【Flink】flink highavailabilityservices 源码解析

转x33g5p2x  于2021-12-30 转载在 Flink  
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1.概述

转载：https://www.freesion.com/article/5743743878/

写在前面：源码查看入口

runtime ---> Entrypoint

不同模式对应不同入口，比如 ：

StandaloneSessionClusterEntrypoint，ClusterEntrypoint

在Entrypoint中初始化 haservier。之后传递到 -->

Dispatcher  ----> jobmaster -----> jobmanager

Flink内部有一些服务是JobMaster和TaskExecutor共用的。如HighAvailabilityServices, RpcService, ActorSystem(MetricQueryService), HeartbeatServices, MetricRegistryImpl, BlobCacheService.

2.HIGHAVAILABILITYSERVICES 的作用

  • 提供 Leader 获取服务(ResourceManager, Dispatcher, JobManager, WebMonitor)
  • 提供 Leader 选举服务(同上)
  • 提供Checkpoint恢复工厂类(获取已完成的Checkpoint的元信息，以及Checkpoint计数器)
  • 提供SubmittedJobGraphStore，用来保存和恢复JobGraph
  • 提供大文件(Blob)的高可用存储
  • 提供(RunningJobsRegistry)，任务状态信息的保存与获取

3.HIGHAVAILABILITYSERVICES 的使用者

ClusterEntrypoint
TaskManagerRunner
ClusterClient

4.创建

HighAvailabilityServices 的创建是通过HighAvailabilityServicesUtils这个工具类，这个工具类提供了两个重要的静态方法来生成HighAvailabilityServices 。

  • 第一个是 createAvailableOrEmbeddedServices(Configuration config, Executor executor)，主要用于创建MiniCluster，服务于测试和本地运行。
  • 第二个是 createHighAvailabilityServices(Configuration configuration, Executor executor, AddressResolution addressResolution)，相比于第一个方法，它的参数还需要AddressResolution 。
/** * Enum specifying whether address resolution should be tried or not when creating the * {@link HighAvailabilityServices}. */
public enum AddressResolution {
    TRY_ADDRESS_RESOLUTION,
    NO_ADDRESS_RESOLUTION
}
  • TRY_ADDRESS_RESOLUTION和NO_ADDRESS_RESOLUTION，分别代表是否需要解析地址。用于在非HA环境下的直接解析地址，如果hostname不存在则快速失败。在ClusterEntrypoint中由于是本地，不需要解析，而在TaskManagerRunner与ClusterClient中使用了TRY_ADDRESS_RESOLUTION，因为一个是负责执行具体任务，另一个则是用户的客户端。
  • 这个方法首先获取高可用模式(HighAvailabilityMode)，分别是无高可用，基于Zookeeper的高可用，以及自己定制的高可用模式。
public enum HighAvailabilityMode {
    NONE(false),
    ZOOKEEPER(true),
    FACTORY_CLASS(true);
}
  • 其中None模式JobManager地址是固定的，所以直接从Configuration中获取地址并生成一个StandaloneHaServices。
  • Zookeeper模式会先创建BlobStorService，就是一个高可用的大文件持久化服务，这个服务将文件保存在high-availability.storageDir配置的位置，并在Zookeeper上保存元信息。
case ZOOKEEPER:
    BlobStoreService blobStoreService = BlobUtils.createBlobStoreFromConfig(configuration);
    return new ZooKeeperHaServices(
              ZooKeeperUtils.startCuratorFramework(configuration),
              executor,
              configuration,
              blobStoreService);
  • Custom模式需要用户自己实现HighAvailabilityServicesFactory

5.leaderEectionService & leaderRetrievalService

LeaderElectionService和LeaderRetrievalService分别提供了某个组件参加Leader选举和获取其他组件Leader的功能。(组件包括ResourceManager, Dispatcher, JobManager, WebMonitor)。

5.1 leaderEectionService

接口如下所示, start方法就是将当前的组件加入Leader选举，上述四个组件都是现了LeaderContender接口。

当某个组件被选举为leader时，会回调该组件实现的grantLeadership方法(第一次被选举为leader)，当某个组件不再是leader时，会回调该组件实现的revokeLeadership方法。

public interface LeaderElectionService {
  void start(LeaderContender contender) throws Exception;
  void stop() throws Exception;
  void confirmLeaderSessionID(UUID leaderSessionID);
  boolean hasLeadership(@Nonnull UUID leaderSessionId);
}
public interface LeaderContender {
  void grantLeadership(UUID leaderSessionID);
  void revokeLeadership();
  String getAddress();
  void handleError(Exception exception);
}

