转载于：http://matt33.com/2019/12/23/flink-master-5/

Flink Master 简介

Flink 的 Master 节点包含了三个组件: Dispatcher、ResourceManager 和 JobManager。其中:

1. Dispatcher: 负责接收用户提供的作业，并且负责为这个新提交的作业拉起一个新的 JobManager 服务；
2. ResourceManager: 负责资源的管理，在整个 Flink 集群中只有一个 ResourceManager，资源相关的内容都由这个服务负责；
3. JobManager: 负责管理具体某个作业的执行，在一个 Flink 集群中可能有多个作业同时执行，每个作业都会有自己的 JobManager 服务。

Flink 的架构图（来自官网）

根据上面的 Flink 的架构图（等把 runtime 的内容介绍完，届时会画一张更细的 Flink 的架构图，现在先以官方的图来看），当用户开始提交一个作业，首先会将用户编写的代码转化为一个 JobGraph（参考这个系列前面的文章），在这个过程中，它会进行一些检查或优化相关的工作（比如：检查配置，把可以 Chain 在一起算子 Chain 在一起）。然后，Client 再将生成的 JobGraph 提交到集群中执行。此时有两种情况（对于两种不同类型的集群）：

1. 类似于 Standalone 这种 Session 模式（对于 YARN 模式来说），这种情况下 Client 可以直接与 Dispatcher 建立连接并提交作业；
2. 是 Per-Job 模式，这种情况下 Client 首先向资源管理系统 （如 Yarn）申请资源来启动 ApplicationMaster，然后再向 ApplicationMaster 中的 Dispatcher 提交作业。

当作业到 Dispatcher 后，Dispatcher 会首先启动一个 JobManager 服务，然后 JobManager 会向 ResourceManager 申请资源来启动作业中具体的任务。ResourceManager 选择到空闲的 Slot （Flink 架构-基本概念）之后，就会通知相应的 TM 将该 Slot 分配给指定的 JobManager。

Master 启动整体流程

Flink 集群 Master 节点在初始化时，会先调用 ClusterEntrypoint 的 runClusterEntrypoint() 方法启动集群，其整体流程如下图所示：

Flink Master 启动的整体流程

上图流程中 runCluster() 方法的实现如下：

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<pre style="font-family: Menlo, Consolas, monospace; font-size: 1em; overflow: auto; margin: 0px; background-color: inherit; border: none; padding: 0px; cursor: text;">1
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<pre style="font-family: Menlo, Consolas, monospace; font-size: 1em; overflow: auto hidden; margin: 0px; background-color: inherit; border: none; padding: 0px; cursor: text; max-width: 700px; width: 646.344px;">// ClusterEntrypoint.java
//note: run cluster real start-point
private void runCluster(Configuration configuration) throws Exception {
synchronized (lock) {
//note: 首先会初始化相关的服务(这里会涉及到一系列的服务)
initializeServices(configuration);

// write host information into configuration
configuration.setString(JobManagerOptions.ADDRESS, commonRpcService.getAddress());
configuration.setInteger(JobManagerOptions.PORT, commonRpcService.getPort());

final DispatcherResourceManagerComponentFactory<?> dispatcherResourceManagerComponentFactory = createDispatcherResourceManagerComponentFactory(configuration);

//note: 创建 DispatcherResourceManagerComponent 对象（前面初始化的服务，都在这里使用了）
clusterComponent = dispatcherResourceManagerComponentFactory.create(
configuration,
commonRpcService,
haServices,
blobServer,
heartbeatServices,
metricRegistry,
archivedExecutionGraphStore,
new RpcMetricQueryServiceRetriever(metricRegistry.getMetricQueryServiceRpcService()),
this);

clusterComponent.getShutDownFuture().whenComplete(
(ApplicationStatus applicationStatus, Throwable throwable) -> {
if (throwable != null) {
//note: 抛出异常的情况下
shutDownAsync(
ApplicationStatus.UNKNOWN,
ExceptionUtils.stringifyException(throwable),
false);
} else {
// This is the general shutdown path. If a separate more specific shutdown was
// already triggered, this will do nothing
shutDownAsync(
applicationStatus,
null,
true);
}
});
}
}
</pre>

