Flink源码解析(三)——从RM与TM的心跳交互分析Flink心跳机制

本文主要是介绍Flink源码解析(三)——从RM与TM的心跳交互分析Flink心跳机制，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

0. 说明

基于Flink 1.12

1. 背景知识

1.1 Actor模型

Flink底层RPC是通过AKKA实现的，AKKA是基于Actor模型实现的框架。下面，将大致介绍一下actor模型。
在Actor模型中，一切事物都是actor，一个actor是一个基本的计算单元，每个actor是完全隔离的，不会共享内存，也就不会有共享数据带来的并发问题；它们是自己维护自身的状态，该状态不会被其他actor直接修改。
整体模型大致是：多个actor同时运行，每个actor接收消息，并根据消息做出相应的反应。消息本身是通过异步的形式发送给actor的，消息会被存储在一个叫做“邮箱（mailbox）”的地方，actor会顺序的处理收到的信息，避免锁的使用。从描述可以了解到actor模型中，消息的发送者和已发送消息解耦，是以并发的形式处理数据的。

1.2 RPC

RPC作用是让远程调用像本地调用，封装调用的细节。
Flink定义了各个组件的Gateway，通过回调的方式隐藏实现细节，将业务本身和通信解绑了，方便RPC调用。目前，Flink的RPC请求的底层通信是通过AKKA的实现的。

1.2.1 RPC相关的接口

RPCGateway
所有Rpc组件的网关，定义了各组件的Rpc接口，提供了获取地址和主机名的功能；
RPCEndpoint
RPCEndpoint是Flink RPC调用的基类，所有具有分布式调用能力的组件都需要继承该接口。

RpcService
RPC服务提供者，提供开始、停止服务等功能，以及提供远程功能；
三者的关系如下：

public abstract class RpcEndpoint implements RpcGateway, AutoCloseableAsyn{
//启动sever和获取RPC Gateway
/** RPC service to be used to start the RPC server and to obtain rpc gateways. */
private final RpcService rpcService;
//RpcServer用于启动和连接到RpcEndpoint， 连接到rpc服务器将返回一个RpcGateway，为RpcService提供RPC服务/连接远程Server
/** Interface to access the underlying rpc server. */
protected final RpcServer rpcServer;
}

2. Flink心跳机制

2.1 核心接口

2.1.1 HeartbeatTarget

是可以发送心跳和请求心跳相应组件接口，是对具备心跳能力对象的一种抽象。
HeartbeatTarget的函数具备以下两种动作：

receiveHeartbeat 向某个节点发送心跳响应，其参数heartbeatOrigin就是该节点；
requestHeartbeat
要求某个节点发送心跳信息，其参数requestOrigin就是心跳信息上报的节点。

2.1.2 HeartbeatMonitor

HeartbeatMonitor管理HeartbeatTarget的心跳状态。当在指定时间内未收到心跳信息时，monitor将会通知对应的HeartbeatListener，收到心跳信息后会重置其定时器。其工厂接口如下：

     HeartbeatMonitor<O> createHeartbeatMonitor(
                ResourceID resourceID,
                HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget,
                ScheduledExecutor mainThreadExecutor,
                HeartbeatListener<?, O> heartbeatListener,  //用于处理心跳信息
                long heartbeatTimeoutIntervalMs);

2.1.3 HeartbeatListener

HeartbeatListener是和HeartbeatManager交互的接口，Flink的业务的处理逻辑需要继承该接口以处理心跳结果，其三个回调函数如下：

notifyHeartbeatTimeout ：通知心跳超时；
reportPayload：处理节点发来的Payload载荷；
retrievePayLoad：获取对某节点发下一次心跳请求的Payload载荷

2.1.4 HeartbeatManager

心跳的管理者，用于开始/停止对HeartbeatTarget的心跳监控，以及会处理某个节点的心跳超时。
HeartbeatManager继承了HeartbeatTarget，其具有了HeartbeatTarget的函数功能以外，该接口还有以下四种函数：

monitorTarget
开始监控HeartbeatTarget，HeartbeatTarget的心跳超时后，将会通知HeartbeatListener；
unmonitorTarget 停止监控某节点；
stop 停止HeartbeatManager；
getLastHeartbeatFrom 返回特定节点最近一次心跳信息；

