[源码解析] 从TimeoutException看Flink的心跳机制

[源码解析] 从TimeoutException看Flink的心跳机制

0x00 摘要

本文从一个调试时候常见的异常 "TimeoutException: Heartbeat of TaskManager timed out"切入,为大家剖析Flink的心跳机制。文中代码基于Flink 1.10。

0x01 缘由

大家如果经常调试Flink,当进入断点看到了堆栈和变量内容之后,你容易陷入了沉思。当你发现了问题可能所在,高兴的让程序Resume的时候,你发现程序无法运行,有如下提示:

Caused by: java.util.concurrent.TimeoutException: Heartbeat of TaskManager with id 93aa1740-cd2c-4032-b74a-5f256edb3217 timed out.

这实在是很郁闷的事情。作为程序猿不能忍啊,既然异常提示中有 Heartbeat 字样,于是我们就来一起看看Flink的心跳机制,看看有没有可以修改的途径。

0x02 背景概念

2.1 四大模块

Flink有核心四大组件:Dispatcher,JobMaster,ResourceManager,TaskExecutor。

  • Dispatcher(Application Master)用于接收client提交的任务和启动相应的JobManager。其提供REST接口来接收client的application提交,负责启动JM和提交application,同时运行Web UI。
  • ResourceManager:主要用于资源的申请和分配。当TM有空闲的slot就会告诉JM,没有足够的slot也会启动新的TM。kill掉长时间空闲的TM。
  • JobMaster :功能主要包括(旧版本中JobManager的功能在新版本中以JobMaster形式出现,可能本文中会混淆这两个词,请大家谅解):
    • 将JobGraph转化为ExecutionGraph(physical dataflow graph,并行化)。
    • 向RM申请资源、schedule tasks、保存作业的元数据。
  • TaskManager:类似Spark的executor,会跑多个线程的task、数据缓存与交换。Flink 架构遵循 Master - Slave 架构设计原则,JobMaster 为 Master 节点,TaskManager 为Slave节点。

这四大组件彼此之间的通信需要依赖RPC实现

2.2 Akka

Flink底层RPC基于Akka实现。Akka是一个开发并发、容错和可伸缩应用的框架。它是Actor Model的一个实现,和Erlang的并发模型很像。在Actor模型中,所有的实体被认为是独立的actors。actors和其他actors通过发送异步消息通信。

Actor模型的强大来自于异步。它也可以显式等待响应,这使得可以执行同步操作。但是强烈不建议同步消息,因为它们限制了系统的伸缩性。

2.3 RPC机制

RPC作用是:让异步调用看起来像同步调用。

Flink基于Akka构建了其底层通信系统,引入了RPC调用,各节点通过GateWay方式回调,隐藏通信组件的细节,实现解耦。Flink整个通信框架的组件主要由RpcEndpoint、RpcService、RpcServer、AkkaInvocationHandler、AkkaRpcActor等构成。

RPC相关的主要接口如下:

  • RpcEndpoint
  • RpcService
  • RpcGateway

2.3.1 RpcEndpoint:RPC的基类

RpcEndpoint是Flink RPC终端的基类,所有提供远程过程调用的分布式组件必须扩展RpcEndpoint,其功能由RpcService支持。

RpcEndpoint的子类只有四类组件:Dispatcher,JobMaster,ResourceManager,TaskExecutor,即Flink中只有这四个组件有RPC的能力,换句话说只有这四个组件有RPC的这个需求。

每个RpcEndpoint对应了一个路径(endpointId和actorSystem共同确定),每个路径对应一个Actor,其实现了RpcGateway接口,

RpcService:RPC服务提供者

RpcServer是RpcEndpoint的成员变量,为RpcService提供RPC服务/连接远程Server,其只有一个子类实现:AkkaRpcService(可见目前Flink的通信方式依然是Akka)。

RpcServer用于启动和连接到RpcEndpoint, 连接到rpc服务器将返回一个RpcGateway,可用于调用远程过程。

Flink四大组件Dispatcher,JobMaster,ResourceManager,TaskExecutor,都是RpcEndpoint的实现,所以构建四大组件时,同步需要初始化RpcServer。如JobManager的构造方式,第一个参数就是需要知道RpcService。

RpcGateway:RPC调用的网关

Flink的RPC协议通过RpcGateway来定义;由前面可知,若想与远端Actor通信,则必须提供地址(ip和port),如在Flink-on-Yarn模式下,JobMaster会先启动ActorSystem,此时TaskExecutor的Container还未分配,后面与TaskExecutor通信时,必须让其提供对应地址。

Dispatcher,JobMaster,ResourceManager,TaskExecutor 这四大组件通过各种方式实现了Gateway。以JobMaster为例,JobMaster实现JobMasterGateway接口。各组件类的成员变量都有需要通信的其他组件的GateWay实现类,这样可通过各自的Gateway实现RPC调用。

2.4 常见心跳机制

常见的心跳检测有两种:

  • socket 套接字SO_KEEPALIVE本身带有的心跳机制,定期向对方发送心跳包,对方收到心跳包后会自动回复;
  • 应用自身实现心跳机制,同样也是使用定期发送请求的方式;

Flink实现的是第二种方案。

0x03 Flink心跳机制

3.1 代码和机制

Flink的心跳机制代码在:

Flink-master/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/heartbeat

四个接口:

HeartbeatListener.java          HeartbeatManager.java      HeartbeatTarget.java  HeartbeatMonitor.java

以及如下几个类:

HeartbeatManagerImpl.java   HeartbeatManagerSenderImpl.java   HeartbeatMonitorImpl.java
HeartbeatServices.java    NoOpHeartbeatManager.java

Flink集群有多种业务流程,比如Resource Manager, Task Manager, Job Manager。每种业务流程都有自己的心跳机制。Flink的心跳机制只是提供接口和基本功能,具体业务功能由各业务流程自己实现

我们首先设定 心跳系统中有两种节点:sender和receiver。心跳机制是sender和receivers彼此相互检测。但是检测动作是Sender主动发起,即Sender主动发送请求探测receiver是否存活,因为Sender已经发送过来了探测心跳请求,所以这样receiver同时也知道Sender是存活的,然后Reciver给Sender回应一个心跳表示自己也是活着的。

因为Flink的几个名词和我们常见概念有所差别,所以流程上需要大家仔细甄别,即:

  • Flink Sender 主动发送Request请求给Receiver,要求Receiver回应一个心跳;
  • Flink Receiver 收到Request之后,通过Receive函数回应一个心跳请求给Sender;

3.2 静态架构

3.2.1 HeartbeatTarget :监控目标抽象

HeartbeatTarget是对监控目标的抽象。心跳机制在行为上而言有两种动作:

  • 向某个节点发送请求。
  • 处理某个节点发来的请求。

HeartbeatTarget的函数就是这两个动作:

  • receiveHeartbeat :向某个节点(Sender)发送心跳回应,其参数heartbeatOrigin 就是 Receiver。
  • requestHeartbeat :向某个节点(Receiver)要求其回应一个心跳,其参数requestOrigin 就是 Sender。requestHeartbeat这个函数是Sender的函数,其中Sender通过RPC直接调用到Receiver

这两个函数的参数也很简单:分别是请求的发送放和接收方,还有Payload载荷。对于一个确定节点而言,接收的和发送的载荷是同一类型的。

public interface HeartbeatTarget<I> {
	/**
	 * Sends a heartbeat response to the target.
	 * @param heartbeatOrigin Resource ID identifying the machine for which a heartbeat shall be reported.
	 */
  // heartbeatOrigin 就是 Receiver
	void receiveHeartbeat(ResourceID heartbeatOrigin, I heartbeatPayload);

	/**
	 * Requests a heartbeat from the target. 
	 * @param requestOrigin Resource ID identifying the machine issuing the heartbeat request.
	 */
  // requestOrigin 就是 Sender
	void requestHeartbeat(ResourceID requestOrigin, I heartbeatPayload);
}

3.2.2 HeartbeatMonitor : 管理heartbeat target的心跳状态

对HeartbeatTarget的封装,这样Manager对Target的操作是通过对Monitor完成,后续会在其继承类中详细说明。

public interface HeartbeatMonitor<O> {
  // Gets heartbeat target.
	HeartbeatTarget<O> getHeartbeatTarget();
	// Gets heartbeat target id.
	ResourceID getHeartbeatTargetId();
	// Report heartbeat from the monitored target.
	void reportHeartbeat();
	//Cancel this monitor.
	void cancel();
  //Gets the last heartbeat.
	long getLastHeartbeat();
}

3.2.3 HeartbeatManager :心跳管理者

HeartbeatManager负责管理心跳机制,比如启动/停止/报告一个HeartbeatTarget。此接口继承HeartbeatTarget。

除了HeartbeatTarget的函数之外,这接口有4个函数:

  • monitorTarget,把和某资源对应的节点加入到心跳监控列表;
  • unmonitorTarget,从心跳监控列表删除某资源对应的节点;
  • stop,停止心跳管理服务,释放资源;
  • getLastHeartbeatFrom,获取某节点的最后一次心跳数据。
public interface HeartbeatManager<I, O> extends HeartbeatTarget<I> {
	void monitorTarget(ResourceID resourceID, HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget);
	void unmonitorTarget(ResourceID resourceID);
	void stop();
	long getLastHeartbeatFrom(ResourceID resourceId);
}

3.2.4 HearbeatListener 处理心跳结果

用户业务逻辑需要继承这个接口以处理心跳结果。其可以看做服务的输出,实现了三个回调函数

  • notifyHeartbeatTimeout,处理节点心跳超时
  • reportPayload,处理节点发来的Payload载荷
  • retrievePayLoad。获取对某节点发下一次心跳请求的Payload载荷
public interface HeartbeatListener<I, O> {
	void notifyHeartbeatTimeout(ResourceID resourceID);
	void reportPayload(ResourceID resourceID, I payload);
	O retrievePayload(ResourceID resourceID);
}

3.3 动态运行机制

之前提到Sender和Receiver,下面两个类就对应上述概念。

  • HeartbeatManagerImpl :Receiver,存在于JobMaster与TaskExecutor中;
  • HeartbeatManagerSenderImpl :Sender,继承 HeartbeatManagerImpl类,用于周期发送心跳要求,存在于JobMaster、ResourceManager中。

几个关键问题:

  1. 如何判定心跳超时?