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这个方法主要分为下面两个步骤：

1. initializeServices(): 初始化相关的服务，都是 Master 节点将会使用到的一些服务；
2. create DispatcherResourceManagerComponent: 这里会创建一个 DispatcherResourceManagerComponent 对象，这个对象在创建的时候会启动 Dispatcher 和 ResourceManager 服务。

下面来详细看下具体实现。

initializeServices

initializeServices() 初始化一些基本的服务，具体的代码实现如下：

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<pre style="font-family: Menlo, Consolas, monospace; font-size: 1em; overflow: auto; margin: 0px; background-color: inherit; border: none; padding: 0px; cursor: text;">1
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//note: 初始化相关的服务
protected void initializeServices(Configuration configuration) throws Exception {

LOG.info("Initializing cluster services.");

synchronized (lock) {
final String bindAddress = configuration.getString(JobManagerOptions.ADDRESS);
final String portRange = getRPCPortRange(configuration);

//note: 创建 RPC 服务
commonRpcService = createRpcService(configuration, bindAddress, portRange);

// update the configuration used to create the high availability services
//note: 根据当前创建的 RPC 服务信息做相关的配置（之前设置的端口可能是一个 range）
configuration.setString(JobManagerOptions.ADDRESS, commonRpcService.getAddress());
configuration.setInteger(JobManagerOptions.PORT, commonRpcService.getPort());

//note: 用于 IO 的线程池
ioExecutor = Executors.newFixedThreadPool(
Hardware.getNumberCPUCores(),
new ExecutorThreadFactory("cluster-io"));
//note: HA service（跟用户配置有关，可以是 NONE、ZooKeeper 也可以自定义的类）
haServices = createHaServices(configuration, ioExecutor);
//note: 初始化 Blob Server
blobServer = new BlobServer(configuration, haServices.createBlobStore());
blobServer.start();
//note: heartbeat service
heartbeatServices = createHeartbeatServices(configuration);
//note: metrics reporter
metricRegistry = createMetricRegistry(configuration);

//note: 创建了一个 Flink 内部的 metrics rpc service
final RpcService metricQueryServiceRpcService = MetricUtils.startMetricsRpcService(configuration, bindAddress);
//note: start MetricQueryService
metricRegistry.startQueryService(metricQueryServiceRpcService, null);

//note: 创建一个 ArchivedExecutionGraphStore 对象，用于存储用户作业的物理 graph
archivedExecutionGraphStore = createSerializableExecutionGraphStore(configuration, commonRpcService.getScheduledExecutor());
}
}
</pre>

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上述流程涉及到服务有：

1. RpcService: 创建一个 rpc 服务；
2. HighAvailabilityServices: HA service 相关的实现，它的作用有很多，比如：处理 ResourceManager 的 leader 选举、JobManager leader 的选举等；
3. BlobServer: 主要管理一些大文件的上传等，比如用户作业的 jar 包、TM 上传 log 文件等（Blob 是指二进制大对象也就是英文 Binary Large Object 的缩写）；
4. HeartbeatServices: 初始化一个心跳服务；
5. MetricRegistryImpl: metrics 相关的服务；
6. ArchivedExecutionGraphStore: 存储 execution graph 的服务，默认有两种实现，MemoryArchivedExecutionGraphStore 主要是在内存中缓存，FileArchivedExecutionGraphStore 会持久化到文件系统，也会在内存中缓存。

这些服务都会在前面第二步创建 DispatcherResourceManagerComponent 对象时使用到。

create DispatcherResourceManagerComponent

创建 DispatcherResourceManagerComponent 对象的实现如下：

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<pre style="font-family: Menlo, Consolas, monospace; font-size: 1em; overflow: auto; margin: 0px; background-color: inherit; border: none; padding: 0px; cursor: text;">1
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<pre style="font-family: Menlo, Consolas, monospace; font-size: 1em; overflow: auto hidden; margin: 0px; background-color: inherit; border: none; padding: 0px; cursor: text; max-width: 700px; width: 638.516px;">// AbstractDispatcherResourceManagerComponentFactory.java
//note: 创建 DispatcherResourceManagerComponent 对象
@Override
public DispatcherResourceManagerComponent<T> create(
Configuration configuration,
RpcService rpcService,
HighAvailabilityServices highAvailabilityServices,
BlobServer blobServer,
HeartbeatServices heartbeatServices,
MetricRegistry metricRegistry,
ArchivedExecutionGraphStore archivedExecutionGraphStore,
MetricQueryServiceRetriever metricQueryServiceRetriever,
FatalErrorHandler fatalErrorHandler) throws Exception {

