后,它会将其发送到已经预留好的 Slot 上执行。
-
JobMaster
提交 Task :JobMaster
调用TaskExecutor
的submitTask
方法,并传递一个TaskDeploymentDescriptor
(TDD)。TDD 中包含了执行任务所需的一切信息,最关键的是AllocationID
,它指明了这个Task
应该使用哪个之前预留的Slot
。 -
TaskExecutor
验证并分配物理资源 :TaskExecutor
的 RPC 主线程接收到submitTask
请求后,执行以下关键操作:- 验证 Slot :使用 TDD 中的
AllocationID
在taskSlotTable
中查找对应的TaskSlot
,确保该 Slot 确实存在并且处于活跃状态。 - 申请物理资源 (关键点) :从
TaskSlotTable
中为这个 Slot 获取专属的MemoryManager
。这是物理内存资源被正式分配给即将运行的 Task 的地方 。TaskExecutor
的总内存资源在启动时就已经被划分并分配给了各个TaskSlot
,这一步就是将特定 Slot 的那部分内存取出来。
java// ... existing code ... MemoryManager memoryManager; try { // 通过 AllocationID 从 TaskSlotTable 获取此 Slot 专属的内存管理器 memoryManager = taskSlotTable.getTaskMemoryManager(tdd.getAllocationId()); } catch (SlotNotFoundException e) { throw new TaskSubmissionException("Could not submit task.", e); } // 创建 Task 实例,并将内存管理器等资源注入 Task task = new Task( // ... memoryManager, // ... ); // ... existing code ...
- 验证 Slot :使用 TDD 中的
-
创建并启动 Task:
- 创建
Task
实例 :TaskExecutor
调用new Task(...)
,将上一步获取的memoryManager
以及其他各种服务(如 IOManager, ShuffleEnvironment 等)作为参数传入,创建出一个Task
对象。 - 关联
Task
与Slot
:调用taskSlotTable.addTask(task)
,这会在逻辑上将这个Task
实例放入对应的TaskSlot
中,表示该 Slot 当前正在执行这个 Task。 - 申请 CPU 资源 (创建线程) :调用
task.startTaskThread()
。这个方法会创建一个新的 Java 线程来执行Task
的run()
方法。这是 CPU (线程) 资源被分配的地方。
java// ... existing code ... boolean taskAdded; try { // 将 Task 对象添加到 Slot 中 taskAdded = taskSlotTable.addTask(task); } catch (SlotNotFoundException | SlotNotActiveException e) { throw new TaskSubmissionException("Could not submit task.", e); } if (taskAdded) { // 为 Task 启动一个新的执行线程 task.startTaskThread(); setupResultPartitionBookkeeping( tdd.getJobId(), tdd.getProducedPartitions(), task.getTerminationFuture()); return CompletableFuture.completedFuture(Acknowledge.get()); // ... existing code ...
- 创建
总结
组件 | 角色 | 互动与资源分配 |
---|---|---|
TaskExecutor | 工厂 | 1. 管理 TaskSlotTable(工位列表)。 2. 接收 JobMaster 的 submitTask 指令(生产订单)。 3. 为 Task 分配资源并启动它。 |
TaskSlot | 工位 | 1. 代表一份预先划分好的资源(主要是内存)。 2. 状态可以在"空闲"、"已分配"、"活跃"之间切换。 3. 一个 Task 在一个 Slot 中运行。 |
Task | 生产订单 | 1. 实际的计算单元,封装了用户代码。 2. 在 submitTask 流程中被创建。 3. 消耗一个 Slot 的内存资源,并独占一个新创建的线程。 |
总而言之,Slot
是 Flink 资源调度的基本单位,它代表了一份静态的、预分配的资源 。而 Task
是一个动态的执行实体 ,它在运行时被提交到指定的 Slot
中,并消耗 该 Slot
的资源来完成计算。这个过程保证了不同任务之间的资源隔离。
slot怎么限制task资源
这里的"限制"并非指 TaskSlot
直接去修改 Thread
对象的某些属性来限制其 CPU 或内存上限(Java 的 Thread
对象本身不直接提供这种操作系统级别的资源控制)。
相反,TaskSlot
的资源限制是通过将特定于槽的资源管理器(尤其是 MemoryManager
)注入到 Task
中,并最终供 Task
内部的 Invokable
(实际执行用户逻辑的单元)使用来实现的。
让我们结合 Task.run()
-> Task.doRun()
-> Invokable.invoke()
的流程,以及一个具体的 Invokable
例子(比如 StreamTask
,它是流处理作业中常见的 Invokable
)来解释:
核心流程:资源如何从 TaskSlot
流向 Invokable
-
TaskSlot
拥有专属资源:- 每个
TaskSlot
在创建时,会根据其ResourceProfile
初始化一个MemoryManager
实例。这个MemoryManager
管理着该槽位可用的托管内存(Managed Memory)。
- 每个
-
Task
对象在创建时获取槽位专属MemoryManager
:-
在
TaskExecutor.submitTask(...)
方法中,当要为某个AllocationID
(代表一个槽位分配)创建一个Task
对象时,会先从TaskSlotTable
中获取与该AllocationID
对应的TaskSlot
的MemoryManager
。 -
这个
MemoryManager
实例会作为构造参数传递给Task
对象,并被Task
对象保存在其成员变量this.memoryManager
中。Task.java
java// ... (Task 构造函数参数列表) MemoryManager memManager, // 这个 memManager 是从 TaskSlotTable 获取的,特定于某个 Slot // ... ) { // ... this.memoryManager = Preconditions.checkNotNull(memManager); // Task 保存了这个 Slot 的 MemoryManager // ... // 在构造函数的最后创建线程对象,但此时线程还未启动 executingThread = new Thread(TASK_THREADS_GROUP, this, taskNameWithSubtask); }
-
-
Task.doRun()
中创建Environment
并注入MemoryManager
:-
Task.run()
调用doRun()
时,在doRun()
方法内部,会创建一个Environment
对象(通常是RuntimeEnvironment
)。 -
这个
Environment
对象是Invokable
执行时所需各种服务和资源的上下文。 -
关键点 :
Task
对象中保存的那个槽位专属的this.memoryManager
会被传递给RuntimeEnvironment
的构造函数。Task.java
java// ... private void doRun() { // ... Map<String, Future<Path>> distributedCacheEntries = new HashMap<>(); TaskInvokable invokable = null; try { // ... (获取 ClassLoader, ExecutionConfig 等) ... // 创建 Environment,注意 memoryManager 参数 Environment env = new RuntimeEnvironment( jobId, jobType, vertexId, executionId, executionConfig, jobInfo, taskInfo, jobConfiguration, taskConfiguration, userCodeClassLoader, memoryManager, // <--- 这个就是 this.memoryManager,即 Slot 专属的 MemoryManager sharedResources, ioManager, broadcastVariableManager, taskStateManager, // ... (更多参数) ... this, // Task 自身也作为参数,Invokable 可以通过 Environment 获取 Task // ... ); // ...