核心接口交互的大致过程：HeartbeatManager将HeartbeatTarget放入到监控列表中，当心跳超时时，HeartbeatMonitor回通知HeartbeatListener处理，通过对HeartbeatListener的实现，完成相关处理心跳超时的逻辑。

2.2. 核心接口的实现

下面通过分析1.3.1中核心接口的实现类，来具体分析心跳处理的过程。

2.2.1 HearbeatManagerImpl

该manager维护了一个heartbeat 的监控对象（HeartbeatMonitor）和资源ID信息，当收到新的心跳信息是，monitor对象将会被更新；心跳超时时，将会通知HeartbeatListenter对象。

public class HeartbeatManagerImpl<I, O> implements HeartbeatManager<I, O> {
  //心跳间隔
  /** Heartbeat timeout interval in milli seconds. */
  private final long heartbeatTimeoutIntervalMs;
  //心跳
  /** Heartbeat listener with which the heartbeat manager has been associated. */
  private final HeartbeatListener<I, O> heartbeatListener;
  //使用一个map存放资源-心跳的monitor信息，其monitorTarget方法就是将对应信息放入该map中
  /** Map containing the heartbeat monitors associated with the respective resource ID. */
  private final ConcurrentHashMap<ResourceID, HeartbeatMonitor<O>> heartbeatTargets;

  /** Running state of the heartbeat manager. */
  protected volatile boolean stopped;

HearbeatManagerImpl实现的主要函数有：

monitorTarget将一个节点加入监控列表中
该方法会根据ResourceID和HeartbeatTarget生成一个HeartbeatMonitor对象，然后将resourceID和该对象组成KV的形式放入heartbeatTargets中。
requestHeartbeat
心跳请求方调用requestHeartbeat要求上报一个心跳信息，该请求会通过RPC异步调用到心跳的上报方（HearbeatManagerImpl的创建者）的requestHeartbeat，以要求上报方向requestOrigin节点发起一个心跳响应。具体过程如下：
- requestHeartbeat会记录下这个请求时间点，然后取消超时，重新创建一个ScheduleFuture去判断requestOrigin的心跳是否超时。后续若是超时了，则将heartbeatMonitor的state置为timeout状态，若是特定时间内requestOrigin响应了，则ScheduleFuture取消，monitor的状态依旧为RUNNING。
- 调用heartbeatListener#reportPayload处理心跳信息，其具体过程依据具体的实现。
- 最后调用receiveHearbeat函数，响应一个心跳给请求方。

2.2.2 HeartbeatManagerSenderImpl

继承于HearbeatManagerImpl，HeartbeatManagerSenderImpl向其监控的heartbeatTarget对象请求心跳的响应，属于主动触发心跳请求。实现了Runnable接口，在其run方法中，会遍历heartbeatMonitor，通过requestHeartbeat()方法向节点获取心跳信息。

  public class HeartbeatManagerSenderImpl<I, O> extends HeartbeatManagerImpl<I, O> implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        if (!stopped) {
            log.debug("Trigger heartbeat request.");
            for (HeartbeatMonitor<O> heartbeatMonitor : getHeartbeatTargets().values()) {
                requestHeartbeat(heartbeatMonitor);
            }
            // 周期性调度，事件周期可配
            getMainThreadExecutor().schedule(this, heartbeatPeriod, TimeUnit.MILLISECONDS);
        }
    }
    // 主动发起心跳请求
    private void requestHeartbeat(HeartbeatMonitor<O> heartbeatMonitor) {
        O payload = getHeartbeatListener().retrievePayload(heartbeatMonitor.getHeartbeatTargetId());
        final HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget = heartbeatMonitor.getHeartbeatTarget();
        // 调用Target的 requestHeartbeat函数
        heartbeatTarget.requestHeartbeat(getOwnResourceID(), payload);
    }