LeaderRetrievalService dispatcherLeaderRetrievalService = null;
LeaderRetrievalService resourceManagerRetrievalService = null;
WebMonitorEndpoint<U> webMonitorEndpoint = null;
ResourceManager<?> resourceManager = null;
JobManagerMetricGroup jobManagerMetricGroup = null;
T dispatcher = null;

try {
//note: 用于 Dispatcher leader 选举
dispatcherLeaderRetrievalService = highAvailabilityServices.getDispatcherLeaderRetriever();

//note: 用于 Resource Manager leader 选举（对于使用 zk 的 HA 模式来说，与上面的区别是使用的路径不同）
resourceManagerRetrievalService = highAvailabilityServices.getResourceManagerLeaderRetriever();

//note: Dispatcher 的 Gateway
final LeaderGatewayRetriever<DispatcherGateway> dispatcherGatewayRetriever = new RpcGatewayRetriever<>(
rpcService,
DispatcherGateway.class,
DispatcherId::fromUuid,
10,
Time.milliseconds(50L));

//note: ResourceManager 的 Gateway
final LeaderGatewayRetriever<ResourceManagerGateway> resourceManagerGatewayRetriever = new RpcGatewayRetriever<>(
rpcService,
ResourceManagerGateway.class,
ResourceManagerId::fromUuid,
10,
Time.milliseconds(50L));

//note: 它主要使用 web 前端的 rest 接口调用
final ExecutorService executor = WebMonitorEndpoint.createExecutorService(
configuration.getInteger(RestOptions.SERVER_NUM_THREADS),
configuration.getInteger(RestOptions.SERVER_THREAD_PRIORITY),
"DispatcherRestEndpoint");

//note: metrics Fetcher
final long updateInterval = configuration.getLong(MetricOptions.METRIC_FETCHER_UPDATE_INTERVAL);
final MetricFetcher metricFetcher = updateInterval == 0
? VoidMetricFetcher.INSTANCE
: MetricFetcherImpl.fromConfiguration(
configuration,
metricQueryServiceRetriever,
dispatcherGatewayRetriever,
executor);

//note: standalone 模式下，这里创建的是 DispatcherRestEndpoint 对象
webMonitorEndpoint = restEndpointFactory.createRestEndpoint(
configuration,
dispatcherGatewayRetriever,
resourceManagerGatewayRetriever,
blobServer,
executor,
metricFetcher,
highAvailabilityServices.getWebMonitorLeaderElectionService(),
fatalErrorHandler);

//note: 启动 DispatcherRestEndpoint
log.debug("Sarting Dispatcher REST endptoint.");
webMonitorEndpoint.start();

final String hostname = getHostname(rpcService);

jobManagerMetricGroup = MetricUtils.instantiateJobManagerMetricGroup(
metricRegistry,
hostname,
ConfigurationUtils.getSystemResourceMetricsProbingInterval(configuration));

//note: 创建 ResourceManager 对象（StandAlone 模式，这里创建的是 StandaloneResourceManager 对象）
resourceManager = resourceManagerFactory.createResourceManager(
configuration,
ResourceID.generate(),
rpcService,
highAvailabilityServices,
heartbeatServices,
metricRegistry,
fatalErrorHandler,
new ClusterInformation(hostname, blobServer.getPort()),
webMonitorEndpoint.getRestBaseUrl(),
jobManagerMetricGroup);

final HistoryServerArchivist historyServerArchivist = HistoryServerArchivist.createHistoryServerArchivist(configuration, webMonitorEndpoint);

//note: 创建 dispatcher 对象（StandAlone 模式下，创建的是 StandaloneDispatcher 对象）
dispatcher = dispatcherFactory.createDispatcher(
configuration,
rpcService,
highAvailabilityServices,
resourceManagerGatewayRetriever,
blobServer,
heartbeatServices,
jobManagerMetricGroup,
metricRegistry.getMetricQueryServiceGatewayRpcAddress(),
archivedExecutionGraphStore,
fatalErrorHandler,
historyServerArchivist);