-
-
Invokable
实例化并接收Environment
:-
接下来,
doRun()
方法会加载并实例化具体的Invokable
类(例如org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask
)。 -
上面创建的
env
对象(包含了槽位专属的MemoryManager
)会作为参数传递给Invokable
的构造函数。Task.java
java// ... // 在 doRun() 方法中: // ... invokable = loadAndInstantiateInvokable( userCodeClassLoader.asClassLoader(), nameOfInvokableClass, env); // env 被传入 // ...
-
-
Invokable.invoke()
中使用Environment
提供的MemoryManager
:- 当
executingThread
执行invokable.invoke()
时,Invokable
内部的逻辑(包括它所包含和执行的算子 Operators)如果需要申请托管内存(例如用于排序、哈希、缓存中间数据等),就会通过传递给它的Environment
对象来获取MemoryManager
。 - 以
StreamTask
为例 :StreamTask
继承自AbstractInvokable
,它会持有Environment
的引用。- 当
StreamTask
初始化其内部的StreamOperator
链,或者当这些StreamOperator
在处理数据时需要托管内存,它们会调用environment.getMemoryManager()
。 - 由于这个
environment
中的MemoryManager
正是最初从TaskSlot
获取的那个特定实例,所以所有的内存分配请求都会由该槽位的MemoryManager
来处理。 - 如果请求的内存超出了该
MemoryManager
的容量(即超出了该TaskSlot
分配的托管内存),MemoryManager
会拒绝分配或使请求阻塞。
- 当
总结一下"限制"如何体现:
- 内存限制 :
TaskSlot
的MemoryManager
有预定义的内存大小。Invokable
通过Environment
访问这个MemoryManager
。因此,executingThread
在执行Invokable
的代码时,其托管 state 内存的使用量被严格限制在该TaskSlot
的MemoryManager
的容量之内。 - CPU"限制" (间接) : Flink 的槽位更多是逻辑并发单元。一个 TaskManager 上的槽位数量通常与可用的 CPU 核心数相关。虽然没有硬性的 CPU 时间片限制在
Task
或Thread
层面,但通过将任务分配到不同的槽位(即不同的Task
对象,每个对象在一个独立的executingThread
中运行),可以实现 CPU 资源的并发利用。如果一个 TaskManager 过载(运行的任务过多),整体性能会下降,这是由操作系统调度和资源竞争决定的。Flink 依赖于合理的并行度配置和槽位数量来间接管理 CPU 使用。 - 其他资源 (如网络缓冲区) : 类似地,
ShuffleEnvironment
(也通过Environment
传递给Invokable
)负责网络数据的输入输出。它管理的网络缓冲区资源也是有限的,并与任务的配置和 TaskManager 的整体配置相关。
所以,尽管 executingThread
是一个普通的 Java 线程,但它执行的 Task
-> Invokable
的代码路径中,所有对特定槽位管理的关键资源(如托管内存)的访问,都必须通过那个与 TaskSlot
绑定的资源管理器实例。这就是 TaskSlot
如何"限制"或"约束"在其上运行的线程对资源的使用。这是一种通过依赖注入 和资源句柄传递实现的间接但有效的控制。
TaskSlot详解
TaskSlot
代表了 TaskManager(工作节点)上的一个资源分配单元。理解它对于深入了解 Flink 的资源管理和任务调度至关重要。
在 Flink 的架构中:
- TaskManager 是执行计算的节点。
- 为了控制并发和隔离资源,每个 TaskManager 的资源被划分为一个或多个 Slot (槽)。
TaskSlot
类就是 Slot 在代码中的具体实现。它是一个容器,可以持有一个或多个来自同一个作业(Job)的 Task。这些 Task 通常可以共享同一个 Slot 以提升资源利用率(这被称为 Slot Sharing)。
简单来说,TaskSlot
是 TaskManager 上一个被分配给特定作业的、拥有独立资源的逻辑执行单元。
我们来看一下 TaskSlot.java
中的关键字段,它们定义了一个 TaskSlot
的全部特征:
java
// ... existing code ...
public class TaskSlot<T extends TaskSlotPayload> implements AutoCloseableAsync {
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TaskSlot.class);
/** Index of the task slot. */
private final int index;
/** Resource characteristics for this slot. */
private final ResourceProfile resourceProfile;
/** Tasks running in this slot. */
private final Map<ExecutionAttemptID, T> tasks;
private final MemoryManager memoryManager;
/** State of this slot. */
private TaskSlotState state;
/** Job id to which the slot has been allocated. */
private final JobID jobId;
/** Allocation id of this slot. */
private final AllocationID allocationId;
/** The closing future is completed when the slot is freed and closed. */
private final CompletableFuture<Void> closingFuture;
/** {@link Executor} for background actions, e.g. verify all managed memory released. */
private final Executor asyncExecutor;
// ... existing code ...