}

2.2.3 HeartbeatMonitorImpl

HeartbeatMonitor管理心跳目标，它在初始化会启动一个ScheduledExecutor。

timeout超时会通知heartbeatListener执行响应的超时逻辑；
在规定时间内收到心跳信息，会重置ScheduledExecutor，重新开始；

public class HeartbeatMonitorImpl<O> implements HeartbeatMonitor<O>, Runnable {

    /** Resource ID of the monitored heartbeat target. */
    private final ResourceID resourceID; //监控的资源ID
    /** Associated heartbeat target. */
    private final HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget;  //心跳目标

    private final ScheduledExecutor scheduledExecutor;
    /** Listener which is notified about heartbeat timeouts. */
    private final HeartbeatListener<?, ?> heartbeatListener;

    HeartbeatMonitorImpl(
            ResourceID resourceID,
            HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget,
            ScheduledExecutor scheduledExecutor,
            HeartbeatListener<?, O> heartbeatListener,
            long heartbeatTimeoutIntervalMs) {

        this.resourceID = Preconditions.checkNotNull(resourceID);
        this.heartbeatTarget = Preconditions.checkNotNull(heartbeatTarget);
        this.scheduledExecutor = Preconditions.checkNotNull(scheduledExecutor);
        this.heartbeatListener = Preconditions.checkNotNull(heartbeatListener);

        Preconditions.checkArgument(
                heartbeatTimeoutIntervalMs > 0L,
                "The heartbeat timeout interval has to be larger than 0.");
        this.heartbeatTimeoutIntervalMs = heartbeatTimeoutIntervalMs;

        lastHeartbeat = 0L;
        //初始化的时候，就启动一个定时任务
        resetHeartbeatTimeout(heartbeatTimeoutIntervalMs);
    }
    
    @Override
    public void run() {
        // The heartbeat has timed out if we're in state running
        if (state.compareAndSet(State.RUNNING, State.TIMEOUT)) {
          //通知heartbeatListener处理
            heartbeatListener.notifyHeartbeatTimeout(resourceID);
        }
    }

    void resetHeartbeatTimeout(long heartbeatTimeout) {
        if (state.get() == State.RUNNING) {
            cancelTimeout();
            //重新开启新的定时任务
            futureTimeout =
                    scheduledExecutor.schedule(this, heartbeatTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS);

            // Double check for concurrent accesses (e.g. a firing of the scheduled future)
            if (state.get() != State.RUNNING) {
                cancelTimeout();
            }
        }
    }

  }

2.2.4 HeartbeatServices

HeartbeatServices为所有需要心跳服务的创建heartbeat receivers and heartbeat senders。

  public class HeartbeatServices {
      /**
     * 创建 heartbeat receivers
     * Creates a heartbeat manager which does not actively send heartbeats.
     */
      public <I, O> HeartbeatManager<I, O> createHeartbeatManager(
            ResourceID resourceId,
            HeartbeatListener<I, O> heartbeatListener,
            ScheduledExecutor mainThreadExecutor,
            Logger log) {

        return new HeartbeatManagerImpl<>(
                heartbeatTimeout, resourceId, heartbeatListener, mainThreadExecutor, log);
    }
     /**
     * 创建 heartbeat sender
     * Creates a heartbeat manager which actively sends heartbeats to monitoring targets.
     */
        public <I, O> HeartbeatManager<I, O> createHeartbeatManagerSender(
            ResourceID resourceId,
            HeartbeatListener<I, O> heartbeatListener,
            ScheduledExecutor mainThreadExecutor,
            Logger log) {

        return new HeartbeatManagerSenderImpl<>(
                heartbeatInterval,
                heartbeatTimeout,
                resourceId,
                heartbeatListener,
                mainThreadExecutor,
                log);
    }
        // 从配置文件配置心跳间隔时间和心跳超时时间
    //两者的关系 0 < 心跳间隔时间 < 心跳超时时间
        public static HeartbeatServices fromConfiguration(Configuration configuration) {
        long heartbeatInterval = configuration.getLong(HeartbeatManagerOptions.HEARTBEAT_INTERVAL);

