Flink源码解析之stream-source

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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Flink源码解析之stream-source相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

今天我们来解读一下Flink stream里的source模块。它是整个stream的入口，也是我们了解其流处理体系的入口。

SourceFunction

SourceFunction是所有stream source的根接口。

它继承自一个标记接口（空接口）Function。

SourceFunction定义了两个接口方法：

  • run ： 启动一个source，即对接一个外部数据源然后emit元素形成stream（大部分情况下会通过在该方法里运行一个while循环的形式来产生stream）。
  • cancel ： 取消一个source，也即将run中的循环emit元素的行为终止。

正常情况下，一个SourceFunction实现这两个接口方法就可以了。其实这两个接口方法也固化了一种实现模板。

比如，实现一个XXXSourceFunction，那么大致的模板是这样的：

private volatile boolean isRunning = true;

    @Override
    public void run(SourceContext<T> ctx) throws Exception {
        while (isRunning && otherCondition == true) {
            ctx.collect(getElement());
        }
    }

    @Override
    public void cancel() {
        isRunning = false;
    }

SourceContext

Flink将Source的运行机制跟其如何emit元素进行了分离。具体如何emit元素，取决于另外一个独立的接口SourceContext。SourceFunction以内部接口的方式定义了该上下文接口对象，将具体的实现抛给具体的sourceFunction。该接口中定义了emit元素的接口方法：

  • collect : 从source emit一个元素，该元素的时间戳被自动设置为本地时钟（System#currentTimeMillis()），这种由当前source自动追加的时间戳，在Flink里称之为Ingress Time（即摄入时间）。
  • collectWithTimestamp : 根据用户提供的自定义的时间戳emit一个元素，这种被称之为Event Time（即用户自行设置的事件时间）。
  • emitWatermark : 手动发射一个Watermark。

这里有几个时间概念可参考我之前的文章：http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/#时间

Watermark：Flink用Watermark来对上面的Event Time类型的事件进行窗口处理。所谓的Watermark是一个时间基准。WaterMark包含一个时间戳，Flink使用WaterMark标记所有小于该时间戳的消息都已流入，Flink的数据源在确认所有小于某个时间戳的消息都已输出到Flink流处理系统后，会生成一个包含该时间戳的WaterMark，插入到消息流中输出到Flink流处理系统中，Flink操作符按照时间窗口缓存所有流入的消息，当operator处理到WaterMark时，它对所有小于该WaterMark时间戳的时间窗口数据进行处理并发送到下一个operator节点，然后也将WaterMark发送到下一个operator节点。

内置的SourceFunction

source相关的完整类图如下：


RichSourceFunction

一个抽象类，继承自AbstractRichFunction。为实现一个Rich SourceFunction提供基础能力（其实所谓的Rich，主要是提供某种范式或者模板帮助你完成一部分基础实现）。该类的子类有两个，不过他们仍然是抽象类，只是在此基础上提供了更具体的实现：

  • MessageAcknowledgingSourceBase ：它针对的是数据源是消息队列的场景并且提供了基于ID的应答机制。
  • MultipleIdsMessageAcknowledgingSourceBase ： 在MessageAcknowledgingSourceBase的基础上针对ID应答机制进行了更为细分的处理，支持两种ID应答模型：session id和unique message id。

ParallelSourceFunction

该接口只是个标记接口，用于标识继承该接口的Source都是并行执行的。其直接实现类是RichParallelSourceFunction，它是一个抽象类并继承自AbstractRichFunction（从名称可以看出，它应该兼具rich和parallel两个特性，这里的rich体现在它定义了open和close这两个方法）。

继承RichParallelSourceFunction的那些SourceFunction意味着它们都是并行执行的并且可能有一些资源需要open/close，Flink提供了这么几个实现：