index
: Slot 在 TaskManager 内的唯一索引(编号)。resourceProfile
: 描述此 Slot 拥有的资源,例如 CPU核心数、任务堆内存、 托管内存(Managed Memory) 等。这是 Flink 精细化资源管理的基础。tasks
: 一个Map
结构,用于存放当前正在此 Slot 中运行的所有 Task。Key 是ExecutionAttemptID
(任务的一次执行尝试的唯一ID),Value 是TaskSlotPayload
的实现(通常是Task
对象)。memoryManager
: 每个TaskSlot
拥有一个独立的MemoryManager
实例 。这是实现 Slot 级别内存隔离的关键。它根据resourceProfile
中定义的托管内存大小来创建,专门用于管理该 Slot 内所有 Task 的托管内存。state
: Slot 的当前状态。这是一个非常重要的属性,决定了 Slot 能执行哪些操作。jobId
: 标识这个 Slot 当前被分配给了哪个 Job。一个 Slot 在同一时间只能被分配给一个 Job。allocationId
: 分配ID。这是一个全局唯一的ID,用于标识 JobManager 对这个 Slot 的一次成功分配。后续 JobManager 和 TaskManager 之间关于此 Slot 的所有通信(如提交任务、释放 Slot)都会带上这个 ID,以确保操作的幂等性和正确性。closingFuture
: 一个CompletableFuture
,当这个 Slot 被完全关闭和资源释放后,它会完成。asyncExecutor
: 用于执行一些异步后台操作,比如检查托管内存是否完全释放。
TaskSlot
的生命周期与状态机
TaskSlot
的行为由其内部状态 TaskSlotState
严格控制。其主要状态和转换如下:
-
ALLOCATED
(已分配)- 当
TaskSlotTable
创建一个TaskSlot
实例时,它的初始状态就是ALLOCATED
。 - 这表示 ResourceManager 已经将这个 Slot 分配给了某个 JobManager,但 JobManager 可能还没有开始正式使用它。
- 在此状态下,Slot 已经与一个
jobId
和allocationId
绑定。
- 当
-
ACTIVE
(活跃)- 当 JobManager 确认要使用这个 Slot(通常是通过
offerSlots
交互后,或者直接提交任务时),TaskSlotTable
会调用taskSlot.markActive()
方法,使其状态从ALLOCATED
变为ACTIVE
。 - 只有在
ACTIVE
状态下,才能向该 Slot 添加任务 (add(T task)
方法会检查此状态)。
java// ... existing code ... public boolean markActive() { if (TaskSlotState.ALLOCATED == state || TaskSlotState.ACTIVE == state) { state = TaskSlotState.ACTIVE; return true; } else { return false; } } // ... existing code ... public boolean add(T task) { // ... Preconditions.checkState( TaskSlotState.ACTIVE == state, "The task slot is not in state active."); T oldTask = tasks.put(task.getExecutionId(), task); // ...
- 当 JobManager 确认要使用这个 Slot(通常是通过
-
RELEASING
(释放中)- 当需要释放 Slot 时(例如 Job 结束、JobManager 心跳超时、TaskManager 主动释放等),会调用
closeAsync()
方法。 - 该方法会将状态设置为
RELEASING
,并开始清理流程。 - 清理流程包括:
- 如果 Slot 中还有正在运行的 Task,会调用
task.failExternally(cause)
来取消它们。 - 等待所有 Task 的终止
Future
完成。 - 关闭该 Slot 专属的
memoryManager
,释放托管内存。 - 完成
closingFuture
,标志着 Slot 已被完全清理干净。
- 如果 Slot 中还有正在运行的 Task,会调用
java// ... existing code ... CompletableFuture<Void> closeAsync(Throwable cause) { if (!isReleasing()) { state = TaskSlotState.RELEASING; if (!isEmpty()) { // we couldn't free the task slot because it still contains task, fail the tasks // and set the slot state to releasing so that it gets eventually freed tasks.values().forEach(task -> task.failExternally(cause)); } final CompletableFuture<Void> shutdownFuture = FutureUtils.waitForAll( tasks.values().stream() .map(TaskSlotPayload::getTerminationFuture) .collect(Collectors.toList())) .thenRun(memoryManager::shutdown); verifyAllManagedMemoryIsReleasedAfter(shutdownFuture); FutureUtils.forward(shutdownFuture, closingFuture); } return closingFuture; } // ... existing code ...
- 当需要释放 Slot 时(例如 Job 结束、JobManager 心跳超时、TaskManager 主动释放等),会调用
-
Free (空闲) :
TaskSlot
类本身没有FREE
状态。一个 Slot 的"空闲"状态是由其管理者TaskSlotTable
来体现的。当一个TaskSlot
被释放并完成closeAsync()
后,TaskSlotTable
会将其从已分配的 Slot 列表中移除,此时该 Slot 的物理资源(由其index
标识)就变为空闲,可以被重新分配。
与其他组件的交互
TaskSlot
并非独立工作,它与 Flink 的其他几个核心组件紧密协作:
-
TaskSlotTable
: 这是 TaskManager 上TaskSlot
的"管理器"。它负责:- 持有 TaskManager 上所有的 Slot(包括已分配和空闲的)。
- 响应 ResourceManager 的分配请求,创建
TaskSlot
实例并将其标记为ALLOCATED
。 - 响应 JobManager 的请求,将
TaskSlot
标记为ACTIVE
或INACTIVE
。 - 在收到提交任务的请求时,根据
allocationId
找到对应的TaskSlot
,并将任务添加进去。 - 管理 Slot 的超时,如果一个
ALLOCATED
的 Slot 长时间未被激活,TaskSlotTable
会将其超时并释放。
-
TaskExecutor
: TaskManager 的主服务类。它通过 RPC 接收来自 ResourceManager 和 JobManager 的命令,例如requestSlot
、submitTask
、freeSlot
等。TaskExecutor
本身不直接操作TaskSlot
,而是将这些请求委托给TaskSlotTable
来执行。 -
JobManager
/JobMaster
: 作业的管理者。它向 ResourceManager 请求 Slot,在获取到 Slot 后,通过offerSlots
机制与 TaskManager 确认,并通过submitTask
将具体的任务部署到TaskSlot
中执行。
slot 职责
TaskSlot
的核心职责和重要性,这些可能从单独看这个类时不容易体会到。
首先,也是最重要的一点,TaskSlot
是 Flink 中物理资源的最小单元。
- 资源容器 : 每个
TaskSlot
都拥有一个明确的ResourceProfile
。这个ResourceProfile
定义了该 Slot 能提供的具体资源量(CPU、堆内存、托管内存等)。当 JobManager 向 ResourceManager 请求资源时,它请求的就是一个或多个满足特定ResourceProfile
的 Slot。 - 物理隔离的边界 : 虽然 Flink 的 Slot 默认不是像 CGroup 那样严格的进程级隔离,但它在逻辑和资源上提供了一个边界。一个 Slot 内的所有 Task 共享这个 Slot 的
ResourceProfile
所定义的资源。
TaskSlot
拥有独立的托管内存(Managed Memory)
这是 TaskSlot
一个非常关键但容易被忽略的作用。请看构造函数和 createMemoryManager
方法:
java
// ... existing code ...
public TaskSlot(
// ... existing code ...
final ResourceProfile resourceProfile,
// ... existing code ...
this.memoryManager = createMemoryManager(resourceProfile, memoryPageSize);
// ... existing code ...
