Apache Flink 分区算子Rebalance剖析-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
1.概述
1.1定义
Rebalance算子是一种平衡分区算子，它将数据均匀分配到所有分区中。Rebalance算子适用于数据倾斜的情况下，可以使所有分区的数据量相近，避免某些分区的数据过多导致性能下降。
1.2Rebalance算子的实现流程
Apache Flink中的分区算子Rebalance用于将输入数据流的元素均匀地分配到下游算子的所有分区中，以实现负载均衡。具体来说，Rebalance算子的实现流程如下：
- 接收输入数据流；
- 将数据流的每个元素均匀地分配到下游算子的所有分区中；
- 返回分区后的数据流。 Rebalance算子可以用于解决负载不均衡的问题，特别是当下游算子的分区数量小于上游算子的分区数量时，可以使用Rebalance算子将上游算子的数据流均匀地分配到下游算子的所有分区中，从而使得各个分区的数据量相等，提高数据处理的效率。
2.使用示例
2.1简单示例
下面是一个示例代码，展示了如何使用Rebalance算子对数据流进行均匀分配
DataStream<String> stream = env.fromElements("a", "b", "c", "d", "e");
DataStream<String> rebalancedStream = stream.rebalance();
在上述代码中，我们首先使用fromElements方法生成一个包含5个元素的数据流。然后，使用rebalance方法对数据流进行均匀分配，并将分配后的数据流赋值给rebalancedStream变量。需要注意的是，Rebalance算子只是将数据流均匀地分配到下游算子的所有分区中，并不保证分配后的数据流在各个分区中的数据量相等。如果需要保证各个分区中的数据量相等，可以使用Rescale算子进行分区。
2.2复杂示例
以下是一个完整的使用Rebalance算子的复杂示例，包括构建数据流、使用Rebalance算子进行分区、进行map和filter操作、打印分区后的数据流等操作：
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class RebalanceExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 获取执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 构建数据流 DataStream<Integer> input = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); // 对数据流进行均匀分区 DataStream<Integer> rebalancedStream = input.rebalance(); // 对分区后的数据流进行map操作 DataStream<Integer> mappedStream = rebalancedStream.map(new MapFunction<Integer, Integer>() { @Override public Integer map(Integer value) throws Exception { return value * 2; } }); // 对map后的数据流进行filter操作 DataStream<Integer> filteredStream = mappedStream.filter(new FilterFunction<Integer>() { @Override public boolean filter(Integer value) throws Exception { return value %! (MISSING)== 0; } }); // 打印分区后的数据流 filteredStream.print(); // 执行任务 env.execute("Rebalance Example"); } }
在上述示例中，我们首先通过fromElements方法构建了一个包含10个整数的数据流。然后，使用rebalance方法对数据流进行均匀分区，并将分区后的数据流赋值给rebalancedStream变量。接着，我们对分区后的数据流进行map操作，将每个元素都乘以2，并将操作后的数据流赋值给mappedStream变量。然后，我们对map后的数据流进行filter操作，筛选出其中可以被3整除的元素，并将操作后的数据流赋值给filteredStream变量。最后，我们通过print方法打印了分区后的数据流。需要注意的是，由于Rebalance算子只是将数据流均匀地分配到下游算子的所有分区中，并不保证分配后的数据流在各个分区中的数据量相等。如果需要保证各个分区中的数据量相等，可以使用Rescale算子进行分区。
3.源代码剖析
Rebalance 算子是 Flink 中用于对数据流进行平衡分区的算子，它将数据流平衡地分配到不同的分区中，用于增加并行度和负载均衡。下面我们来详细剖析 Rebalance 算子的源代码实现。 Rebalance 算子的定义如下：
public class Rebalance<T> extends PartitionTransformation<T> { // ... public Rebalance(StreamTransformation<T> input) { super(input, new RebalancePartitioner<>()); } // ... }
可以看到，Rebalance 继承了 PartitionTransformation 类，并定义了一个构造函数。在构造函数中，会调用父类的构造函数，将原数据流的 Transformation 对象作为参数，并将 RebalancePartitioner 对象作为分区器传入。RebalancePartitioner 是 Flink 中用于对数据流进行平衡分区的分区器，它将数据平衡地分配到不同的分区中。 Rebalance 算子中，还定义了一系列用于控制平衡分区的方法，如 setBufferTimeout()、setBufferSize() 等。这些方法都是返回一个新的 Rebalance 对象，表示对平衡分区的参数进行了调整。例如 setBufferTimeout() 方法的定义如下
public Rebalance<T> setBufferTimeout(long bufferTimeout) { Rebalance<T> rebalance = new Rebalance<>(getInput()); rebalance.bufferTimeout = bufferTimeout; return rebalance; }
可以看到，setBufferTimeout() 方法内部创建了一个新的 Rebalance 对象，并将原对象的输入流作为参数传入。然后，将调整后的参数保存在新对象的成员变量中，并返回这个新对象。 最终，Rebalance 算子的实现还是依赖于底层的 OneInputTransformation 和 RebalancePartitioner，具体实现可以参考 Flink 源代码中对应的类。