        long heartbeatTimeout = configuration.getLong(HeartbeatManagerOptions.HEARTBEAT_TIMEOUT);

        return new HeartbeatServices(heartbeatInterval, heartbeatTimeout);
    }
  }

3. RM和TM的交互

3.1. 总述

在一个Flink集群中只有一个ResourceManager（RM），和一个或多个TaskManager（TM）。两者的交互过程为：TM启动时会向RM注册，注册成功之后，RM会主动要求TM上报心跳信息。通过RM和TM的心跳信息，双方知道对方是否存活。
在2.2.4小节总，我们知道HeartbeatManagerSenderImpl属于Sender，HeartbeatManagerImpl属于Receiver。sender要对心跳目标上报心跳信息，receiver收到信息请求后返回一个response。

3.2. 初始化过程

3.2.1 ResourceManager

RM启动

  public abstract class ResourceManager<WorkerType extends ResourceIDRetrievable>
        extends FencedRpcEndpoint<ResourceManagerId>
        implements ResourceManagerGateway, LeaderContender {
          // RM启动时运行的方法
    @Override
    public final void onStart() throws Exception {
        try {
          // 启动RMServices
            startResourceManagerServices();
        } catch (Throwable t) {
            final ResourceManagerException exception =
                    new ResourceManagerException(
                            String.format("Could not start the ResourceManager %s", getAddress()),
                            t);
            onFatalError(exception);
            throw exception;
        }
    }  
}

leaderElectionService#start方法
leaderElectionService#start方法有多个实现，其中，主要是DefaultLeaderElectionService和StandaloneLeaderElectionService，前者是依赖外部组价的，这里我们以standalone模式分析。
在standalone模式下，Flink集群中的leader是通过配置文件配置，所以在调用启动leader选举方法时，会直接将leadership赋给指定的节点，在赋予leadership角色过程会初始化心跳服务，大致的流程如下：
```
StandaloneLeaderElectionService#start
|
ResourceManager#grantLeadership
|
ResourceManager#tryAcceptLeadership
|
ResourceManager#startServicesOnLeadership  //其具体实现如下

private void startServicesOnLeadership() {
  //启动心跳服务
    startHeartbeatServices();
    //slotManager是RM中管理slot的组件，其具体过程后续博客分析
    slotManager.start(getFencingToken(), getMainThreadExecutor(), new ResourceActionsImpl());
    //周期性判断是否存在未满足的slot请求
    onLeadership();
}
```
启动心跳服务，就是创建分别创建了taskManagerHeartbeatManager和jobManagerHeartbeatManager用于RM和TM、RM和JM的心跳服务

      private void startHeartbeatServices() {
        taskManagerHeartbeatManager =
                heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender(
                        resourceId,
                        new TaskManagerHeartbeatListener(),
                        getMainThreadExecutor(),
                        log);

        jobManagerHeartbeatManager =
                heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender(
                        resourceId,
                        new JobManagerHeartbeatListener(),
                        getMainThreadExecutor(),
                        log);
    }

结合2.2.2小节，RM在心跳服务在和TM与JM的心跳过程中，充当的是请求心跳请求的发起方，即RM是主动去拉取心跳信息的。

3.2.2 TaskExecutor

TaskExecutor在创建时，就初始化了心跳组件。

  public TaskExecutor(
            RpcService rpcService,
            TaskManagerConfiguration taskManagerConfiguration,
            HighAvailabilityServices haServices,
            TaskManagerServices taskExecutorServices,
            ExternalResourceInfoProvider externalResourceInfoProvider,
            HeartbeatServices heartbeatServices,
            TaskManagerMetricGroup taskManagerMetricGroup,
            @Nullable String metricQueryServiceAddress,
            BlobCacheService blobCacheService,
            FatalErrorHandler fatalErrorHandler,
            TaskExecutorPartitionTracker partitionTracker,
            BackPressureSampleService backPressureSampleService) {
        //创建HeartbeatManagerImpl，对JM的心跳进行相应
        this.jobManagerHeartbeatManager =
                createJobManagerHeartbeatManager(heartbeatServices, resourceId);
        // 创建HeartbeatManagerImpl，对RM的心跳进行相应
        this.resourceManagerHeartbeatManager =
                createResourceManagerHeartbeatManager(heartbeatServices, resourceId);
    }