  • FileSourceFunction ： 以文件为数据源的Source，它根据给定的InputFormat作为数据源记录的生产器(它可以接收一个file path来基于文件生产记录)，根据给定的TypeInformation来产生序列化器，再结合内部创建的splitIterator实现了一个基于文件的sourceFunction。
  • ConnectorSource ： 抽象类，没有具体的实现。通过其构造器注入了一个属性DeserializationSchema，该属性是一个协议接口，用于定义如何将二进制数据反序列化为Java/Scala对象。
  • StatefulSequenceSource ：有状态的序列Source。它接收start和end作为一个发射序列的区间，然后根据一定的算法算得需要发射的时间间隔，并保证区间内的元素送达具有exactly once的强一致性，具体的计算方式需要结合当前task的subtask的数量以及当前subtask在集合中的索引计算得出。
  • FromSplittableIteratorFunction ：根据给定的SplittableIterator(它是一个全局的iterator)结合当前task运行时subtask的数量，以及该subtask在所有subtask中的序号计算出分区（partition）从而产生一个细分的Iterator。通过Iterator迭代来发射元素。

FileMonitoringFunction

该Source是以监控给定path位置的文件为手段，根据给定的interval作为时间间隔，emit的内容依赖监控文件的变。Flink为这种形式的Source提供了三种watchtype :

    public enum WatchType {
        ONLY_NEW_FILES,                 //仅关注新文件产生
        REPROCESS_WITH_APPENDED,     //当有文件产生变更，该文件的所有内容都需要被重新处理
        PROCESS_ONLY_APPENDED         //当有文件产生变更，只有变更的内容需要被处理
    }

该类型的Source始终发射的是一个三元组（Tuple3）,它包含三个元素：

  • filePath : 标识文件路径
  • offset : 偏移量
  • fileSize : 文件大小

watchtype的不同主要影响发射元素的内容。当WatchType的类型为ONLY_NEW_FILES或REPROCESS_WITH_APPENDED类型时，offset会被设置为0，fileSize被设置为-1。而WatchType类型为PROCESS_ONLY_APPENDED，则三个值都为其对应的真实值。

SocketTextStreamFunction

根据给定的hostname和port，以socket的方式进行通信并获取数据，以delimiter参数给定的字符作为终止标识符。

FromIteratorFunction

该Source接收一个迭代器，然后在发射循环体中，依次迭代发射数据。

FromElementsFunction

该Source接收一个元素迭代器（一组元素的集合），以Flink的类型序列化机制将其序列化为二进制数据，然后在发射元素的循环体中，进行反序列化为初始类型，再发射数据。

这里先序列化为二进制，再从二进制反序列化为最初的对象类型。不是特别容易理解，乍一看多此一举，让人匪夷所思。其实，这么做是有原因的，是因为Flink的序列化机制是其自定义的，并且跟其自主管理内存紧密联系在一起（想了解其自主内存管理的可参看我之前的系列文章）。而自主内存管理又涉及到二进制数据的存储。FromElementsFunction支持从某个check point部分恢复，所以必须先还原其原先的存储位置（通过序列化），然后跳过不需要emit的元素，然后再发射需要发射的元素（将这些元素反序列化）。

常见连接器中的Source

Flink自身提供了一些针对第三方主流开源系统的连接器支持，它们有：

  • elasticsearch
  • flume
  • kafka(0.8/0.9版本)
  • nifi
  • rabbitmq
  • twitter

这些连接器有些可以同时作为source和sink。因为我们今天的主题是source，所以我们先来看看以上这些被支持的连接器它们的source都是继承自刚刚我们谈到的哪些接口或者类。

  • kafka : RichParallelSourceFunction
  • nifi : RichParallelSourceFunction
  • rabbitmq : MultipleIdsMessageAcknowledgingSourceBase(因为rabbitmq具备非常成熟的ack机制，所以继承这个类是顺其自然的)

小结

这篇文章我们主要谈及了Flink的stream source相关的设计、实现。当然这个主题还没有完全谈完，还会有后续篇幅继续解读。


以上是关于Flink源码解析之stream-source的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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