}
// ... existing code ...
private static MemoryManager createMemoryManager(
ResourceProfile resourceProfile, int pageSize) {
return MemoryManager.create(resourceProfile.getManagedMemory().getBytes(), pageSize);
}
}
- 独立的
MemoryManager
: 每个TaskSlot
实例都会根据其resourceProfile
中定义的托管内存大小,创建一个完全独立的MemoryManager
实例。 - 内存隔离 : 这意味着在一个
TaskSlot
中运行的所有 Task(它们可能属于同一个 Job 的不同 Operator Chain)共享这一个MemoryManager
。它们只能在这个 Slot 的托管内存预算内申请和使用内存。这实现了 Slot 级别的托管内存隔离,防止一个 Slot 中的任务耗尽整个 TaskManager 的托管内存,影响其他 Slot 中的任务。 - 生命周期绑定 : 当
TaskSlot
被关闭时(closeAsync
),它会负责关闭(shutdown
)其内部的MemoryManager
,并检查是否有内存泄漏(verifyAllManagedMemoryIsReleasedAfter
)。
所以,TaskSlot
是一个拥有专属托管内存池的执行容器。
TaskSlot
内部维护了一个状态机 (TaskSlotState
),这对于管理 Slot 和其中任务的生命周期至关重要。
- 状态 :
ALLOCATED
,ACTIVE
,RELEASING
。 ALLOCATED
: Slot 已被 ResourceManager 分配给某个 Job,但 JobManager 还未正式使用它。ACTIVE
: JobManager 已经确认接收这个 Slot,并可以向其中部署 Task。add(T task)
方法中的Preconditions.checkState(TaskSlotState.ACTIVE == state, ...)
检查就是这个状态机的体现。只有激活的 Slot 才能接收任务。RELEASING
: Slot 正在被释放。它会等待内部所有任务执行完毕,然后清理资源(特别是MemoryManager
)。
这个状态机确保了 Slot 在分配、使用、释放过程中的行为一致性和正确性,防止了例如向一个正在被释放的 Slot 中添加新任务等非法操作。
TaskSlot
封装了 JobManager 和 TaskExecutor 之间关于一次资源分配的所有关键信息:
allocationId
: 唯一标识这次分配。所有通信都围绕这个 ID 进行。jobId
: 指明这个 Slot 分配给了哪个 Job。index
: 在 TaskExecutor 内的物理索引。
当 JobManager 向 TaskExecutor 提交任务时,任务描述中会包含 allocationId
。TaskSlot
的 add
方法会严格检查 jobId
和 allocationId
是否匹配,确保任务被正确地部署到了它被分配到的那个 Slot 中。这就像一张门票,只有票面信息(jobId
, allocationId
)完全正确的任务才能进入这个场馆(TaskSlot
)。
因此,TaskSlot
远比一个简单的集合要复杂和重要。我们可以把它理解为:
一个位于 TaskExecutor 上的、具有明确资源边界(ResourceProfile
)、拥有独立托管内存池(MemoryManager
)、并由状态机(TaskSlotState
)管理生命周期的物理执行容器。它是 Flink 资源调度和任务执行的基本单元,是连接逻辑调度(JobManager)和物理执行(TaskManager)的关键桥梁。
add
方法中的检查,只是这个复杂实体对外暴露的一个入口。它的背后,是整个 Flink 的资源管理和任务执行模型在支撑。
slot不限制CPU
在单个 TaskManager 内部,Slot 目前不提供严格的 CPU 资源隔离。多个 Slot 上的不同任务会共享 TaskManager 所在主机的 CPU 核心。
CPU 资源的管理和限制主要体现在 调度层面 和 集群资源供给层面,而不是在单个 TaskManager 内部的运行时(Runtime)层面。
ResourceProfile
中可以定义所需的 CPU 核数。然而,在 TaskSlot
的实现中,你会发现它主要用 resourceProfile
来创建 MemoryManager
以隔离托管内存(Managed Memory),但并没有任何代码去绑定或限制线程到特定的 CPU 核心。
java
// ... existing code ...
private static MemoryManager createMemoryManager(
ResourceProfile resourceProfile, int pageSize) {
return MemoryManager.create(resourceProfile.getManagedMemory().getBytes(), pageSize);
}
// ... existing code ...
这个 resourceProfile
更像是一个 "标签"或"声明" ,它描述了这个 Slot 被分配时所满足的资源规格。
Flink 官方文档的说明
docs/content/docs/concepts/flink-architecture.md
中有一段非常明确的解释,印证了上述结论:
Each task slot represents a fixed subset of resources of the TaskManager. A TaskManager with three slots, for example, will dedicate 1/3 of its managed memory to each slot. Slotting the resources means that a subtask will not compete with subtasks from other jobs for managed memory, but instead has a certain amount of reserved managed memory. Note that no CPU isolation happens here; currently slots only separate the managed memory of tasks.
这段话明确指出:目前 Slot 只隔离任务的托管内存,不进行 CPU 隔离。
既然运行时不隔离,那么 ResourceProfile
中定义的 CPU 核数有什么用呢?它的作用主要体现在两个阶段:
A. 任务调度阶段 (Scheduling)
当 JobManager 的 Scheduler 需要为一个 Task 分配 Slot 时,它会向 ResourceManager 请求一个满足特定 ResourceProfile
(包含 CPU 要求)的 Slot。ResourceManager 内部的 SlotManager
(例如 FineGrainedSlotManager
)会检查当前已注册的 TaskManager,看是否有空闲的 Slot 并且其所在的 TaskManager 整体资源能够满足这个 CPU 要求。
这个过程是基于记账和匹配 的,而不是物理隔离。例如,一个拥有 4 核 CPU 的 TaskManager,如果已经运行了两个各需要 2 CPU 的任务,那么 SlotManager
就会认为这个 TaskManager 的 CPU 资源已经用完,不会再向它调度需要 CPU 的新任务。
B. 资源申请阶段 (Resource Provisioning)
在与资源管理系统(如 YARN、Kubernetes)集成时,CPU 的限制作用最为明显。
- JobManager 向 ResourceManager 请求一个需要 2 CPU 的 Slot。
- ResourceManager 的
SlotManager
发现当前没有任何一个 TaskManager 能满足这个需求。 SlotManager
决定需要申请新的资源。它会向底层的资源管理器(YARN/Kubernetes)发起一个请求,要求启动一个新的容器(Pod)。- 在这个请求中,Flink 会明确告诉 YARN/Kubernetes,这个新容器需要 2个 vCores。
- YARN/Kubernetes 接收到请求后,会启动一个被限制使用 2 CPU 核心的容器,并在其中运行 Flink 的 TaskManager 进程。
在这种模式下,CPU 的隔离和限制是由外部的容器化技术在进程(TaskManager)级别实现的,而不是由 Flink 在进程内部的线程(Slot)级别实现的。
