《大数据技术丛书Flink原理、实战与性能优化》—1.4.2　基本架构图

1.4.2　基本架构图

Flink系统架构设计如图1-6所示，可以看出Flink整个系统主要由两个组件组成，分别为JobManager和TaskManager，Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master节点，TaskManager为Worker（Slave）节点。所有组件之间的通信都是借助于Akka Framework，包括任务的状态以及Checkpoint触发等信息。

（1）Client客户端

客户端负责将任务提交到集群，与JobManager构建Akka连接，然后将任务提交到JobManager，通过和JobManager之间进行交互获取任务执行状态。客户端提交任务可以采用CLI方式或者通过使用Flink WebUI提交，也可以在应用程序中指定JobManager的RPC网络端口构建ExecutionEnvironment提交Flink应用。

图1-6　Flink基本架构图

（2）JobManager

JobManager负责整个Flink集群任务的调度以及资源的管理，从客户端中获取提交的应用，然后根据集群中TaskManager上TaskSlot的使用情况，为提交的应用分配相应的TaskSlots资源并命令TaskManger启动从客户端中获取的应用。JobManager相当于整个集群的Master节点，且整个集群中有且仅有一个活跃的JobManager，负责整个集群的任务管理和资源管理。JobManager和TaskManager之间通过Actor System进行通信，获取任务执行的情况并通过Actor System将应用的任务执行情况发送给客户端。同时在任务执行过程中，Flink JobManager会触发Checkpoints操作，每个TaskManager节点收到Checkpoint触发指令后，完成Checkpoint操作，所有的Checkpoint协调过程都是在Flink JobManager中完成。当任务完成后，Flink会将任务执行的信息反馈给客户端，并且释放掉TaskManager中的资源以供下一次提交任务使用。

（3）TaskManager

TaskManager相当于整个集群的Slave节点，负责具体的任务执行和对应任务在每个节点上的资源申请与管理。客户端通过将编写好的Flink应用编译打包，提交到JobManager，然后JobManager会根据已经注册在JobManager中TaskManager的资源情况，将任务分配给有资源的TaskManager节点，然后启动并运行任务。TaskManager从JobManager接收需要部署的任务，然后使用Slot资源启动Task，建立数据接入的网络连接，接收数据并开始数据处理。同时TaskManager之间的数据交互都是通过数据流的方式进行的。

可以看出，Flink的任务运行其实是采用多线程的方式，这和MapReduce多JVM进程的方式有很大的区别Fink能够极大提高CPU使用效率，在多个任务和Task之间通过TaskSlot方式共享系统资源，每个TaskManager中通过管理多个TaskSlot资源池进行对资源进行有效管理。

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