//note: 启动 ResourceManager
log.debug("Starting ResourceManager.");
resourceManager.start();
resourceManagerRetrievalService.start(resourceManagerGatewayRetriever); //note: 监听 leader

//note: 启动 Dispatcher
log.debug("Starting Dispatcher.");
dispatcher.start();
dispatcherLeaderRetrievalService.start(dispatcherGatewayRetriever);

return createDispatcherResourceManagerComponent(
dispatcher,
resourceManager,
dispatcherLeaderRetrievalService,
resourceManagerRetrievalService,
webMonitorEndpoint,
jobManagerMetricGroup);

} catch (Exception exception) {
//note: 清除前面启动的所有服务的组件
// ...
}
}
</pre>

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在上面的方法实现中，Master 中的两个重要服务就是在这里初始化并启动的：

1. Dispatcher: 初始化并启动这个服务，如果 JM 启动了 HA 模式，这里会竞选 leader，只有是 leader 的 Dispatcher 才会真正对外提供服务（参考前面图中的流程）；
2. ResourceManager: 这个跟 Dispatcher 有点类似。

Master 各个服务详解

这里，我们来详细看下 Master 使用到各个服务组件，并做下详细的介绍。

Dispatcher

Dispatcher 主要是用于作业的提交、并把它们持久化、为作业创建对应的 JobManager 等，Client 端提交的 JobGraph 就是提交给了 Dispatcher 服务，这里先看一下一个 Dispatcher 对象被选举为 leader 后是如何初始化的，如果当前的 Dispatcher 被选举为 leader，则会调用其 grantLeadership() 方法，该方法实现如下：

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/**

• Callback method when current resourceManager is granted leadership.
• note: 如果当前的 dispatcher 是 leader 的情况下
• @param newLeaderSessionID unique leadershipID
  */
  @Override
  public void grantLeadership(final UUID newLeaderSessionID) {
  runAsyncWithoutFencing(
  () -> {
  log.info("Dispatcher {} was granted leadership with fencing token {}", getAddress(), newLeaderSessionID);

//note: 通过 recoverJobs() 方法先从 job graph store 中恢复所有的 jobs
final CompletableFuture<Collection<JobGraph>> recoveredJobsFuture = recoveryOperation.thenApplyAsync(
FunctionUtils.uncheckedFunction(ignored -> recoverJobs()),
getRpcService().getExecutor());

//note: 通过 tryAcceptLeadershipAndRunJobs() 调用 runJob 启动前面的每一个 job
final CompletableFuture<Boolean> fencingTokenFuture = recoveredJobsFuture.thenComposeAsync(
(Collection<JobGraph> recoveredJobs) -> tryAcceptLeadershipAndRunJobs(newLeaderSessionID, recoveredJobs),
getUnfencedMainThreadExecutor());

final CompletableFuture<Void> confirmationFuture = fencingTokenFuture.thenCombineAsync(
recoveredJobsFuture,
BiFunctionWithException.unchecked((Boolean confirmLeadership, Collection<JobGraph> recoveredJobs) -> {
if (confirmLeadership) {
//note: 如果是 leader，并且前面两步都完成的话，就会走到这里
leaderElectionService.confirmLeaderSessionID(newLeaderSessionID);
} else {
for (JobGraph recoveredJob : recoveredJobs) {
//note: 从 job graph store 中删除这些作业相关的 state
submittedJobGraphStore.releaseJobGraph(recoveredJob.getJobID());
}
}
return null;
}),
getRpcService().getExecutor());

confirmationFuture.whenComplete(
(Void ignored, Throwable throwable) -> {
if (throwable != null) {
onFatalError(
new DispatcherException(
String.format("Failed to take leadership with session id %s.", newLeaderSessionID),
(ExceptionUtils.stripCompletionException(throwable))));
}
});

recoveryOperation = confirmationFuture;
});
}
</pre>

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Dispatcher 被选举为 leader 后，它主要的操作步骤如下：

1. recoverJobs(): 先从 job graph store 恢复所有作业的 JobGraph；
2. tryAcceptLeadershipAndRunJobs(): 启动前面恢复的每个作业，这里要说明的是，目前看到的 1.9 的实现，这里会将前面所有的作业都会重启，我在看的时候是有点懵逼的，这个 HA 有点伪 HA，相当于 leader 切换之后，作业就必须要得重启恢复，这个代价是有点大的，不过也看到社区有改进的计划（FLINK-10333 这个进度有点慢）；