5.2 leaderRetrievalService

LeaderRetrievalService 非常简洁，提供了start和stop方法，并且start方法只能被调用一次，在ZK模式中因为它只会监听一条ZK上的路径(即一个组件的变化)。

在启动LeaderRetrievalService的方法中需要接收参数LeaderRetrievalListener，将实现这个接口的类的实例作为参数传入这个方法，在相应组件leader发生变化时会回调notifyLeaderAddress方法，在LeaderRetrievalService抛出异常的时候会调用handleError方法。

public interface LeaderRetrievalService {
  void start(LeaderRetrievalListener listener) throws Exception;
  void stop() throws Exception;
}
public interface LeaderRetrievalListener {
  void notifyLeaderAddress(@Nullable String leaderAddress, @Nullable UUID leaderSessionID);
  void handleError(Exception exception);
}

6.HA 的典型实现 zookeeperHaServices

ZooKeeperHaServices的Constructor需要接受四个参数，分别为CuratorFramework, Executor, Configuration, BlobStoreService

在HighAvailabilityServices创建中，已经介绍了BlobStoreService的作用，此处要再介绍一下是创建CuratorFramework的方法ZooKeeperUtils.startCuratorFramework(configuration)

6.1 创建CuratorFramework

下图是如何通过Builder创建CuratorFramework，详情可以阅读Zookeeper客户端Curator使用详解一文，这里会介绍这些参数是如何配置的

CuratorFramework cf = CuratorFrameworkFactory.builder()
          .connectString(zkQuorum)
          .sessionTimeoutMs(sessionTimeout)
          .connectionTimeoutMs(connectionTimeout)
          .retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(retryWait, maxRetryAttempts))
          // Curator prepends a '/' manually and throws an Exception if the
          // namespace starts with a '/'.
          .namespace(rootWithNamespace.startsWith("/") ? rootWithNamespace.substring(1) : rootWithNamespace)
          .aclProvider(aclProvider)
          .build();

  • zkQuorum对应配置中的high-availability.zookeeper.quorum，即Zookeeper的地址

  • sessionTimeout对应配置中的high-availability.zookeeper.client.session-timeout，单位为毫秒，默认60000即一分钟，ZK会话的超时时间

  • connectionTimeout对应配置中的high-availability.zookeeper.client.connection-timeout，单位为毫秒，默认15000即15秒，ZK的连接超时时间

  • 重试策略为ExponentialBackoffRetry，从概率上来讲随着重试次数越来越多，重试间隔呈指数级增长

  • retryWait对应配置中的high-availability.zookeeper.client.retry-wait，即基础的间隔时间

  • maxRetryAttempts对应配置中的high-availability.zookeeper.client.max-retry-attempts，即最大重试次数

  • rootWithNamespace由root和namespace(clusterId)拼成，root对应配置中的high-availability.zookeeper.path.root，默认为/flink, namespace对应配置中的high-availability.cluster-id, 在Yarn模式下也就是applicationId

  • aclProvider默认使用DefaultACLProvider，相关的配置有zookeeper.sasl.disable(默人false)和high-availability.zookeeper.client.acl(默认open)

Executor是用来执行ZooKeeperCompletedCheckpointStore移除CompletedCheckpoints的任务的。

在介绍LeaderElectionService和LeaderRetrievalService的ZK实现之前，先看一个flink cluster在zookeeper中的目录结构，如下图

6.2 ZookeeperLeaderElectionService

ZooKeeperLeaderElectionService除了实现LeaderElectionService以外，还实现了LeaderLatchListener，NodeCacheListener，UnhandledErrorListener三个属于curator的接口。

LeaderLatchListener需要实现类实现两个回调方法，如下

public interface LeaderLatchListener {
    void isLeader();
    void notLeader();
}

当被监听的对象(此处即为该ZookeeperLeaderElectionService实例)被选为leader时，isLeader实现的逻辑会被调用,当失去leader位置时，notLeader会被调用