    心跳服务启动后,Flink在Monitor中通过 ScheduledFuture 会启动一个线程来处理心跳超时事件。在设定的心跳超时时间到达后才执行线程。

    如果在设定的心跳超时时间内接收到组件的心跳消息,会先将该线程取消而后重新开启,重置心跳超时事件的触发。

    如果在设定的心跳超时时间内没有收到组件的心跳,则会通知组件:你超时了。

  2. 何时"调用双方"发起心跳检查?

    心跳检查是双向的,一方(Sender)会主动发起心跳请求,而另一方(Receiver)则是对心跳做出响应,两者通过RPC相互调用,重置对方的 Monitor 超时线程。

    以JobMaster和TaskManager为例,JM在启动时会开启周期调度,向已经注册到JM中的TM发起心跳检查,通过RPC调用TM的requestHeartbeat方法,重置TM中对JM超时线程的调用,表示当前JM状态正常。在TM的requestHeartbeat方法被调用后,通过RPC调用JM的receiveHeartbeat,重置 JM 中对TM超时线程的调用,表示TM状态正常。

  3. 如何处理心跳超时?

    心跳服务依赖 HeartbeatListener,当在timeout时间范围内未接收到心跳响应,则会触发超时处理线程,该线程通过调用HeartbeatListener.notifyHeartbeatTimeout方法做后续重连操作或者直接断开。

下面是一个概要(以RM & TM为例):

  • RM : 实现了ResourceManagerGateway (可以直接被RPC调用)

  • TM : 实现了TaskExecutorGateway (可以直接被RPC调用)

  • RM :有一个Sender HM : taskManagerHeartbeatManager,Sender HM 拥有用户定义的 TaskManagerHeartbeatListener

  • TM :有一个Receiver HM :resourceManagerHeartbeatManager,Receiver HM 拥有用户定义的ResourceManagerHeartbeatListener。

  • HeartbeatManager 有一个ConcurrentHashMap<ResourceID, HeartbeatMonitor> heartbeatTargets,这个Map是它监控的所有Target。

  • 对于RM的每一个需要监控的TM, 其生成一个HeartbeatTarget,进而被构造成一个HeartbeatMonitor,放置到ResourceManager.taskManagerHeartbeatManager中。

  • 每一个Target对应的Monitor中,有自己的异步任务ScheduledFuture,这个ScheduledFuture不停的被取消/重新生成。如果在某个期间内没有被取消,则通知用户定义的listener出现了timeout。

3.3.1 HearbeatManagerImpl : Receiver

HearbeatManagerImpl是receiver的具体实现。它由 心跳 被发起方(就是Receiver,例如TM) 创建,接收 发起方(就是Sender,例如 JM)的心跳发送请求。心跳超时 会触发 heartbeatListener.notifyHeartbeatTimeout方法。

注意:被发起方监控线程(Monitor)的开启是在接收到请求心跳(requestHeartbeat被调用后)以后才触发的,属于被动触发。

HearbeatManagerImpl主要维护了

  • 一个心跳监控列表 map : <ResourceID, HeartbeatMonitor<O>> heartbeatTargets;。这是一个KV关联。

    key代表要发送心跳组件(例如:TM)的ID,value则是为当前组件创建的触发心跳超时的线程HeartbeatMonitor,两者一一对应。

    当一个从所联系的machine发过来的心跳被收到时候,对应的monitor的状态会被更新(重启一个新ScheduledFuture)。当一个monitor发现了一个 heartbeat timed out,它会通知自己的HeartbeatListener。

  • 一个 ScheduledExecutor mainThreadExecutor 负责heartbeat timeout notifications。

  • heartbeatListener :处理心跳结果。

HearbeatManagerImpl 数据结构如下:

@ThreadSafe
public class HeartbeatManagerImpl<I, O> implements HeartbeatManager<I, O> {

	/** Heartbeat timeout interval in milli seconds. */
	private final long heartbeatTimeoutIntervalMs;

	/** Resource ID which is used to mark one own's heartbeat signals. */
	private final ResourceID ownResourceID;

	/** Heartbeat listener with which the heartbeat manager has been associated. */
	private final HeartbeatListener<I, O> heartbeatListener;

	/** Executor service used to run heartbeat timeout notifications. */
	private final ScheduledExecutor mainThreadExecutor;

	/** Map containing the heartbeat monitors associated with the respective resource ID. */
	private final ConcurrentHashMap<ResourceID, HeartbeatMonitor<O>> heartbeatTargets;