3.3 TM向RM注册过程

3.3.1 流程图

TaskExecutor的启动过程如下：

  TaskExecutor#onStart
  |
  TaskExecutor#startTaskExecutorServices
  |
  StandaloneLeaderRetrievalService#start  //以standalone模式分析
  |
  |//在standalone模式下，已知晓JobManager的地址，会直接去链接RM
  TaskExecutor.ResourceManagerLeaderListener#notifyLeaderAddress 
  |
  TaskExecutor#notifyOfNewResourceManagerLeader
  |
  TaskExecutor#reconnectToResourceManager
  | 
  |//在该方法中会主动调用TaskExecutorToResourceManagerConnection类的start方法去链接RM
  TaskExecutor#connectToResourceManager  
  |
  | //在该函数的createNewRegistration方法中的回调函数，处理注册成功后的逻辑
  RegisteredRpcConnection#start
  |
  |//z在该方法中会先链接RM，然后连接成功后发起注册请求
  RetryingRegistration#startRegistration
  |
  RetryingRegistration#register
  |
  TaskExecutorToResourceManagerConnection#invokeRegistration

到此，TM向RM发起了注册，通过AKKA RPC，请求来到了RM中。

ResourceManager处理逻辑

  ResourceManager#registerTaskExecutor
  |
  |// 该方法的返回值是RegistrationResponse，在该方法中会将调用taskManagerHeartbeatManager.monitorTarget，监控节点的心跳信息
  ResourceManager#registerTaskExecutorInternal
  |
  return new TaskExecutorRegistrationSuccess(
                    registration.getInstanceID(), resourceId, clusterInformation)

注册成功后TaskExecutor的逻辑

  //注册成功后将会走start方法中createNewRegistration创建registration时的回调函数
  RegisteredRpcConnection#start
  |
  TaskExecutorToResourceManagerConnection#onRegistrationSuccess
  |
  TaskExecutor#onRegistrationSuccess
  |
  | //和RM建立联系，开始监控RM
  TaskExecutor#establishResourceManagerConnection
  |
  resourceManagerHeartbeatManager#monitorTarget

3.3.2 具体分析

下面主要分析心跳交互过程。

TaskExecutor的启动过程
- 启动TaskExecutor服务第一步会与RM取得联系，并在此注册一个ResourceManagerLeaderListener用来监控RM leader的变化；
- 获取RM leader的地址信息后，会调用listener的notifyLeaderAddress方法，该方法会异步的调用notifyOfNewResourceManagerLeader方法；
- 在notifyOfNewResourceManagerLeader方法中，会根据了leader的地址调用reconnectToResourceManager方法去链接RM；
- 通过执行resourceManagerConnection#start()去和RM建立链接，该方法是调用其父类RegisteredRpcConnection的start()方法，在该方法中，会定义链接成功的处理逻辑，具体代码如下：

    public void start() {
      checkState(!closed, "The RPC connection is already closed");
      checkState(
              !isConnected() && pendingRegistration == null,
              "The RPC connection is already started");
      //会在创建newRegistration时，定义链接成功后处理逻辑
      final RetryingRegistration<F, G, S, R> newRegistration = createNewRegistration();

      if (REGISTRATION_UPDATER.compareAndSet(this, null, newRegistration)) {
          // 启动注册
          newRegistration.startRegistration();
      } else {
          // concurrent start operation
          newRegistration.cancel();
      }
  }

RetryingRegistration#startRegistration方法中，我们可以看到在TM向RM注册之前，会尝试链接RM，当链接成功之后才会TM才会向RM注册；

