- 基于flink-1.8.1
概述
- parallelism指的是并行度的意思。在 Flink 里面代表每个任务的并行度,适当的提高并行度可以大大提高 job 的执行效率,比如你的 job 消费 kafka 数据过慢,适当调大可能就消费正常了。
- slot指的是插槽的意思,flink中任务的并行性由每个 Task Manager 上可用的 slot 决定。
如何设置flink job的parallelism
- 在flink的配置文件中
flink-conf.yaml
,默认的并行度为1; - 在以shell的方式提交flink job的时候,可以使用
-p
指定程序的并行度;
./bin/flink run -p 10 ../word-count.jar
- 在flink job程序内设置并行度
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(10);
注意:这样设置的并行度是你整个程序的并行度,那么后面如果你的每个算子不单独设置并行度覆盖的话,那么后面每个算子的并行度就都是这里设置的并行度的值了。
- 每个算子指定并行度;
data.keyBy(new xxxKey())
.flatMap(new XxxFlatMapFunction()).setParallelism(5)
.map(new XxxMapFunction).setParallelism(5)
.addSink(new XxxSink()).setParallelism(1)
- 并行度设置优先级是:算子设置并行度 > env 设置并行度 > 配置文件默认并行度
如何理解flink中的slot
- flink-conf.yaml中默认taskmanager.numberOfTaskSlots=1;
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以flink架构模型为例进行分析:
- 图中 Task Manager 是从 Job Manager 处接收需要部署的 Task,任务的并行性由每个 Task Manager 上可用的 slot 决定。每个任务代表分配给任务槽的一组资源,slot 在 Flink 里面可以认为是资源组,Flink 将每个任务分成子任务并且将这些子任务分配到 slot 来并行执行程序。
- 例如,如果 Task Manager 有四个 slot,那么它将为每个 slot 分配 25% 的内存。 可以在一个 slot 中运行一个或多个线程。 同一 slot 中的线程共享相同的 JVM。 同一 JVM 中的任务共享 TCP 连接和心跳消息。Task Manager 的一个 Slot 代表一个可用线程,该线程具有固定的内存,注意 Slot 只对内存隔离,没有对 CPU 隔离。默认情况下,Flink 允许子任务共享 Slot,即使它们是不同 task 的 subtask,只要它们来自相同的 job。这种共享可以有更好的资源利用率。
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以官网上的thread process为例说明一下
- 上面图片中有两个 Task Manager,每个 Task Manager 有三个 slot,这样我们的算子最大并行度那么就可以达到 6 个,在同一个 slot 里面可以执行 1 至多个子任务。
- 那么再看上面的图片,source/map/keyby/window/apply 最大可以有 6 个并行度,sink 只用了 1 个并行。
- 每个 Flink TaskManager 在集群中提供 slot。 slot 的数量通常与每个 TaskManager 的可用 CPU 内核数成比例。一般情况下你的 slot 数是你每个 TaskManager 的 cpu 的核数。
parallelism与slot的区别
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1-slot 是指 taskmanager 的并发执行能力;
- 如上图所示:taskmanager.numberOfTaskSlots:3;即每一个 taskmanager 中的分配 3 个 TaskSlot, 3 个 taskmanager 一共有 9 个 TaskSlot。
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2-parallelism 是指 taskmanager 实际使用的并发能力
- 如上图所示:parallelism.default:1;即运行程序默认的并行度为 1,9 个 TaskSlot 只用了 1 个,有 8 个空闲。设置合适的并行度才能提高效率。
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3-parallelism 是可配置、可指定的;
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上图中 example2 每个算子设置的并行度是 2, example3 每个算子设置的并行度是 9。
- example4 除了 sink 是设置的并行度为 1,其他算子设置的并行度都是 9。