NodeCacheListener只有一个方法，如下

public interface NodeCacheListener {
    void nodeChanged() throws Exception;
}

当监测的节点状态发生变化时，nodeChanged会被调用，在此处是保存了LeaderContender地址和LeaderSessionID的节点

UnhandledErrorListener接口需要实现一个方法，如下

public interface UnhandledErrorListener {
    void unhandledError(String var1, Throwable var2);
}

当后台操作发生异常时触发unhandledError方法，在flink各个组件的实现中也把这当做fatal error来处理

6.2.1 创建

ZookeeperLeaderElectionService的创建通过工具类ZookeeperUtils的createLeaderElectionService方法，如下。

public static ZooKeeperLeaderElectionService createLeaderElectionService(
        final CuratorFramework client,
        final Configuration configuration,
        final String pathSuffix) {
    final String latchPath = configuration.getString(
        HighAvailabilityOptions.HA_ZOOKEEPER_LATCH_PATH) + pathSuffix;
    final String leaderPath = configuration.getString(
        HighAvailabilityOptions.HA_ZOOKEEPER_LEADER_PATH) + pathSuffix;
 
    return new ZooKeeperLeaderElectionService(client, latchPath, leaderPath);
}

该方法接受的参数其中client(CuratorFramework)的创建上一个小节介绍了。还有pathSuffix则对应的是各个组件，分别如下, 与leader和leaderlatch目录下一一对应

private static final String RESOURCE_MANAGER_LEADER_PATH = "/resource_manager_lock";
private static final String DISPATCHER_LEADER_PATH = "/dispatcher_lock";
private static final String JOB_MANAGER_LEADER_PATH = "/job_manager_lock";
private static final String REST_SERVER_LEADER_PATH = "/rest_server_lock";

方法体中的HA_ZOOKEEPER_LATCH_PATH对应flink配置中的high-availability.zookeeper.path.latch，默认值为/leaderlatch，

HA_ZOOKEEPER_LEADER_PATH对应flink配置中的high-availability.zookeeper.path.leader，默认为/leader。

此处latchpath与leaderpath就与上图中flink集群在zk下的目录一一对应了起来。

在ZookeeperLeaderElectionService的构造方法如下

public ZooKeeperLeaderElectionService(CuratorFramework client, String latchPath, String leaderPath) {
    this.client = Preconditions.checkNotNull(client, "CuratorFramework client");
    this.leaderPath = Preconditions.checkNotNull(leaderPath, "leaderPath");
 
    leaderLatch = new LeaderLatch(client, latchPath);
    cache = new NodeCache(client, leaderPath);
 
    issuedLeaderSessionID = null;
    confirmedLeaderSessionID = null;
    leaderContender = null;
 
    running = false;
}

其中LeaderLatch是Curator的针对某一条zk路径的leader选举实现，NodeCache是Curator监控某一条zk路径的变化的实现，在此处只是分别根据latchpath和leaderpath初始化了对象，还没有启动监听。

有两个重要的类型为UUID的成员变量被初始化为null，分别是issuedLeaderSessionID和confirmedLeaderSessionID。这两个变量在leader选举过程中起到非常重要的作用。

6.3 启动

在启动LeaderElectionService时，会将实现LeaderContender(参与选举)的实例传入，基于zk的方法实现如下

public void start(LeaderContender contender) throws Exception {
    Preconditions.checkNotNull(contender, "Contender must not be null.");
    Preconditions.checkState(leaderContender == null, "Contender was already set.");
    LOG.info("Starting ZooKeeperLeaderElectionService {}.", this);
    synchronized (lock) {
        client.getUnhandledErrorListenable().addListener(this);
        leaderContender = contender;
        leaderLatch.addListener(this);
        leaderLatch.start();
        cache.getListenable().addListener(this);
        cache.start();
        client.getConnectionStateListenable().addListener(listener);
        running = true;
    }
}

在启动方法中，将当前LeaderElection的对象作为Listener加入LeaderLatch，NodeCache和CuratorFramework的UnhandleError中，并启动前两个服务，并将Running置为true。

