揭开 Flink 作业调度的神秘面纱，通向实时计算的新视野

Flink 是一个功能强大的分布式流处理框架，以其高吞吐量、低延迟和精确一次性语义而著称。在 Flink 中，作业调度发挥着至关重要的作用，确保作业高效可靠地执行。

当一个作业提交给 Flink 时，JobManager 会将作业转换为一个执行图（ExecutionGraph），然后根据作业的并行度和集群资源情况，将作业的各个子任务分配给不同的 TaskManager。TaskManager 负责执行子任务并产生结果。

Flink 的作业调度不仅限于简单的任务分配，它还包含了许多复杂的机制，以确保作业的可靠性和容错性。例如，Flink 采用了反压机制，当某个子任务的输出速度超过下游子任务的处理速度时，上游子任务会自动降低输出速度，以避免数据丢失。

此外，Flink 还提供了多种容错机制，以应对各种故障情况。例如，当某个 TaskManager 发生故障时，Flink 会自动将该 TaskManager 上的子任务重新分配给其他 TaskManager，以确保作业继续正常执行。

Flink 的作业调度机制经过了多年的发展和完善，已经成为一个非常成熟和可靠的系统。它可以高效地处理各种规模的作业，并确保作业的可靠性和容错性。

下面，我们来详细介绍 Flink 作业调度的各个方面：

1. 作业提交

当用户提交一个作业给 Flink 时，首先需要创建一个 JobGraph 对象。JobGraph 对象包含了作业的拓扑结构、并行度等信息。

然后，用户需要将 JobGraph 对象提交给 JobManager。JobManager 会对 JobGraph 对象进行验证，并将其转换为一个执行图（ExecutionGraph）。

2. 执行图生成

执行图是作业执行的蓝图。它包含了作业的所有子任务以及子任务之间的依赖关系。JobManager 会根据作业的并行度和集群资源情况，将作业的各个子任务分配给不同的 TaskManager。

3. 资源管理

Flink 使用一种名为 YARN 的资源管理系统。YARN 会为 Flink 分配必要的资源，包括 CPU、内存和网络带宽。

4. 任务分配

当 TaskManager 向 JobManager 注册时，JobManager 会将可执行的任务分配给 TaskManager。TaskManager 会根据分配的任务，启动相应的子任务并开始执行。

5. 反压机制

Flink 采用了反压机制，以避免数据丢失。当某个子任务的输出速度超过下游子任务的处理速度时，上游子任务会自动降低输出速度。

6. 容错机制

Flink 提供了多种容错机制，以应对各种故障情况。例如，当某个 TaskManager 发生故障时，Flink 会自动将该 TaskManager 上的子任务重新分配给其他 TaskManager，以确保作业继续正常执行。

7. 作业监控

Flink 提供了一个名为 Web UI 的工具，用于监控作业的执行情况。用户可以通过 Web UI 查看作业的拓扑结构、执行进度、资源消耗等信息。

8. 作业取消

用户可以随时取消作业。当作业被取消时，JobManager 会向所有 TaskManager 发送取消指令，TaskManager 会停止执行子任务并释放资源。