我们这里再详细看下 Dispatcher 对外提供了哪些 API 实现（这些接口主要还是 DispatcherGateway 中必须要实现的接口），通过这些 API，其实就很容易看出它到底对外提供了哪些功能，提供的 API 有：

1. listJobs(): 列出当前提交的作业列表；
2. submitJob(): 向集群提交作业；
3. getBlobServerPort(): 返回 blob server 的端口；
4. requestJob(): 根据 jobId 请求一个作业的 ArchivedExecutionGraph（它是这个作业 ExecutionGraph 序列化后的形式）；
5. disposeSavepoint(): 清理指定路径的 savepoint 状态信息；
6. cancelJob(): 取消一个指定的作业；
7. requestClusterOverview(): 请求这个集群的全局信息，比如：集群有多少个 slot，有多少可用的 slot，有多少个作业等等；
8. requestMultipleJobDetails(): 返回当前集群正在执行的作业详情，返回对象是 JobDetails 列表；
9. requestJobStatus(): 请求一个作业的作业状态（返回的类型是 JobStatus）；
10. requestOperatorBackPressureStats(): 请求一个 Operator 的反压情况；
11. requestJobResult(): 请求一个 job 的 JobResult；
12. requestMetricQueryServiceAddresses(): 请求 MetricQueryService 的地址；
13. requestTaskManagerMetricQueryServiceAddresses(): 请求 TaskManager 的 MetricQueryService 的地址；
14. triggerSavepoint(): 使用指定的目录触发一个 savepoint；
15. stopWithSavepoint(): 停止当前的作业，并在停止前做一次 savepoint；
16. shutDownCluster(): 关闭集群；

通过 Dispatcher 提供的 API 可以看出，Dispatcher 服务主要有功能有：

1. 提交/取消作业；
2. 触发/取消/清理 一个作业的 savepoint；
3. 作业状态/列表查询；

Dispatcher 这里主要处理的还是 Job 相关的请求，对外提供了统一的接口。

ResourceManager

ResourceManager 从名字就可以看出，它主要是资源管理相关的服务，如果其被选举为 leader，实现如下，它会清除缓存中的数据，然后启动 SlotManager 服务：

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/**

• Callback method when current resourceManager is granted leadership.
• note：如果当前的 resourceManager 被选举为 leader 的话，就执行这个方法
• @param newLeaderSessionID unique leadershipID
  */
  @Override
  public void grantLeadership(final UUID newLeaderSessionID) {
  //note: tryAcceptLeadership() 清除之前 leader 的信息，这里会重新初始化 leader 相关的信息，并启动 SlotManager 服务
  final CompletableFuture<Boolean> acceptLeadershipFuture = clearStateFuture
  .thenComposeAsync((ignored) -> tryAcceptLeadership(newLeaderSessionID), getUnfencedMainThreadExecutor());

final CompletableFuture<Void> confirmationFuture = acceptLeadershipFuture.thenAcceptAsync(
(acceptLeadership) -> {
if (acceptLeadership) {
// confirming the leader session ID might be blocking,
leaderElectionService.confirmLeaderSessionID(newLeaderSessionID);
}
},
getRpcService().getExecutor());

confirmationFuture.whenComplete(
(Void ignored, Throwable throwable) -> {
if (throwable != null) {
onFatalError(ExceptionUtils.stripCompletionException(throwable));
}
});
}

private CompletableFuture<Boolean> tryAcceptLeadership(final UUID newLeaderSessionID) {
if (leaderElectionService.hasLeadership(newLeaderSessionID)) {
final ResourceManagerId newResourceManagerId = ResourceManagerId.fromUuid(newLeaderSessionID);

log.info("ResourceManager {} was granted leadership with fencing token {}", getAddress(), newResourceManagerId);

// clear the state if we've been the leader before
//note: 清除之前的状态
if (getFencingToken() != null) {
clearStateInternal();
}

setFencingToken(newResourceManagerId);

