flink on k8s作业提交流程源码解析

flink on k8s作业提交流程源码解析Flink on Kubernetes: 作业提交流程源码解析
Apache Flink是一个快速、可扩展且容错的分布式流处理框架，而Kubernetes
是一个流行的容器编排平台。

结合使用Flink和Kubernetes可以为数据处理工作负
载提供高效的资源管理和弹性部署。

本文将分析Flink on Kubernetes中作业提交的
流程，并深入挖掘源代码中的关键细节。

1. Flink on Kubernetes的架构概述
Flink on Kubernetes的架构由两个主要组件组成：Flink Controller和Job Manager。

Flink Controller是负责与Kubernetes API交互的控制器，它负责创建和
管理Job Manager的Pod以及与其通信。

Job Manager是Flink作业的主要执行引擎，它负责接收作业提交请求并管理作业的执行。

2. 作业提交流程源码解析
在Flink on Kubernetes中，作业提交的流程可以分为以下几个关键步骤：
2.1. 创建Job Cluster
作业提交的第一步是创建Job Manager的Pod，即Job Cluster。

这是通过Flink Controller向Kubernetes API发送创建Pod的请求来完成的。

在这个过程中，Flink Controller将根据配置文件中的参数设置创建Pod的规格，然后将Pod的定义发送
给Kubernetes API。

一旦Pod被成功创建，Flink Controller将记录Pod的状态并为
其分配一个唯一的标识符。

2.2. 部署作业文件
一旦Job Cluster创建成功，接下来需要将作业文件部署到Job Manager的Pod 中。

这是通过将作业文件复制到Pod的文件系统中来实现的。

具体而言，Flink
Controller会将作业文件打包成一个tar文件，并使用Kubernetes的文件传输机制将tar文件复制到Pod中的指定目录。

然后，Flink Controller将告诉Job Manager在
Pod中的哪个目录可以找到该作业文件。

2.3. 启动Job Manager
作业文件部署完成后，Flink Controller会向Job Manager发送启动命令。

这是
通过给Job Manager的Pod发送一个触发启动的信号来实现的。

一旦Job Manager
接收到这个信号，它将解压作业文件并加载作业的配置和代码。

接下来，Job Manager将启动指定的作业并开始执行。

2.4. 监控作业执行状态
在作业执行过程中，Flink Controller会定期向Job Manager查询作业的执行状态。

这是通过向Job Manager的Pod发送特定的请求来实现的。

Job Manager将返
回作业的当前状态，例如RUNNING、FINISHED或FAILED。

Flink Controller将
根据这些状态更新作业的元数据，并可根据需要采取相应的操作，如重新启动失败的作业或停止完成的作业。

3. 关键源码解析
在Flink on Kubernetes的源码中，核心的逻辑位于`KubernetesResourceManager`
和`FlinkKubernetesSessionCli`类中。

这两个类负责与Kubernetes API进行交互，并
处理作业提交的各个步骤。

`KubernetesResourceManager`负责管理与Kubernetes的连接以及与Pod的交互。

它使用Kubernetes的Java客户端提供的API来发送创建Pod、查询Pod状态和删
除Pod等请求。

此外，`KubernetesResourceManager`还负责解析作业配置文件中的
参数，并根据这些参数设置Pod的规格。

`FlinkKubernetesSessionCli`类是Flink的入口点，它处理用户提交作业的请求。

它首先解析用户提交的参数，然后实例化`KubernetesResourceManager`。

接下来，
它调用`KubernetesResourceManager`的方法来创建Job Cluster并部署作业文件。

最后，`FlinkKubernetesSessionCli`类监控作业的执行状态并报告给用户。

4. 总结
通过对Flink on Kubernetes作业提交流程的源码解析，我们了解了Flink on Kubernetes的整体架构以及关键的执行步骤。

我们发现Flink Controller和Job Manager之间的紧密合作，以及与Kubernetes API的交互使得作业的提交和执行过程变得简单而高效。

熟悉这些源码细节可以帮助我们更好地理解并优化Flink on Kubernetes的性能和可靠性。