	/** Running state of the heartbeat manager. */
	protected volatile boolean stopped;  
}

HearbeatManagerImpl实现的主要函数有:

  • monitorTarget :把一个节点加入到心跳监控列表。
    • 传入参数有:ResourceId和HearbeatTarget,monitorTarget根据这两个参数,生成一个HeartbeatMonitor对象,然后把这个对象跟ResrouceId做kv关联,存入到heartbeatTargets。 一个节点可能参与多个业务流程,因此一个节点参与多个心跳流程,一个节点上运行多个不同类型的HearbeatTarget。所以一个ResourceID可能会跟不同类型的HearbeatTarget对象关联,分别加入到多个HeartbeatManager,进行不同类型的心跳监控。也因此这个函数入参是两个参数。
  • requestHeartbeat :Sender通过RPC异步调用到Receiver的这个函数 以要求receiver向requestOrigin节点(就是Sender)发起一次心跳响应,载荷是heartbeatPayLoad。其内部流程如下:
    • 首先会调用reportHeartbeat函数,作用是 通过Monitor 记录发起请求的这个时间点,然后创建一个ScheduleFuture。如果到期后,requestOrigin没有作出响应,那么就将requestOrigin节点对应的HeartbeatMonitor的state设置成TIMEOUT状态,如果到期内requestOrigin响应了,ScheduleFuture会被取消,HeartbeatMonitor的state仍然是RUNNING。
    • 其次调用reportPayload函数,把requestOrigin节点的最新的heartbeatPayload通知给heartbeatListener。heartbeatListener是外部传入的,它根据所有节点的心跳记录做监听管理。
    • 最后调用receiveHearbeat函数,响应一个心跳给Sender。

3.3.2 HeartbeatManagerSenderImpl : Sender

继承HearbeatManagerImpl,由心跳管理的一方(例如JM)创建,实现了run函数(即它可以作为一个单独线程运行),创建后立即开启周期调度线程,每次遍历自己管理的heartbeatTarget,触发heartbeatTarget.requestHeartbeat,要求 Target 返回一个心跳响应。属于主动触发心跳请求。

public class HeartbeatManagerSenderImpl<I, O> extends HeartbeatManagerImpl<I, O> implements Runnable {
	public void run() {
		if (!stopped) {
			for (HeartbeatMonitor<O> heartbeatMonitor : getHeartbeatTargets().values()) {
				requestHeartbeat(heartbeatMonitor);
			}
      // 周期调度
			getMainThreadExecutor().schedule(this, heartbeatPeriod, TimeUnit.MILLISECONDS);
		}
	}

  //  主动发起心跳检查
	private void requestHeartbeat(HeartbeatMonitor<O> heartbeatMonitor) {
		O payload = getHeartbeatListener().retrievePayload(heartbeatMonitor.getHeartbeatTargetId());
		final HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget = heartbeatMonitor.getHeartbeatTarget();
    // 调用 Target 的 requestHeartbeat 函数
		heartbeatTarget.requestHeartbeat(getOwnResourceID(), payload);
	}  
}

3.3.3 HeartbeatMonitorImpl

Heartbeat monitor管理心跳目标,它启动一个ScheduledExecutor。

  • 如果在timeout时间内没有接收到心跳信号,则判定心跳超时,通知给HeartbeatListener。
  • 如果在timeout时间内接收到心跳信号,则重置当前ScheduledExecutor。
public class HeartbeatMonitorImpl<O> implements HeartbeatMonitor<O>, Runnable {

	/** Resource ID of the monitored heartbeat target. */
	private final ResourceID resourceID;   // 被监控的resource ID

	/** Associated heartbeat target. */
	private final HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget; //心跳目标

	private final ScheduledExecutor scheduledExecutor;

	/** Listener which is notified about heartbeat timeouts. */
	private final HeartbeatListener<?, ?> heartbeatListener; // 心跳监听器

	/** Maximum heartbeat timeout interval. */
	private final long heartbeatTimeoutIntervalMs;

	private volatile ScheduledFuture<?> futureTimeout;
  //  AtomicReference  使用 
	private final AtomicReference<State> state = new AtomicReference<>(State.RUNNING);
   //  最近一次接收到心跳的时间
  private volatile long lastHeartbeat;
  
	// 报告心跳
	public void reportHeartbeat() {
    // 保留最近一次接收心跳时间
		lastHeartbeat = System.currentTimeMillis();
    // 接收心跳后,重置timeout线程
		resetHeartbeatTimeout(heartbeatTimeoutIntervalMs);
	}

  // 心跳超时,触发lister的notifyHeartbeatTimeout
	public void run() {
		// The heartbeat has timed out if we're in state running
		if (state.compareAndSet(State.RUNNING, State.TIMEOUT)) {
			heartbeatListener.notifyHeartbeatTimeout(resourceID);
		}
	}