总结
- Slot 不做 CPU 隔离:在同一个 TaskManager JVM 进程内,所有 Slot 中的任务线程会共享该进程能访问的所有 CPU 核心,由操作系统和 JVM 进行调度。
- CPU 是调度依据 :
ResourceProfile
中的 CPU 核数是 Flink Scheduler 在做调度决策时的重要依据,用来计算和匹配资源。 - CPU 限制在 TM 级别 :在 YARN、Kubernetes 等环境中,CPU 资源的物理限制是作用于整个 TaskManager 容器上的,从而间接地控制了运行在其上的所有任务所能使用的 CPU 总量。
总结
TaskSlot
是 Flink 资源管理和任务执行的核心数据结构,我们可以将其理解为:
- 资源单元 : 它封装了 TaskManager 上的一部分计算资源(CPU、内存),由
ResourceProfile
定义。 - 执行容器 : 它是执行一个或多个 Task 的逻辑场所,通过
tasks
集合来管理这些 Task。 - 隔离边界 : 通过独立的
MemoryManager
,它为在其中运行的 Task 提供了托管内存的隔离,防止不同 Slot 间的内存干扰。 - 状态驱动 : 其行为由明确的状态机(
ALLOCATED
,ACTIVE
,RELEASING
)控制,确保了操作的有序性和正确性。 - 通信凭证 :
AllocationID
作为其唯一分配标识,是 JobManager 和 TaskManager 之间安全、可靠通信的基石。
通过 TaskSlot
的设计,Flink 实现了在一个 TaskManager 上同时运行来自不同作业的任务,并保证了它们之间的资源隔离。
TaskSlotTableImpl
TaskSlotTableImpl
是 Flink 中 TaskExecutor 的一个核心组件,它是接口 TaskSlotTable
的默认实现。顾名思义,它的主要职责是在 TaskExecutor 节点上管理所有的任务槽(TaskSlot),跟踪它们的状态,并管理在这些槽中运行的任务。
TaskSlotTableImpl
可以看作是 TaskExecutor 内部的 "户籍警",它精确地记录了每个 "房间"(Slot)的 "居住" 情况。其核心职责包括:
- Slot 管理 :负责 Slot 的分配(
allocateSlot
)、释放(freeSlot
)、状态变更(markSlotActive
,markSlotInactive
)。它维护了静态 Slot(启动时就确定数量)和动态 Slot(按需分配)两种模式。 - Task 管理 :当 Task 需要运行时,通过
addTask
方法将其注册到对应的 Slot 中。当 Task 结束后,通过removeTask
方法将其移除。它还提供了按ExecutionAttemptID
或JobID
查询任务的方法。 - 资源管理 :通过
ResourceBudgetManager
(budgetManager
字段) 来跟踪和管理整个 TaskExecutor 的资源(如 CPU、内存)。每次分配 Slot 时,会从中预留资源;释放时则归还。 - 状态报告 :通过
createSlotReport
方法生成SlotReport
。这个报告会发送给 ResourceManager,让 Flink 的 Master 节点了解当前 TaskExecutor 的 Slot 使用情况,以便进行任务调度。 - 超时处理 :与
TimerService
集成,为一个已分配但长时间未被使用的 Slot 设置超时。如果超时,会通过SlotActions
接口通知 TaskExecutor 回收该 Slot,防止资源泄露。
关键数据结构(字段)
为了完成上述职责,TaskSlotTableImpl
内部维护了几个关键的数据结构:
-
private final int numberSlots;
- 定义了 TaskExecutor 启动时配置的静态 Slot 数量。
-
private final Map<Integer, TaskSlot<T>> taskSlots;
- 这是最核心的存储结构,记录了所有当前存在 的 Slot(包括静态和动态的)。Key 是 Slot 的索引(index),Value 是
TaskSlot
对象本身。TaskSlot
对象封装了 Slot 的所有信息,如资源配置、状态、内部运行的任务等。
- 这是最核心的存储结构,记录了所有当前存在 的 Slot(包括静态和动态的)。Key 是 Slot 的索引(index),Value 是
-
private final Map<AllocationID, TaskSlot<T>> allocatedSlots;
- 一个辅助性的 Map,用于通过
AllocationID
快速查找一个已经分配的TaskSlot
。AllocationID
是 ResourceManager 分配 Slot 时生成的唯一标识。这在处理来自 JobManager 的请求时非常高效。
- 一个辅助性的 Map,用于通过
-
private final Map<ExecutionAttemptID, TaskSlotMapping<T>> taskSlotMappings;
- 用于快速从一个具体的任务执行实例(
ExecutionAttemptID
)找到它所在的TaskSlot
。这在任务需要被移除或查询时非常有用。
- 用于快速从一个具体的任务执行实例(
-
private final Map<JobID, Set<AllocationID>> slotsPerJob;
- 按
JobID
对 Slot 进行分组,记录了每个 Job 在这个 TaskExecutor 上分配了哪些 Slot。这在处理整个 Job 级别的操作(如 Job 结束时清理资源)时非常方便。
- 按
-
private final ResourceBudgetManager budgetManager;
- 资源预算管理器,用于检查分配 Slot 时是否有足够的资源。
-
private final TimerService<AllocationID> timerService;
- 定时器服务,用于处理 Slot 的超时逻辑。
-
private volatile State state;
TaskSlotTable
自身的状态,有CREATED
,RUNNING
,CLOSING
,CLOSED
四种,保证了其生命周期的正确管理。
Slot 分配: allocateSlot(...)
java
// ... existing code ...
@Override
public void allocateSlot(
int requestedIndex,
JobID jobId,
AllocationID allocationId,
ResourceProfile resourceProfile,
Duration slotTimeout)
throws SlotAllocationException {
checkRunning();
Preconditions.checkArgument(requestedIndex < numberSlots);
// The negative requestIndex indicate that the SlotManager allocate a dynamic slot, we
// transfer the index to an increasing number not less than the numberSlots.
int index = requestedIndex < 0 ? nextDynamicSlotIndex() : requestedIndex;
ResourceProfile effectiveResourceProfile =
resourceProfile.equals(ResourceProfile.UNKNOWN)
? defaultSlotResourceProfile
: resourceProfile;
TaskSlot<T> taskSlot = allocatedSlots.get(allocationId);
if (taskSlot != null) {
// ... existing code ...
throw new SlotAllocationException(
// ... existing code ...
} else if (isIndexAlreadyTaken(index)) {
throw new SlotAllocationException(
// ... existing code ...
}
if (!budgetManager.reserve(effectiveResourceProfile)) {
throw new SlotAllocationException(
// ... existing code ...
