FlinkFLink PipelineExecutorFactory 基于工厂模式的任务提交与SPI机制

Posted 九师兄

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了FlinkFLink PipelineExecutorFactory 基于工厂模式的任务提交与SPI机制相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.概述

转载: Flink1.10基于工厂模式的任务提交与SPI机制

Flink任务执行模式包含了yarn-session、standalone、per-job、local, 在1.10中又增加k8s的执行模式,那么在任务提交过程中如何根据不同的执行模式进行任务提交呢?

主要通过两个接口来实现:PipelineExecutorFactoryPipelineExecutorPipelineExecutorFactory用于在不同模式下创建不同的PipelineExecutor, 用于提交任务,PipelineExecutorFactory表示的一个创建执行器工厂接口,PipelineExecutor 表示一个执行器接口,正如你所想这里使用的就是经典的工厂设计模式,在任务提交过程中会根据不同的提交模式, 使用不同的PipelineExecutorFactory创建不同的PipelineExecutor。

public interface PipelineExecutorFactory 
   /**
    * Returns the name of the executor that this factory creates.
    */
   String getName();
   /**
      根据configuration判断是否满足当前的factory
    */
   boolean isCompatibleWith(final Configuration configuration);
   /**
    * 获取对应模式下的executor
    */
   PipelineExecutor getExecutor(final Configuration configuration);

PipelineExecutorFactory几个实现分别为:

  1. LocalExecutorFactory(local)

  2. RemoteExecutorFactory(standalone)

  3. YarnJobClusterExecutorFactory(per-job)

  4. YarnSessionClusterExecutorFactory(yarn-session)

public interface PipelineExecutor 
 
 
   /**
    * 执行任务
    */
   CompletableFuture<JobClient> execute(final Pipeline pipeline, final Configuration configuration) throws Exception;

PipelineExecutor对应实现:

  1. RemoteExecutor(standalone)

  2. LocalExecutor(local)

  3. YarnJobClusterExecutor(per-job)

  4. YarnSessionClusterExecutor(yarn-session)


那么具体是如何选择factory呢?由PipelineExecutorServiceLoader接口来完成,其只有一个实现类DefaultExecutorServiceLoader, 透过命名你可能会才想到这里面用到了ServiceLoader,你的猜想是正确的,它就是通过SPI机制去加载flink所提供的不同factory,在META-INF.services 下可以找到其对应的配置:


DefaultExecutorServiceLoader.java部分源码

//SPI机制
private static final ServiceLoader<PipelineExecutorFactory> defaultLoader = ServiceLoader.load(PipelineExecutorFactory.class);
 
 
//获取对应的factory
public PipelineExecutorFactory getExecutorFactory(final Configuration configuration) 
   checkNotNull(configuration);
 
 
   final List<PipelineExecutorFactory> compatibleFactories = new ArrayList<>();
   final Iterator<PipelineExecutorFactory> factories = defaultLoader.iterator();
   while (factories.hasNext()) 
      try 
         final PipelineExecutorFactory factory = factories.next();
         //判断标准 根据任务启动配置
         if (factory != null && factory.isCompatibleWith(configuration)) 
            compatibleFactories.add(factory);
         
       catch (Throwable e) 
         if (e.getCause() instanceof NoClassDefFoundError) 
            LOG.info("Could not load factory due to missing dependencies.");
          else 
            throw e;
         
      
   
   //只能有一个factory符合要求
   if (compatibleFactories.size() > 1) 
      final String configStr =
            configuration.toMap().entrySet().stream()
                  .map(e -> e.getKey() + "=" + e.getValue())
                  .collect(Collectors.joining("\\n"));
 
 
      throw new IllegalStateException("Multiple compatible client factories found for:\\n" + configStr + ".");
   
   return compatibleFactories.isEmpty() ? null : compatibleFactories.get(0);

ServiceLoader.load(PipelineExecutorFactory.class) 会从类路径的META-INF.services下找到PipelineExecutorFactory的全路径文件,然后实例化出所有的factory,通过PipelineExecutorFactory.isCompatibleWith找到匹配的factory。

此处的PipelineExecutor体系参考:【Flink】Flink PipelineExecutor 体系

以上是关于FlinkFLink PipelineExecutorFactory 基于工厂模式的任务提交与SPI机制的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

FlinkFlink 源码之快照

FlinkFlink 1.13 编译

FlinkFlink PipelineExecutor 体系

FlinkFlink Max 和 MaxBy的区别

FlinkFlink 学习的示例

FlinkFLink 通讯组件 RPC