  //  重置TIMEOUT
	void resetHeartbeatTimeout(long heartbeatTimeout) {
		if (state.get() == State.RUNNING) {
      //先取消线程,在重新开启
			cancelTimeout();
      // 启动超时线程
			futureTimeout = scheduledExecutor.schedule(this, heartbeatTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS);

			// Double check for concurrent accesses (e.g. a firing of the scheduled future)
			if (state.get() != State.RUNNING) {
				cancelTimeout();
			}
		}
	}

3.3.3 HeartbeatServices

建立heartbeat receivers and heartbeat senders,主要是对外提供服务。这里我们可以看到:

  • HeartbeatManagerImpl就是receivers。
  • HeartbeatManagerSenderImpl就是senders。
public class HeartbeatServices {
	// Creates a heartbeat manager which does not actively send heartbeats.
	public <I, O> HeartbeatManager<I, O> createHeartbeatManager(...) {
		return new HeartbeatManagerImpl<>(...);
	}
	// Creates a heartbeat manager which actively sends heartbeats to monitoring targets.
	public <I, O> HeartbeatManager<I, O> createHeartbeatManagerSender(...) {
		return new HeartbeatManagerSenderImpl<>(...);
	}
}

0x04 初始化

4.1 心跳服务创建

心跳管理服务在Cluster入口创建。因为我们是调试,所以在MiniCluster.start调用。

public void start() throws Exception {
				......
				heartbeatServices = HeartbeatServices.fromConfiguration(configuration);
				......
}

HeartbeatServices.fromConfiguration会从Configuration中获取配置信息:

  • 心跳间隔 heartbeat.interval
  • 心跳超时时间 heartbeat.timeout

个就是我们解决最开始问题的思路:从配置信息入手,扩大心跳间隔

public HeartbeatServices(long heartbeatInterval, long heartbeatTimeout) {
		this.heartbeatInterval = heartbeatInterval;
		this.heartbeatTimeout = heartbeatTimeout;
}

public static HeartbeatServices fromConfiguration(Configuration configuration) {
		long heartbeatInterval = configuration.getLong(HeartbeatManagerOptions.HEARTBEAT_INTERVAL);
		long heartbeatTimeout = configuration.getLong(HeartbeatManagerOptions.HEARTBEAT_TIMEOUT);

		return new HeartbeatServices(heartbeatInterval, heartbeatTimeout);
}

0x05 Flink中具体应用

5.1 总述

5.1.1 RM, JM, TM之间关系

系统中有几个ResourceManager?整个 Flink 集群中只有一个 ResourceManager。

系统中有几个JobManager?JobManager 负责管理作业的执行。默认情况下,每个 Flink 集群只有一个 JobManager 实例。JobManager 相当于整个集群的 Master 节点,负责整个集群的任务管理和资源管理。

系统中有几个TaskManager?这个由具体启动方式决定。比如Flink on Yarn,Session模式能够指定拉起多少个TaskManager。 Per job模式中TaskManager数量是在提交作业时根据并发度动态计算,即Number of TM = Parallelism/numberOfTaskSlots。比如:有一个作业,Parallelism为10,numberOfTaskSlots为1,则TaskManager为10。

5.1.2 三者间心跳机制

Flink中ResourceManager、JobMaster、TaskExecutor三者之间存在相互检测的心跳机制:

  • ResourceManager会主动发送请求探测JobMaster、TaskExecutor是否存活。
  • JobMaster也会主动发送请求探测TaskExecutor是否存活,以便进行任务重启或者失败处理。

我们之前讲过,HeartbeatManagerSenderImpl属于Sender,HeartbeatManagerImpl属于Receiver。

  1. HeartbeatManagerImpl所处位置可以理解为client,存在于JobMaster与TaskExecutor中;
  2. HeartbeatManagerSenderImpl类,继承 HeartbeatManagerImpl类,用于周期发送心跳请求,所处位置可以理解为server, 存在于JobMaster、ResourceManager中。

ResourceManager 级别最高,所以两个HM都是Sender,监控taskManager和jobManager

public abstract class ResourceManager<WorkerType extends ResourceIDRetrievable>
		extends FencedRpcEndpoint<ResourceManagerId>
		implements ResourceManagerGateway, LeaderContender {
	taskManagerHeartbeatManager = heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender
	jobManagerHeartbeatManager = heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender
}

JobMaster级别中等,一个Sender, 一个Receiver,受到ResourceManager的监控,监控taskManager。

public class JobMaster extends FencedRpcEndpoint<JobMasterId> implements JobMasterGateway, JobMasterService {
	taskManagerHeartbeatManager = heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender
	resourceManagerHeartbeatManager = heartbeatServices.createHeartbeatManager
}

TaskExecutor级别最低,两个Receiver,分别被JM和RM疾控。

public class TaskExecutor extends RpcEndpoint implements TaskExecutorGateway {
	this.jobManagerHeartbeatManager = return heartbeatServices.createHeartbeatManager
	this.resourceManagerHeartbeatManager = return heartbeatServices.createHeartbeatManager
}