);
}
LOG.info(
"Allocated slot for {} with resources {}.", allocationId, effectiveResourceProfile);
taskSlot =
new TaskSlot<>(
index,
effectiveResourceProfile,
memoryPageSize,
jobId,
allocationId,
memoryVerificationExecutor);
taskSlots.put(index, taskSlot);
// update the allocation id to task slot map
allocatedSlots.put(allocationId, taskSlot);
// register a timeout for this slot since it's in state allocated
timerService.registerTimeout(allocationId, slotTimeout.toMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);
// add this slot to the set of job slots
Set<AllocationID> slots = slotsPerJob.get(jobId);
if (slots == null) {
slots = CollectionUtil.newHashSetWithExpectedSize(4);
slotsPerJob.put(jobId, slots);
}
slots.add(allocationId);
}
// ... existing code ...
这是 Slot 管理的入口。其逻辑如下:
- 状态检查 :
checkRunning()
确保TaskSlotTable
处于运行状态。 - 索引处理 :如果
requestedIndex
是负数,表示这是一个动态 Slot 请求,会通过nextDynamicSlotIndex()
生成一个大于等于静态 Slot 数量的新索引。 - 重复性检查 :检查此
allocationId
是否已存在,或者目标index
是否已被占用,防止重复分配。 - 资源预留 :调用
budgetManager.reserve()
尝试预留资源。如果资源不足,则抛出SlotAllocationException
。 - 创建 Slot :
new TaskSlot<>(...)
创建一个新的TaskSlot
实例,其初始状态为ALLOCATED
。 - 更新映射 :将新创建的
TaskSlot
添加到taskSlots
和allocatedSlots
等 Map 中。 - 注册超时 :调用
timerService.registerTimeout()
为这个新分配的 Slot 注册一个超时。如果这个 Slot 在超时时间内没有被markSlotActive()
激活(即没有 Task 部署上来),定时器会触发,通知 TaskExecutor 回收它。
激活 Slot: markSlotActive(...)
java
// ... existing code ...
@Override
public boolean markSlotActive(AllocationID allocationId) throws SlotNotFoundException {
checkRunning();
TaskSlot<T> taskSlot = getTaskSlot(allocationId);
if (taskSlot != null) {
return markExistingSlotActive(taskSlot);
} else {
throw new SlotNotFoundException(allocationId);
}
}
private boolean markExistingSlotActive(TaskSlot<T> taskSlot) {
if (taskSlot.markActive()) {
// unregister a potential timeout
LOG.info("Activate slot {}.", taskSlot.getAllocationId());
timerService.unregisterTimeout(taskSlot.getAllocationId());
return true;
} else {
return false;
}
}
// ... existing code ...
当 TaskExecutor 准备向一个 Slot 部署 Task 时,会调用此方法。
- 找到对应的
TaskSlot
。 - 调用
taskSlot.markActive()
将其内部状态从ALLOCATED
变为ACTIVE
。 - 关键一步 :调用
timerService.unregisterTimeout()
取消之前注册的超时。因为 Slot 已经被激活并即将使用,不再需要超时回收逻辑。
释放 Slot: freeSlotInternal(...)
java
// ... existing code ...
private CompletableFuture<Void> freeSlotInternal(TaskSlot<T> taskSlot, Throwable cause) {
AllocationID allocationId = taskSlot.getAllocationId();
// ... (logging) ...
if (taskSlot.isEmpty()) {
// remove the allocation id to task slot mapping
allocatedSlots.remove(allocationId);
// unregister a potential timeout
timerService.unregisterTimeout(allocationId);
JobID jobId = taskSlot.getJobId();
Set<AllocationID> slots = slotsPerJob.get(jobId);
// ... (error checking) ...
slots.remove(allocationId);
if (slots.isEmpty()) {
slotsPerJob.remove(jobId);
}
taskSlots.remove(taskSlot.getIndex());
budgetManager.release(taskSlot.getResourceProfile());
}
return taskSlot.closeAsync(cause);
}
// ... existing code ...
这个内部方法处理 Slot 的释放逻辑。
- 检查是否为空 :
taskSlot.isEmpty()
检查 Slot 中是否还有正在运行的 Task。 - 清理元数据 :如果 Slot 为空,就从
allocatedSlots
,slotsPerJob
,taskSlots
等所有管理结构中移除该 Slot 的信息。 - 释放资源 :调用
budgetManager.release()
将该 Slot 占用的资源归还给预算管理器。 - 关闭 Slot :
taskSlot.closeAsync(cause)
会处理TaskSlot
自身的关闭逻辑,比如清理内存管理器等。如果 Slot 不为空,它会等待内部的任务结束后再完成清理。
添加任务: addTask(...)
java
// ... existing code ...
@Override
public boolean addTask(T task) throws SlotNotFoundException, SlotNotActiveException {
checkRunning();
Preconditions.checkNotNull(task);
TaskSlot<T> taskSlot = getTaskSlot(task.getAllocationId());
if (taskSlot != null) {
if (taskSlot.isActive(task.getJobID(), task.getAllocationId())) {
if (taskSlot.add(task)) {
taskSlotMappings.put(
task.getExecutionId(), new TaskSlotMapping<>(task, taskSlot));
return true;
} else {
return false;
}
} else {
throw new SlotNotActiveException(task.getJobID(), task.getAllocationId());
}
} else {
throw new SlotNotFoundException(task.getAllocationId());
}
}
// ... existing code ...
将一个 Task "放进" Slot 的过程。
- 通过
AllocationID
找到对应的TaskSlot
。 taskSlot.isActive(...)
检查 Slot 是否处于ACTIVE
状态,并且 JobID 和 AllocationID 匹配。这是重要的安全检查,确保 Task 被部署到正确的 Slot。taskSlot.add(task)
将 Task 本身(Payload)添加到TaskSlot
内部的tasks
Map 中。taskSlotMappings.put(...)
