Flink的Job启动JobManager端(源码分析)

通过前面的文章了解到

Driver将用户代码转换成streamGraph再转换成Jobgraph后向Jobmanager端提交

JobManager启动以后会在Dispatcher.java起来RPC方法submitJob(jobGraph),用于接收来自Driver转化得到的JobGraph来启动任务

具体来看jobGraph提交到JobManager的submitJob方法

前面都是一些调用链没有什么好讲的，最后到createJobManager( )方法这里

先看一下1，创建了一个jobmanagerRunner并且将中Driver端得到的JobGraph传递了进去

 在创建JobManagerRunner的过程中它调用了

这里主要是为了创建一个jobMaster，在jobMaster的构造方法中

在这里它先是create传入了jobgraph然后又通过createAndRestoreExecutionGraph（）方法转换得到executionGraph

这个executionGraph就可以用来调度启动任务了

具体看一下他的转化逻辑

可以看到它从createExecutionGraph方法中得到了executionGraph

并且通过getCheckpointCoordinator（）方法得到了一个coordinator（主要是用于周期性触发checkpoint，调用对应TaskManager的rpc生成barriers往下游发送）

继续看一下他的转化逻辑

在createExecutionGraph中通过ExecutionGraphBuilder.buildGraph（）返回了一个executionGraph

在buildGraph（）方法中

创建了一个executionGraph

为executionGraph设置一些基础信息，包括调度方式等（这里stream是eager的调度方法）

然后

1处得到了一个的拓扑图包含了所有jobGraph的所有jobVertex节点

2处就是具体遍历所有jobGraph的jobVertex生成executionGraph的顶点ExecutionJobVertex

遍历所有jobGraph的顶点jobVertex

在这里就具体生成了ExecutionJobVertex中的每一个ExecutionVertex[] taskVertices

当然这里还会配置很多ExecutionGraph的信息，就不一一列举了

配置了一些ExecutionGraph的属性以后

调用了

可以看到我的注释，就是说这个地方其实是和coordinator的创建有关，在这个方法中

创建了一个coordinator对象

在这里注册了一个JobStatus的监听

来看一下这个监听的作用

可以看到源码上的注解就是说用于监听job状态的改变，具体监听

看到这里就非常明显了

当监听到jobstutes的状态改变时

当jobstatus变成Running时调用了coordinator的.startCheckpointScheduler()方法其中

这里可以看到创建了一个周期的调度线程

看下线程的run方法

这里就真相大白了，调用了triggerCheckpoint方法触发一次checkpoint(触发checkpoint的逻辑以后随缘更新到再讲)

注意，前面说到只是注册了一个监听，也就是说这个coordinator现在其实还没有启动起来的！！要到监听到jobStatus变成running才会启动

回到最开始的这里

1处转化成executionGraph以后

2处具体看一下这个startJobManagerRunner（）方法

把jobManager启动了起来

在其中

启动了这个jobMasterService

在这里开启了jobmaster的一些RPC,像什么cancel job的stop job 的还有register TM的

然后startJobExecution()方法中

这里其实会向jobManager中启动的resourceManager的RPC请求solt信息初始化自己的的soltPool这里不细讲了，我还没有研究

后面

这个地方就是修改job状态和调度运行了

其中调用了scheduleExecutionGraph（），在其中又调用了

这个地方比较重要，在其中先

这里它就通过CAS修改了jobStatue从Created变成了Running

修改完了以后还没完，还通过这个方法notifyJobStatusChange（），这个方法里面具体看一看

他遍历了所有的listener,也就是说会触发我们前面注册的那个coordinator的监听监听到job状态改变为running

这里coordinator就启动完成了

继续往下，在修改完job状态以后

因为流模式这里是用的EAGER,flink批处理我不熟这里就不展开了

在这个schduleEager方法中

然后

看到这里它创建了一个TaskDeploymentDescriptor一个用于调度TaskManager端任务的tdd对象

看过前面几篇博客的同学，就应该有印象了，在TaskManager启动会启动很多的RPC接口

其中有一个

一目了然了，这个东西是用来发送给TaskManager用于启动TaskManager端任务的！！！！

到这里jobManager端的job启动任务就差不多完成了

接下来就是TaskManager端的任务了，随缘更新的时候在说一下真正TaskManager节点是如何启动我们job任务的