大家好，我是大圣，很高兴又和大家见面。

前面几篇文章说了高并发、多线程、锁和MVCC的一系列等并发知识点，不知道小伙伴们看完有没有疑惑一个问题。

这个问题就是为什么我们在使用 Java 多线程的时候会出现数据竞争的问题，按理说 Flink 的并行计算，底层也是开多个线程去进行处理。

但是我们在使用 Flink 框架的时候却从来不需要考虑这些问题。

这篇文章咱们就来探究一下这个问题。

java 多线程为什么会存在数据竞争

举例说明

想象一个图书馆，有多个学生（线程）都想要借阅同一本书（共享资源/内存位置）。图书馆只有这一本书的一个副本。

单线程环境：这就像图书馆规定只允许一个学生进入并借阅书籍。这样，学生之间就不会因为想要同一本书而发生冲突。

多线程环境（Java或其他语言）：现在图书馆允许多个学生同时进入。如果两个或多个学生都想要借同一本书，他们可能会抢夺这本书，因为它只有一个副本。这就是数据竞争。

多核CPU：想象我们的图书馆有多个入口和通道，这样更多的学生可以同时进入。这使得学生们更有可能在同一时间抢夺那本书。

单JVM实例：尽管有多个通道，但图书馆内的所有书籍都存储在同一个大房间里（共享的堆内存）。所以，无论学生从哪个通道进入，他们都想要借阅存储在这个房间里的那本特定的书。

专业解释

其实我觉得最本质的原因是 Java 程序是跑在一个 JVM 实例里面的，JVM的共享堆内存模型为Java线程提供了一个易于共享和修改数据的环境，导致多个线程并行执行并尝试访问或修改同一片内存区域。

有人说了，如果服务器的 CPU 是 4核的，我的程序用线程池开了 3 个线程，可能会 3 个线程并行的跑在 CPU 的 3 个核里面，但是这三个线程是跑在一个 JVM 实例里面的，程序相关的副本全部都只有一份，所以会存在数据竞争的问题，我觉得这是 Java 多线程会存在数据竞争的本质原因。

为什么 Flink 不会存在数据竞争

举例说明

大家先看一下下面这个代码：

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<String> stream = env.fromElements("a", "b", "c", "d");
        env.setParallelism(4)
        
        stream.map(new RichMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                return value;
            }
        }).print();

        env.execute("MyFlinkJob");
    }
}

这个代码就是加载数据源，然后进行用了一个 map 算子，然后进行打印。

解释

在上面代码中我把并行度设置为 4 ，并且我这个程序是在 Yarn 集群上面跑的时候，然后 Slot 给的是 1 的时候。这个时候会启动 4 台 TaskManager，并且在每一台 TaskManager 里面启动一个 JVM 进程实例。

这样每个JVM 都有其自己的程序副本（这包括你的变量、函数、对象等），就相当于是跑在 4 台机器上，在物理上是隔离的。这样是不存在多个线程去操作同一个变量，进而操作同一块内存区域，从而出现数据竞争的情况。

上面这段话我感觉太抽象了，我举一个例子大家就明白了。

举例

例子：想象一个超级市场连锁品牌，它在四个不同的城市有四个独立的分店。每个分店都有自己的仓库和库存系统。

并行度为4

这就像这个连锁品牌在四个城市开设了四个独立的超市分店。每家店都独立运营。

Yarn集群上的执行 & Slot为1

每个城市的分店都有自己的仓库和管理者（这是TaskManager和它的JVM实例）。每个仓库都有自己的库存系统（这是你的程序和它的变量/对象）。

程序副本

即使所有分店都遵循相同的连锁品牌标准和操作方式，但每家店的库存系统都是独立的。如果一家店销售了一件商品，其他三家店的库存系统并不受影响。

物理隔离

由于这四个分店位于不同的城市，他们彼此之间是物理隔离的。一个城市的分店卖出的商品，不会影响其他城市分店的库存。这就像每个TaskManager运行在自己的JVM实例中，彼此间的数据和状态是隔离的。

总结：在这个例子中，每个超市分店都是独立的，就像Flink的每个TaskManager在自己的JVM实例中运行一样。即使它们都执行相同的任务（如销售商品），但由于它们在物理上是隔离的，所以不会存在数据竞争的情况。

争议点

有人说，你并行度为 4，然后 slot 为 2，这个时候只会启动 2 台 TaskManager，同时创建两个 JVM 实例，这样的话，也会出现数据竞争的情况的。

你觉得会吗？我觉得不会。

JVM 内存隔离：在 Flink 1.10 之前，所有的 Slot 都在同一个 JVM 进程中运行，并共享 JVM 的堆内存。这可能导致一个 Slot 中的任务因内存问题而影响到其他 Slot 中的任务。

从 Flink 1.10 开始，Flink 引入了一个新特性，允许对每个 Slot 的 JVM 堆内存进行隔离。这意味着，尽管每个 Slot 仍然在同一个 JVM 中运行，但每个 Slot 都有自己的内存区域，这有助于防止一个任务的内存问题影响其他任务。

所以也不会出现多个线程操作同一块区域。

总结

有人又提出疑问说，当 Flink 通过 keyBy 算子，进行 Shuffle 的时候，这种情况也不会出现数据竞争吗？

答案是不会的。 下篇文章咱们继续说为什么不会，也会对 keyBy 源码以及设计理念进行深层次分析，全是干货。

另外之前的文章说会更新 Flink Sink HDFS 源码分析的，但是这一篇没有说，这是因为说 Flink Sink HDFS 的时候会用到今天说的内容，所以我就想提前写这一篇做个铺垫。