更新taskSlotMappings
,建立ExecutionAttemptID
到TaskSlot
的映射。
并发模型
TaskSlotTableImpl
本身不是线程安全的 。它的所有公开方法都应该在同一个线程中调用,这个线程就是 TaskExecutor 的主线程(Main Thread)。Flink 通过 ComponentMainThreadExecutor
来保证这一点。在 TaskExecutor
的实现中,所有对 taskSlotTable
的调用都会被提交到主线程的执行队列中,从而避免了并发问题。
总结
TaskSlotTableImpl
是 Flink TaskExecutor 的大脑中枢和资源账本。它通过一系列精心设计的 Map 结构,高效地管理着 Slot 的生命周期、资源分配和任务的归属。它与 TimerService
和 ResourceBudgetManager
紧密协作,确保了 TaskExecutor 上资源使用的正确性和高效性,是 Flink 分布式执行引擎中不可或缺的一环。
各种ID的含义
Flink 是一个分布式系统,需要在不同组件(JobManager, TaskManager, Client)之间唯一地标识各种实体。这些 ID 就是它们的"身份证"。
-
ResourceID
: 代表一个 TaskManager 。每个 TaskManager 启动时都会生成一个唯一的ResourceID
。可以把它看作是某个工作进程(Worker Process)的唯一标识。 -
SlotID
: 代表一个 物理上的 Task Slot 。它由ResourceID
和一个从0开始的整数slotNumber
组成。例如,SlotID(resourceId_A, 2)
就明确指向了 TaskManager A 上的第3个 Slot。它标识的是一个物理资源槽位。 -
JobID
: 代表一个 Flink 作业 。提交的每一个 Flink 程序都会被分配一个唯一的JobID
。 -
AllocationID
: 这是理解的关键!它代表一次分配行为 。当 ResourceManager 决定将一个空闲的 Slot 分配给某个 Job 时,它会生成一个AllocationID
。这个 ID 唯一地标识了"某个 Slot 在某个时间段被分配给了某个 Job"这件事 。它像一份租约,将一个物理的SlotID
和一个逻辑的JobID
绑定在了一起。如果这个 Slot 被释放,然后又被分配给同一个 Job 或者另一个 Job,它会得到一个全新的AllocationID
。 -
ExecutionAttemptID
: 代表一次具体的任务执行尝试 。一个 Flink 算子(比如map
)会有多个并行实例(Subtask),每个实例如果失败了还可能重试。ExecutionAttemptID
唯一标识了某个算子的某个并行实例的某一次执行尝试。这是 Flink 中最细粒度的执行单位。
Slot Sharing 的实现
一个 Slot 可以运行多个 Task ,但这有一个前提:这些 Task 必须来自同一个 Job 。这就是 Flink 著名的 Slot Sharing(槽共享)机制。
那么,为什么代码里看起来是唯一的呢?我们来看数据结构:
在 TaskSlotTableImpl.java
中,我们看到这个映射:
java
// ... existing code ...
/** Mapping from allocation id to task slot. */
private final Map<AllocationID, TaskSlot<T>> allocatedSlots;
// ... existing code ...
这个 allocatedSlots
Map 的 Key 是 AllocationID
,Value 是 TaskSlot<T>
。这是一个一对一 的关系。这正印证了我们上面说的,一个 AllocationID
(一次分配/租约)只对应一个 TaskSlot
对象。
那么多个 Task 是如何放进去的呢?
答案在 TaskSlot
类本身。让我们看看 TaskSlot.java
的内部结构:
java
// ... existing code ...
public class TaskSlot<T extends TaskSlotPayload> implements AutoCloseableAsync {
// ... existing code ...
/** Tasks running in this slot. */
private final Map<ExecutionAttemptID, T> tasks;
// ... existing code ...
/** Job id to which the slot has been allocated. */
private final JobID jobId;
/** Allocation id of this slot. */
private final AllocationID allocationId;
// ... existing code ...
}
看到了吗?在 TaskSlot
内部,有一个 tasks
Map,它的 Key 是 ExecutionAttemptID
。
所以整个关系链是这样的:
- TaskManager 通过
AllocationID
知道它有一个 Slot 被分配出去了,这个分配由一个TaskSlot
对象来代表。 - 这个
TaskSlot
对象内部维护了一个Map<ExecutionAttemptID, T>
。 - 当属于同一个 Job 的多个 Task(它们有不同的
ExecutionAttemptID
)被调度到这个 Slot 时,它们会被一个个地put
进这个内部的tasks
Map 里。
我们再看一下 addTask
方法的逻辑就更清晰了:
java
// ... existing code ...
@Override
public boolean addTask(T task) throws SlotNotFoundException, SlotNotActiveException {
// ... existing code ...
// 1. 先通过 task 的 AllocationID 找到唯一的 TaskSlot 对象
TaskSlot<T> taskSlot = getTaskSlot(task.getAllocationId());
if (taskSlot != null) {
if (taskSlot.isActive(task.getJobID(), task.getAllocationId())) {
// 2. 然后把 task 添加到这个 TaskSlot 内部的 tasks map 中
if (taskSlot.add(task)) {
// 3. 同时记录 ExecutionID -> TaskSlot 的映射,方便反向查找
taskSlotMappings.put(
task.getExecutionId(), new TaskSlotMapping<>(task, taskSlot));
return true;
}
// ... existing code ...
为了方便理解,我们可以打个比方:
- TaskManager (
ResourceID
):一栋公寓楼。 - 物理 Slot (
SlotID
):公寓楼里的一个房间,比如 301 号房。 - Job (
JobID
):一个家庭,比如"张三"家。 - Allocation (
AllocationID
):一份租房合同,唯一标识了"张三家租下了301号房"这件事。这份合同是唯一的。 - Task (
ExecutionAttemptID
):张三家里的成员,比如张三、张三的妻子、张三的孩子。
这样就很清楚了:一份租房合同 (AllocationID
) 对应一个房间 (TaskSlot
)。但是这个房间里可以住多个家庭成员 (Task
)。这就是 Flink 通过这些 ID 实现 Slot Sharing 的机制。代码中 allocatedSlots
是一对一的,是因为它管理的是"合同",而 TaskSlot
内部的 tasks
是一对多的,因为它管理的是住在里面的"家庭成员"。
ResourceProfile
ResourceProfile
是 Flink 资源管理框架中的一个核心数据结构。它以一种标准化的方式,完整地描述了一个计算任务(Task)或者一个计算槽位(Slot)所需要的或所拥有的全部资源。这不仅仅包括常见的 CPU 和内存,还包括了可扩展的外部资源(如 GPU)。
这个类的主要作用是:
- 资源规格化:为 Flink 的调度器(Scheduler)提供一个统一的资源描述模型。
- 资源匹配:判断一个可用的 Slot 资源是否能满足一个待调度 Task 的资源需求。
- 资源计算:支持对资源进行合并(merge)、相减(subtract)、相乘(multiply)等操作,方便进行资源统计和规划。
ResourceProfile
本质上是一个不可变(Immutable)的数据容器,包含了多种资源的量化描述。
java
// ... existing code ...
public class ResourceProfile implements Serializable {
// ... existing code ...
/** How many cpu cores are needed. Can be null only if it is unknown. */
@Nullable private final CPUResource cpuCores;
/** How much task heap memory is needed. */
@Nullable // can be null only for UNKNOWN
private final MemorySize taskHeapMemory;
/** How much task off-heap memory is needed. */
@Nullable // can be null only for UNKNOWN
private final MemorySize taskOffHeapMemory;
/** How much managed memory is needed. */
@Nullable // can be null only for UNKNOWN
private final MemorySize managedMemory;
/** How much network memory is needed. */
@Nullable // can be null only for UNKNOWN
private final MemorySize networkMemory;
/** A extensible field for user specified resources from {@link ResourceSpec}. */
private final Map<String, ExternalResource> extendedResources;
// ... existing code ...