//note: 本节点启动 leader 服务
startServicesOnLeadership();

return prepareLeadershipAsync().thenApply(ignored -> true);
} else {
return CompletableFuture.completedFuture(false);
}
}

protected void startServicesOnLeadership() {
//note: 启动心跳服务
startHeartbeatServices();

//note: 启动 slotManager
slotManager.start(getFencingToken(), getMainThreadExecutor(), new ResourceActionsImpl());
}
</pre>

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这里也来看下 ResourceManager 对外提供的 API（ResourceManagerGateway 相关方法的实现）：

1. registerJobManager(): 在 ResourceManager 中注册一个 JobManager 对象，一个作业启动后，JobManager 初始化后会调用这个方法；
2. registerTaskExecutor(): 在 ResourceManager 中注册一个 TaskExecutor（TaskExecutor 实际上就是一个 TaskManager），当一个 TaskManager 启动后，会主动向 ResourceManager 注册；
3. sendSlotReport(): TM 向 ResourceManager 发送 SlotReport（SlotReport 包含了这个 TaskExecutor 的所有 slot 状态信息，比如：哪些 slot 是可用的、哪些 slot 是已经被分配的、被分配的 slot 分配到哪些 Job 上了等）；
4. heartbeatFromTaskManager(): 向 ResourceManager 发送来自 TM 的心跳信息；
5. heartbeatFromJobManager(): 向 ResourceManager 发送来自 JM 的心跳信息；
6. disconnectTaskManager(): TM 向 ResourceManager 发送一个断开连接的请求；
7. disconnectJobManager(): JM 向 ResourceManager 发送一个断开连接的请求；
8. requestSlot(): JM 向 ResourceManager 请求 slot 资源；
9. cancelSlotRequest(): JM 向 ResourceManager 发送一个取消 slot 申请的请求；
10. notifySlotAvailable(): TM 向 ResourceManager 发送一个请求，通知 ResourceManager 某个 slot 现在可用了（TM 端某个 slot 的资源被释放，可以再进行分配了）；
11. deregisterApplication(): 向资源管理系统（比如：yarn、mesos）申请关闭当前的 Flink 集群，一般是在关闭集群的时候调用的；
12. requestTaskManagerInfo(): 请求当前注册到 ResourceManager 的 TM 的详细信息（返回的类型是 TaskManagerInfo，可以请求的是全部的 TM 列表，也可以是根据某个 ResourceID 请求某个具体的 TM）；
13. requestResourceOverview(): 向 ResourceManager 请求资源概况，返回的类型是 ResourceOverview，它包括注册的 TM 数量、注册的 slot 数、可用的 slot 数等；
14. requestTaskManagerMetricQueryServiceAddresses(): 请求 TM MetricQueryService 的地址信息；
15. requestTaskManagerFileUpload(): 向 TM 发送一个文件上传的请求，这里上传的是 TM 的 LOG/STDOUT 类型的文件，文件会上传到 Blob Server，这里会拿到一个 BlobKey（Blobkey 实际上是文件名的一部分，通过 BlobKey 可以确定这个文件的物理位置信息）；

从上面的 API 列表中，可以看出 ResourceManager 的主要功能是：

1. JobManager/TaskManager 资源的注册/心跳监控/连接断开的处理；
2. 处理/取消 JM 资源（slot）的申请；
3. 提供资源信息查询；
4. 向 TM 发送请求，触发其 LOG/STDOUT 文件上传到 BlobServer；

ResourceManager 在启动的时候，也会启动一个 SlotManager 服务，TM 相关的 slot 资源都是在 SlotManager 中维护的。

SlotManager

SlotManager 会维护所有从 TaskManager 注册过来的 slot（包括它们的分配情况）以及所有 pending 的 SlotRequest（所有的 slot 请求都会先放到 pending 列表中，然后再去判断是否可以满足其资源需求）。只要有新的 slot 注册或者旧的 slot 资源释放，SlotManager 都会检测 pending SlotRequest 列表，检查是否有 SlotRequest 可以满足，如果可以满足，就会将资源分配给这个 SlotRequest；如果没有足够可用的 slot，SlotManager 会尝试着申请新的资源（比如：申请一个 worker 启动）。

当然，为了资源及时释放和避免资源浪费，空转的 task manager（它当前已经分配的 slot 并未使用）和 pending slot request 在 timeout 之后将会分别触发它们的释放和失败（对应的方法实现是 checkTaskManagerTimeouts() 和 checkSlotRequestTimeouts()）。