以JobManager和TaskManager为例。JM在启动时会开启周期调度,向已经注册到JM中的TM发起心跳检查,通过RPC调用TM的requestHeartbeat方法,重置对JM超时线程的调用,表示当前JM状态正常。在TM的requestHeartbeat方法被调用后,通过RPC调用JM的receiveHeartbeat,重置对TM超时线程的调用,表示TM状态正常。

5.2 初始化过程

5.2.1 TaskExecutor初始化

TM初始化生成了两个Receiver HM。

public class TaskExecutor extends RpcEndpoint implements TaskExecutorGateway {
	/** The heartbeat manager for job manager in the task manager. */
	private final HeartbeatManager<AllocatedSlotReport, AccumulatorReport> jobManagerHeartbeatManager;

	/** The heartbeat manager for resource manager in the task manager. */
	private final HeartbeatManager<Void, TaskExecutorHeartbeatPayload> resourceManagerHeartbeatManager;
  
  //初始化函数
	this.jobManagerHeartbeatManager = createJobManagerHeartbeatManager(heartbeatServices, resourceId);
	this.resourceManagerHeartbeatManager = createResourceManagerHeartbeatManager(heartbeatServices, resourceId);
}

生成HeartbeatManager时,就注册了ResourceManagerHeartbeatListener和JobManagerHeartbeatListener。

此时,两个HeartbeatManagerImpl中已经创建好对应monitor线程,只有在JM或者RM执行requestHeartbeat后,才会触发该线程的执行。

5.2.2 JobMaster的初始化

JM生成了一个Sender HM,一个Receiver HM。这里会注册 TaskManagerHeartbeatListener 和 ResourceManagerHeartbeatListener

public class JobMaster extends FencedRpcEndpoint<JobMasterId> implements JobMasterGateway, JobMasterService {
  private HeartbeatManager<AccumulatorReport, AllocatedSlotReport> taskManagerHeartbeatManager;
  private HeartbeatManager<Void, Void> resourceManagerHeartbeatManager;

  private void startHeartbeatServices() {
      taskManagerHeartbeatManager = heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender(
        resourceId,
        new TaskManagerHeartbeatListener(),
        getMainThreadExecutor(),
        log);

      resourceManagerHeartbeatManager = heartbeatServices.createHeartbeatManager(
        resourceId,
        new ResourceManagerHeartbeatListener(),
        getMainThreadExecutor(),
        log);
  }
}

5.2.3 ResourceManager初始化

JobMaster在启动时候,会在startHeartbeatServices函数中生成两个Sender HeartbeatManager。

taskManagerHeartbeatManager :HeartbeatManagerSenderImpl对象,会反复启动一个定时器,定时扫描需要探测的对象并且发送心跳请求。

jobManagerHeartbeatManager :HeartbeatManagerSenderImpl,会反复启动一个定时器,定时扫描需要探测的对象并且发送心跳请求。

taskManagerHeartbeatManager = heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender(
			resourceId,
			new TaskManagerHeartbeatListener(),
			getMainThreadExecutor(),
			log);

jobManagerHeartbeatManager = heartbeatServices.createHeartbeatManagerSender(
			resourceId,
			new JobManagerHeartbeatListener(),
			getMainThreadExecutor(),
			log);  

5.3 注册过程

我们以TM与RM交互为例。TaskExecutor启动之后,需要注册到RM和JM中。

流程图如下:

 * 1. Run in Task Manager
 *
 *    TaskExecutor.onStart //Life cycle
 *        |
 *        +----> startTaskExecutorServices@TaskExecutor
 *        |     //开始TM服务
 *        |     
 *        +----> resourceManagerLeaderRetriever.start(new ResourceManagerLeaderListener());
 *        |     // 开始连接到RM
 *        |     // start by connecting to the ResourceManager
 *        |    
 *        +----> notifyLeaderAddress@ResourceManagerLeaderListener  
 *        |     // 当RM状态变化之后,将回调到这里    
 *        |     // The listener for leader changes of the resource manager.
 *        |        
 *        +----> reconnectToResourceManager@TaskExecutor   
 *        |     // 以下三步调用是渐进的,就是与RM联系。
 *        |    
 *        +----> tryConnectToResourceManager@TaskExecutor 
 *        |     
 *        +----> connectToResourceManager()@TaskExecutor
 *        |     // 主要作用是生成了 TaskExecutorToResourceManagerConnection    
 *        |  
 *        +----> start@TaskExecutorToResourceManagerConnection
 *        |     // 开始RPC调用,将会调用到其基类RegisteredRpcConnection的start   
 *        |   
 *        +----> start@RegisteredRpcConnection
 *        |     // RegisteredRpcConnection实现了组件之间注册联系的基本RPC
 *        |      
   