}
字段分析:
cpuCores
:CPUResource
类型,描述所需的 CPU核心数,可以是小数(例如 0.5 表示半个核心)。taskHeapMemory
:MemorySize
类型,描述任务所需的 JVM 堆内存。taskOffHeapMemory
:MemorySize
类型,描述任务所需的 堆外内存(非托管部分)。managedMemory
:MemorySize
类型,描述任务所需的托管内存 (由MemoryManager
管理的那部分)。networkMemory
:MemorySize
类型,描述任务所需的网络缓冲区内存。extendedResources
:Map<String, ExternalResource>
类型,这是一个可扩展的字段,用于描述除了上述标准资源之外的其他资源,最典型的例子就是 GPU。Key 是资源名称(如 "gpu"),Value 是ExternalResource
对象,包含了资源的数量。
所有字段都是 final
的,保证了 ResourceProfile
实例的不可变性,这对于在多线程调度环境中使用是至关重要的。
ResourceProfile
定义了几个非常有用的静态常量实例,代表了特殊的资源状态。
java
// ... existing code ...
/**
* A ResourceProfile that indicates an unknown resource requirement.
*/
public static final ResourceProfile UNKNOWN = new ResourceProfile();
/** A ResourceProfile that indicates infinite resource that matches any resource requirement. */
@VisibleForTesting
public static final ResourceProfile ANY =
newBuilder()
.setCpuCores(Double.MAX_VALUE)
.setTaskHeapMemory(MemorySize.MAX_VALUE)
.setTaskOffHeapMemory(MemorySize.MAX_VALUE)
.setManagedMemory(MemorySize.MAX_VALUE)
.setNetworkMemory(MemorySize.MAX_VALUE)
.build();
/** A ResourceProfile describing zero resources. */
public static final ResourceProfile ZERO = newBuilder().build();
// ... existing code ...
UNKNOWN
: 表示一个未知的资源需求。它的所有内部字段都是null
。当一个任务的资源需求无法确定时,会使用它。任何尝试获取其具体资源值(如getCpuCores()
)的操作都会抛出UnsupportedOperationException
。ANY
: 表示一个"无限大"的资源。它的所有资源字段都被设置为了最大值。它能够匹配任何资源需求(ANY.isMatching(someProfile)
总是true
)。主要用于测试或某些特殊场景。ZERO
: 表示一个零资源。所有资源字段都为 0。
资源匹配:isMatching
和 allFieldsNoLessThan
这是 ResourceProfile
最核心的功能之一,用于判断资源是否满足需求。
-
isMatching(ResourceProfile required)
: 这个方法的语义比较特殊,它不是 检查当前 profile 是否大于等于required
profile。从代码实现来看,它主要处理一些特殊情况:- 如果当前 profile 是
ANY
,返回true
。 - 如果两个 profile 完全相等 (
equals
),返回true
。 - 如果
required
profile 是UNKNOWN
,返回true
。 - 在其他情况下,返回
false
。 这个方法的命名可能有些误导,它并不是一个通用的"资源满足"检查。
- 如果当前 profile 是
-
allFieldsNoLessThan(ResourceProfile other)
: 这个方法才是真正意义上的"资源满足"检查。它会逐一比较当前 profile 的每一个资源维度 (CPU、各种内存、所有扩展资源)是否都大于或等于other
profile 中对应的资源维度。只有当所有维度都满足条件时,才返回true
。这是调度器在为任务寻找可用 Slot 时进行匹配的核心逻辑。java// ... existing code ... public boolean allFieldsNoLessThan(final ResourceProfile other) { // ... (checks for ANY, UNKNOWN, etc.) ... if (cpuCores.getValue().compareTo(other.cpuCores.getValue()) >= 0 && taskHeapMemory.compareTo(other.taskHeapMemory) >= 0 && taskOffHeapMemory.compareTo(other.taskOffHeapMemory) >= 0 && managedMemory.compareTo(other.managedMemory) >= 0 && networkMemory.compareTo(other.networkMemory) >= 0) { for (Map.Entry<String, ExternalResource> resource : other.extendedResources.entrySet()) { if (!extendedResources.containsKey(resource.getKey()) || extendedResources .get(resource.getKey()) .getValue() .compareTo(resource.getValue().getValue()) < 0) { return false; } } return true; } return false; } // ... existing code ...
资源运算:merge
, subtract
, multiply
ResourceProfile
支持基本的算术运算,这使得资源统计和管理变得非常方便。
merge(ResourceProfile other)
: 将两个ResourceProfile
相加,返回一个新的ResourceProfile
,其每个资源维度都是两个输入 profile 对应维度的和。这常用于计算一组任务或一组 TaskManager 的总资源。subtract(ResourceProfile other)
: 从当前 profile 中减去other
profile,返回一个新的ResourceProfile
。用于计算剩余可用资源。multiply(int multiplier)
: 将当前 profile 的所有资源维度乘以一个系数,返回一个新的ResourceProfile
。例如,用于计算n
个相同 Slot 的总资源。
这些运算的实现都很直观,就是对内部的每个字段分别进行加、减、乘操作,然后构造一个新的实例。
构造与使用
ResourceProfile
的构造函数是私有的,外部只能通过 Builder
模式或者静态工厂方法来创建实例。
ResourceProfile.newBuilder()
: 获取一个构建器,可以链式调用setCpuCores()
,setManagedMemoryMB()
等方法来设置资源,最后调用build()
生成实例。ResourceProfile.fromResourceSpec(...)
: 从一个更底层的ResourceSpec
对象(通常在定义算子资源时使用)转换而来。
总结
ResourceProfile
是 Flink 细粒度资源管理的核心抽象。它通过一个不可变的、包含多维度资源的标准化对象,为整个调度系统提供了清晰、健壮的资源模型。
- 结构上,它清晰地划分了 CPU、堆内存、堆外内存、托管内存、网络内存和扩展资源,覆盖了任务运行所需的所有资源类型。
- 功能上 ,它提供了精确的资源匹配逻辑 (
allFieldsNoLessThan
) 和方便的资源算术运算 (merge
,subtract
等),极大地简化了 ResourceManager 和 SlotManager 中的资源管理逻辑。 - 设计上 ,不可变性保证了其在并发环境下的线程安全,而特殊的
UNKNOWN
,ANY
,ZERO
实例则优雅地处理了各种边界情况。
可以说,ResourceProfile
是连接用户资源声明、TaskManager 资源供给和调度器资源决策的关键桥梁。