在此过程中有好多回调，需要慢慢的体会。

ResourceManager处理逻辑
通过RPC调用，请求来到了RM中，RM的处理具体如下：
- 调用ResourceManager#registerTaskExecutor方法，在方法RM会首先去链接TM，若是成功了，会注册一个新的TM；
- 调用来到ResourceManager#registerTaskExecutorInternal中，在该方法中，若是该TM的ID已经存在则删除，重新以KV的形式将注册信息放入到RM的TM注册列表中；
- 通过taskManagerHeartbeatManager#monitorTarget监控TM，并返回一个注册成功信息；
TM的处理过程
注册成功之后，调用回到TaskExecutor。
- 回调TaskExecutorToResourceManagerConnection#onRegistrationSuccess方法；
- 通过异步的形式，和RM建立链接并监控RM；
- 通过resourceManagerHeartbeatManager.monitorTarget 把RM注册到TM中；

3.4 TM和RM的心跳过程

3.4.1 RM请求心跳的过程

由RM的初始化的分析，我们了解到，RM会主动要求TM上报心跳，其过程如下：

  // 在该该方法中会创建一个HeartbeatManagerSenderImpl
  ResourceManager#startHeartbeatServices
  |
  | //这里会一步步调用构造函数中，在该构造函数中，会将心跳检查加入周期性任务列表中
  HeartbeatManagerImpl
  |
  | //在任务启动时，会调用HeartbeatManagerSenderImpl的run方法，在该方法中会循环遍历HeartbeatMonitor，通过requestHeartbeat要求target上报心跳信息  
  HeartbeatManagerSenderImpl#run
  |
  |  //该调用会跑到ResourceManager#TaskManagerHeartbeatListener中，这里返回为null是因为RM不是任何组件的receiver，即不会有组件向RM请求心跳信息，并要求其返回心跳。
  getHeartbeatListener().retrievePayload
  |
  |  //这里会调用TM向RM注册时指定的requestHeartbeat
  heartbeatTarget.requestHeartbeat
  |
  |   //ResouceManager#registerTaskExecutorInternal
  taskExecutorGateway.heartbeatFromResourceManager

3.4.2 TM处理心跳请求

通过RPC调用，请求来到了TM中，其过程如下：

  TaskExecutor#heartbeatFromResourceManager
  |
  HeartbeatManagerImpl#requestHeartbeat
  |
  HeartbeatMonitorImpl#reportHeartbeat
  |
  | //在该方法中，判断若是running则会取消之前的Timeout定时任务ScheduledFuture，重新开始检查是否timeout超时的定时任务。
  HeartbeatMonitorImpl#resetHeartbeatTimeout
  |
  |  //因为从RM发来的请求中heartbeatPayload为null，则TM直接走返回心跳反应的流程
  HeartbeatMonitorImpl#reportHeartbea->heartbeatTarget.receiveHeartbeat
  |
  | //这里生成TM的心跳信息，包括slot信息
  TaskExecutor.ResourceManagerHeartbeatListener#retrievePayload
  |
  |  //通过在TM向RM注册过程中定义的receiveHeartbeat方法来实现调用RM中方法
  TaskExecutor#establishResourceManagerConnection-> resourceManagerGateway.heartbeatFromTaskManager

3.4.3 RM处理周期性心跳信息过程

RM收到TM的心跳信息，主要做了两件事：重置RM的Monitor线程；解析TM上报信息

  ResourceManager#heartbeatFromTaskManager
  |
  HeartbeatManagerImpl#reportHeartbeat
  |
  | //和TM一样，重置了monitor线程
  HeartbeatManagerImpl#reportHeartbeat->reportHeartbeat
  |
  | //在该方法中处理上报的slot信息，
  ResourceManager.TaskManagerHeartbeatListener#reportPayload

周期性心跳的具体分析过程见上述流程中的注释。

4. 参考文章

从TimeoutException看Flink的心跳机制
弄清Flink1.8的远程过程调用(RPC)
AKKA ~ 概念篇
Actor并发模型

这篇关于Flink源码解析(三)——从RM与TM的心跳交互分析Flink心跳机制的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！