   
 * ~~~~~~~~ 这里是 Akka RPC
   
 * 2. Run in Resource Manager   
 * 现在程序执行序列到达了RM, 主要是添加一个Target到RM 的 Sender HM;
 *
 *    registerTaskExecutor@ResourceManager
 *        |
 *        +----> taskExecutorGatewayFuture.handleAsync
 *        |     // 异步调用到这里
 *        |     
 *        +----> registerTaskExecutorInternal@ResourceManager
 *        |     // RM的内部实现,将把TM注册到RM自己这里
 *        |      
 *        +----> taskManagerHeartbeatManager.monitorTarget
 *        |     // 生成HeartbeatMonitor,
 *        |      
 *        +---->  heartbeatTargets.put(resourceID,heartbeatMonitor);
 *        |     // 把Monitor放到 HM in TM之中,就是说TM开始监控了RM
 *        |        

 * ~~~~~~~~ 这里是 Akka RPC
  
 * 3. Run in Task Manager
 * 现在程序回到了TM, 主要是添加一个Target到 TM 的 Receiver HM;
 *
 *    onRegistrationSuccess@TaskExecutorToResourceManagerConnection
 *        |   
 *        |   
 *        +---->  onRegistrationSuccess@ResourceManagerRegistrationListener 
 *        |       // 回调函数
 *        |  
 *        +---->  runAsync(establishResourceManagerConnection) 
 *        |       // 异步执行
 *        |  
 *        +---->  establishResourceManagerConnection@TaskExecutor 
 *        |       // 说明已经和RM建立了联系,所以可以开始监控RM了
 *        |  
 *        +---->  resourceManagerHeartbeatManager.monitorTarget 
 *        |     // 生成HeartbeatMonitor,
 *        |      
 *        +---->  heartbeatTargets.put(resourceID,heartbeatMonitor);  
 *        |       // 把 RM 也注册到 TM了
 *        |       // monitor the resource manager as heartbeat target 

下面是具体文字描述。

5.3.1 TM注册到RM中

5.3.1.1 TM的操作
  • TaskExecutor启动之后,调用onStart,开始其生命周期。
  • onStart直接调用startTaskExecutorServices。
  • 启动服务的第一步就是与ResourceManager取得联系,这里注册了一个ResourceManagerLeaderListener(),用来监听RM Leader的变化。
private final LeaderRetrievalService resourceManagerLeaderRetriever;
// resourceManagerLeaderRetriever其实是EmbeddedLeaderService的实现,A simple leader election service, which selects a leader among contenders and notifies listeners.

resourceManagerLeaderRetriever.start(new ResourceManagerLeaderListener());
  • 当得到RM Leader的地址之后,会调用到回调函数notifyLeaderAddress@ResourceManagerLeaderListener,然后调用notifyOfNewResourceManagerLeader。
  • notifyOfNewResourceManagerLeader中获取到RM地址后,就通过reconnectToResourceManager与RM联系。
  • reconnectToResourceManager中间接调用到TaskExecutorToResourceManagerConnection。其作用是建立TaskExecutor 和 ResourceManager之间的联系。因为知道 ResourceManagerGateway所以才能进行RPC操作。
  • 然后在 TaskExecutorToResourceManagerConnection中,就通过RPC与RM联系。
5.3.1.2 RM的操作
  • RPC调用后,程序就来到了RM中,RM做如下操作:
  • 会注册一个新的TaskExecutor到自己的taskManagerHeartbeatManager中。
  • registerTaskExecutor@ResourceManager会通过异步调用到registerTaskExecutorInternal。
  • registerTaskExecutorInternal中首先看看是否这个TaskExecutor的ResourceID之前注册过,如果注册过就移除再添加一个新的TaskExecutor。
  • 通过 taskManagerHeartbeatManager.monitorTarget 开始进行心跳机制的注册。
taskManagerHeartbeatManager.monitorTarget(taskExecutorResourceId, new HeartbeatTarget<Void>() {
				public void receiveHeartbeat(ResourceID resourceID, Void payload) {
					// the ResourceManager will always send heartbeat requests to the
					// TaskManager
				}
				public void requestHeartbeat(ResourceID resourceID, Void payload) {
					taskExecutorGateway.heartbeatFromResourceManager(resourceID);
				}
});

当注册完成后,RM中的Sender HM内部结构如下,能看出来多了一个Target:

taskManagerHeartbeatManager = {HeartbeatManagerSenderImpl@8866} 
 heartbeatPeriod = 10000
 heartbeatTimeoutIntervalMs = 50000
 ownResourceID = {ResourceID@8871} "040709f36ebf38f309fed518a88946af"
 heartbeatListener = {ResourceManager$TaskManagerHeartbeatListener@8872} 
 mainThreadExecutor = {RpcEndpoint$MainThreadExecutor@8873} 
 heartbeatTargets = {ConcurrentHashMap@8875}  size = 1
  {ResourceID@8867} "630c15c9-4861-4b41-9c95-92504f458b71" -> {HeartbeatMonitorImpl@9448} 
   key = {ResourceID@8867} "630c15c9-4861-4b41-9c95-92504f458b71"
   value = {HeartbeatMonitorImpl@9448} 
    resourceID = {ResourceID@8867} "630c15c9-4861-4b41-9c95-92504f458b71"
    heartbeatTarget = {ResourceManager$2@8868} 
    scheduledExecutor = {RpcEndpoint$MainThreadExecutor@8873} 
    heartbeatListener = {ResourceManager$TaskManagerHeartbeatListener@8872} 
    heartbeatTimeoutIntervalMs = 50000
    futureTimeout = {ScheduledFutureAdapter@10140} 
    state = {AtomicReference@9786} "RUNNING"
    lastHeartbeat = 0
5.3.1.3 返回到TM

