根据集群的生命周期、资源隔离方式和应用程序的main()方法执行位置(client或者JobManager)可以将集群部署模式分为：Flink Session Cluster(session mode)、Flink Job Cluster(per-job mode) 和Flink Application Cluster(application mode)三类。

deployment mode

Flink Session Cluster(session mode)

Flink Session Cluster集群部署模式也称为session mode。该模式集群会预先启动、长时间运行，并且能够接收多个job提交运行。也就是提交到集群的job共享一套flink runtime cluster(JobManager和TaskManager)。

该模式特点如下：

• 生命周期：集群生命周期不受job影响，只有手动关闭会话，集群才会被停止。

• 资源隔离：所有job共用一套JobManager和TaskManager，所有job间存在集群资源竞争，比如提交job阶段的带宽。并且当节点发生FO时，会影响多个job(JobManager crash会影响所有job)。

• 模式优点：

  • 集群所有节点都预先启动，无需每次启动作业都申请资源、启动节点，尤其对于作业执行时间段、对job启动时间敏感的任务。
  • 资源充分共享，提升资源利用率。

• 模式缺点：

  • 资源隔离比较差。
  • 非Native部署，TaskManager不容易扩展，Slot计算资源伸缩比较差。

• Client负载：Client负载比较大，需要生成JobGraph，并将JobGraph及其依赖jar提交到JobManager。

Flink Session Cluster

Flink Job Cluter(per-job mode)

Flink Job Cluster集群部署模式又称为per-job mode。该模式与Job绑定，集群管理器会为每个Job启动一个flink runtime cluster(JobManager和TaskManager)。Client会首先向集群管理器请求资源来启动JobManager，并将job提交给其内部的Dispatcher，TaskManager根据job的资源请求延迟分配启动的。

该模式特点如下：

• 生命周期：集群生命周期和job绑定，job停止后集群也会被停止。

• 资源隔离：单个Job独享一套JobManager和TaskManager，不存在资源竞争问题。并且节点发生FO后，只会影响单个job。

• 模式优点：

  • Job之间资源充分隔离，不会互相影响。
  • 资源资源根据job所需来申请。

• 模式缺点：

  • job启动慢，因为ResourceManager需要向外部资源管理器请求资源来启动TaskManager。所以一般适合long runtime类型job运行。
  • 资源相较浪费，每个job都需要启动一个JobManager。

• Client负载：Client负载比较大，需要生成JobGraph，并将JobGraph及其依赖jar上传到JobManager。

Flink Job Cluster

NOTE: Flink Job Cluster模式不支持部署在Kubernetes上。

Flink Application Cluster(application mode)

Flink Application Cluster集群部署模式又称为Application mode。该模式集群属于专属集群模式，只会执行一个Flink Application中的job，集群管理器为每个Flink Application启动一个flink runtime cluster(JobManager和TaskManager)。并且应用程序的main方法是运行在Cluster中，而不是client上。

该模式可以看做是对per-job模式和session模式的优化部署模式。集群执行job粒度上，相较前两者找到了更好的一个隔离点，并且减轻了Client的负载。

该模式特点如下：

• 生命周期：生命周期和Flink Application绑定，当Application全部执行完，集群才会停止。

• 资源隔离：Flink Application使用一套JobManager和TaskManager，相较前两种模式找到了一个比较好的隔离点。

• 模式优点：

  • 降低Client负载。
  • Application之间实现资源隔离，Application内实现资源共享。

• 模式缺点：

  • 暂无

• Client负载：用户将代码逻辑和相关依赖打到一个jar中。Client只需负责作业提交(不包括作业上传)，所以负载非常轻。

Flink Application Cluster

NOTE: Application mode中的多个job，实际在代码上的表现就是能够允许在一个Application里面调用多次execute/executeAsyc方法。但是execute方法会被阻塞，也就是只有一个job完成之后才能继续下一个job的execute，但是可以通过executeAsync进行异步非阻塞执行。
另一个需要注意的点是，对于Application mode的进行HA部署时，是不支持多个execute执行的。