6.4 过程

过程主要包含了被选举为leader，不再是leader和Cache节点改变

  • 被选举为leader，如接口小节所述，isLeader方法会被调用，此时会生成一个UUID作为issuedLeaderSessionID，并作为调用LeaderContender(参与选举的组件)的grantLeadership方法的参数。而LeaderContender则会通过confirmedLeaderSessionID来进行确认，只有与issuedLeaderSessionID相同，confirmedLeaderSessionID才会更新，并将leader信息写入对应的leaderPath的节点中。
  • 不再是leader，如接口小节所述，notLeader方法会被调用，此时会将issuedLeaderSessionID和confirmLeaderSessionID置为null，并调用LeaderContender的revokeLeadership方法通知该组件已经失去leader位置。
  • Cache节点改变时，nodeChanged方法会被调用，首先判断是否为leader，如果是的话则判断confirmedLeaderSessionID是否为空，如果不为空则将其连同LeaderContender的地址写入leaderpath下的zk临时节点。

6.5 停止

在停止方法中LeaderContender将退出选举。具体实现是将启动方法中添加的listener移除并关闭LeaderLatch和NodeCache，并将成员变量的引用置null。

6.6 ZookeeperLeaderretrievalService

6.6.1 接口

接口，ZooKeeperLeaderRetrievalService实现了LeaderRetrievalService，NodeCacheListener和UnhandledErrorListener接口，这三个接口在上文都已经介绍过。

6.6.2 创建

因为LeaderRetrievalService功能相对比较简单，只需要在leader切换时获取相关组件的Leader的地址和leaderSessionID，所以只创建了NodeCache来监测retrievalPath的变化(此处retrievalPath与参与选举的组件的leaderPath)相同，并缓存了lastLeaderAddress和lastLeaderSessionID，防止在leader并没有改变的情况下触发listener的notifyLeaderAddress。

6.6.3 启动

启动方法将Listener加入UnhandledError和NodeCache的监听并启动NodeCache，在CuratorFramework出错或者监测的retrievalPath节点发生变化或能收到回调。

6.6.4 过程

当监测的retrievalPath发生变化时，nodeChanged会被调用，在该方法体中，会从这个NodeCache(zk节点)中获取数据，与lastLeaderAddress和lastLeaderSessionID进行比对，如果发生变化会更新这两个变量并调用Listner的notifyLeaderAddress，通知新的leader地址与leaderSessionID.

6.6.5 停止

在停止方法中中止监听，具体实现是将listener移除，并关闭NodeCache。

7.CheckpointreCoveryFactory

CheckpointRecoveryJob

  • 一是提供了根据JobID和maxNumberOfCheckpointsToRetain(也就是保存的历史checpkpoint文件的个数)来生成CompletedCheckpointStore的方法，
  • 二是提供了根据JobID生成CheckpointIDCounter的方法。在本文中不会多做介绍，后续如果写到失败恢复的文章的话会详细介绍。CompletedCheckpointStore本质上主要是提供获取高可用存储下备份的JobGraph进行任务恢复的方法。

ZookeeperCheckpointRecoveryJob的提供CompletedCheckpointStore的实现中具体存储方式是将在高可用文件系统(如HDFS)上保存的Checkpoint文件的地址存储在/flink/cluster_id/checkpoints/路径下。其中ZK的路径由配置中的high-availability.zookeeper.path.checkpoints参数来制定，文件系统上存储的路径由配置中的high-availability.storageDir指定。

ZooKeeperCheckpointRecoveryFactory中提供CheckpointIDCounter是通过Curator的SharedCount来实现的，是一个高可用的计数器，路径由配置中high-availability.zookeeper.path.checkpoint-counter来指定，默认是/checkpoint-counter

8.SubmittedJobGraphStore

SubmittedJobGraphStore提供了将JobGraph高可用文件系统上的保存和移除功能，以及根据 JobID获取所要恢复的任务的JobGraph功能。但是在zk的目录和hdfs上的目录下我都没有找到相应的文件，这边先略过，有机会补上。

9.RunningJobsRegistry

ZK实现RunningJobsRegistry负责在ZK节点上登记所有集群中运行的Job的状态，三种状态分别为RUNNING，PENDING和FINISHED。ZK上的路径可以通过high-availability.zookeeper.path.running-registry来指定。

版权说明 : 本文为转载文章, 版权归原作者所有 版权申明

原文链接 : https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/122222878

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