SlotManager 对外的提供的 API 如下（SlotManager 中必须要实现的接口，实现类是 SlotManagerImpl）：

1. getNumberRegisteredSlots(): 获取注册的 slot 的总数量；
2. getNumberRegisteredSlotsOf(): 获取某个 TM 注册的 slot 的数量；
3. getNumberFreeSlots(): 获取当前可用的（还未分配的 slot） slot 的数量；
4. getNumberFreeSlotsOf(): 获取某个 TM 当前可用的 slot 的数量；
5. getNumberPendingTaskManagerSlots(): 获取 pendingSlots 中 slot 的数量（pendingSlots 记录的是 SlotManager 主动去向资源管理系统申请的资源，该系统在一些情况下会新启动 worker 来创建资源，但这些slot 还没有主动汇报过来，就会暂时先放到 pendingSlots 中，如果 TM 过来注册的话，该 slot 就会从 pendingSlots 中移除，存储到其他对象中）；
6. getNumberPendingSlotRequests(): 获取 pendingSlotRequests 列表的数量，这个集合中存储的是收到的、还没分配的 SlotRequest 列表，当一个 SlotRequest 发送过来之后，会先存储到这个集合中，当分配完成后，才会从这个集合中移除；
7. registerSlotRequest(): JM 发送一个 slot 请求（这里是 ResourceManager 通过 requestSlot() 接口调用的）；
8. unregisterSlotRequest(): 取消或移除一个正在排队（可能已经在处理中）的 SlotRequest；
9. registerTaskManager(): 注册一个 TM，这里会将 TM 中所有的 slot 注册过来，等待后面分配；
10. unregisterTaskManager(): 取消一个 TM 的注册（比如：关闭的时候可能会调用），这里会将这个 TM 上所有的 slot 都移除，会先从缓存中移除，然后再通知 JM 这个 slot 分配失败；
11. reportSlotStatus(): TM 汇报当前 slot 分配的情况，SlotManager 会将其更新到自己的缓存中；
12. freeSlot(): 释放一个指定的 slot，如果这个 slot 之前已经被分配出去了，这里会更新其状态，将其状态改为 FREE；
13. setFailUnfulfillableRequest(): 遍历 pendingSlotRequests 列表，如果这些 slot 请求现在还分配不到合适的资源，这里会将其设置为 fail，会通知 JM slot 分配失败。

同样，从上面的 API 列表中，总结一下 SlotManager 的功能：

1. 提供 slot 相关的信息查询；
2. 处理/取消 JM 发送的 SlotRequest；
3. 注册/取消 一个 TM（该 TM 涉及到的所有 slot 都会被注册或取消）；
4. Slot 资源的释放；

其他服务

Master 除了上面的服务，还启动了其他的服务，这里简单列一下：

1. BlobServer: 它是 Flink 用来管理二进制大文件的服务，Flink JobManager 中启动的 BlobServer 负责监听请求并派发线程去处理（这个将会在下篇文章中讲述）；
2. JobManager: Dispatcher 会为每个作业创建一个 JobManager 对象，它用来处理这个作业相关的协调工作，比如：task 的调度、Checkpoint 的触发及失败恢复等（这个也会在下篇文章中讲述）；
3. HA service: Flink HA 的实现目前是依赖了 ZK，使用 curator 这个包来实现的，有兴趣的可以看下 Curator leader 选举(一) 这篇文章。

小节

到这里，终于就把 Flink Master 相关内容的一部分梳理完了，这里简单总结一下：

1. Dispatcher: 负责接收用户提供的作业，并且负责为这个新提交的作业拉起一个新的 JobManager 组件，它主要还是处理 Job 相关的请求，对外提供了统一的接口抽象；
2. ResourceManager: 负责资源的管理，所有资源相关的请求都是 ResourceManager 中处理的；
3. JobManager: 负责管理具体作业的执行；

Flink Master 这部分的抽象还是比较好的，三大组件各司其职。当然还有一些需要改善的地方，比如：为什么不抽象一个 Master 类，然后把这些子服务全都放到 Master 类里，这样代码看起来会清晰舒服很多，现在的代码对初学者其实并不友好。