RM会通过RPC再次回到TaskExecutor,其新执行序列如下:

  • 首先RPC调用到了 onRegistrationSuccess@TaskExecutorToResourceManagerConnection。
  • 然后onRegistrationSuccess@ResourceManagerRegistrationListener中通过异步执行调用到了establishResourceManagerConnection。这说明TM已经和RM建立了联系,所以可以开始监控RM了。
  • 然后和RM操作类似,通过resourceManagerHeartbeatManager.monitorTarget 来把RM注册到自己这里。
HeartbeatMonitor<O> heartbeatMonitor = heartbeatMonitorFactory.createHeartbeatMonitor 
heartbeatTargets.put(resourceID, heartbeatMonitor);  

当注册完成后,其Receiver HM结构如下:

resourceManagerHeartbeatManager = {HeartbeatManagerImpl@10163} 
 heartbeatTimeoutIntervalMs = 50000
 ownResourceID = {ResourceID@8882} "96a9b80c-dd97-4b63-9049-afb6662ea3e2"
 heartbeatListener = {TaskExecutor$ResourceManagerHeartbeatListener@10425} 
 mainThreadExecutor = {RpcEndpoint$MainThreadExecutor@10426} 
 heartbeatTargets = {ConcurrentHashMap@10427}  size = 1
  {ResourceID@8886} "122fa66685133b11ea26ee1b1a6cef75" -> {HeartbeatMonitorImpl@10666} 
   key = {ResourceID@8886} "122fa66685133b11ea26ee1b1a6cef75"
   value = {HeartbeatMonitorImpl@10666} 
    resourceID = {ResourceID@8886} "122fa66685133b11ea26ee1b1a6cef75"
    heartbeatTarget = {TaskExecutor$1@10668} 
    scheduledExecutor = {RpcEndpoint$MainThreadExecutor@10426} 
    heartbeatListener = {TaskExecutor$ResourceManagerHeartbeatListener@10425} 
    heartbeatTimeoutIntervalMs = 50000
    futureTimeout = {ScheduledFutureAdapter@10992} 
    state = {AtomicReference@10667} "RUNNING"
    lastHeartbeat = 0

5.3.2 TM注册到 JM

其调用基本思路与之前相同,就是TM和JM之间互相注册一个代表对方的monitor:

JobLeaderListenerImpl ----> establishJobManagerConnection

消息到了JM中,做如下操作。

registerTaskManager ----> taskManagerHeartbeatManager.monitorTarget
  // monitor the task manager as heartbeat target

5.4 心跳过程

在任务提交之后,我们就进入了正常的心跳监控流程。我们依然用 TM 和 RM进行演示。

我们先给出一个流程图。

 * 1. Run in Resouce Manager
 *
 *    HeartbeatManagerSender in RM
 *        |
 *        +----> run@HeartbeatManagerSenderImpl
 *        |     //遍历所有监控的Monitor(Target),逐一在Target上调用requestHeartbeat
 *        |     
 *        +----> requestHeartbeat@HeartbeatManagerSenderImpl 
 *        |     // 将调用具体监控对象的自定义函数
 *        |     // heartbeatTarget.requestHeartbeat(getOwnResourceID(), payload);
 *        |      
 *        +----> getHeartbeatListener().retrievePayload   
 *        |     // 调用到TaskManagerHeartbeatListener@ResourceManager    
 *        |     // 这里是return null;,因为RM不会是任何人的Receiver
 *        |        
 *        +----> requestHeartbeat@HeartbeatTarget   
 *        |     // 调用到Target这里,代码在ResourceManager这里,就是生成Target时候赋值的
 *        |    
 *        +----> taskExecutorGateway.heartbeatFromResourceManager
 *        |     // 会通过gateway RPC 调用到TM,这就是主动对TM发起了心跳请求
 *        |      

 * ~~~~~~~~ 这里是 Akka RPC
   
 * 2. Run in Task Manager   
 * 现在程序执行序列到达了TM, 主要是 1. 重置TM的Monitor线程; 2.返回一些负载信息;
 *
 *    heartbeatFromResourceManager@TaskExecutor
 *        |
 *        +----> resourceManagerHeartbeatManager.requestHeartbeat(resourceID, null);
 *        |     //开始要调用到 Receiver HM in Task Manager
 *        |     
 *        +----> requestHeartbeat@HeartbeatManager in TM 
 *        |     // 在Receiver HM in Task Manager 这里运行
 *        |      
 *        +----> reportHeartbeat@HeartbeatMonitor   
 *        |     //reportHeartbeat : 记录发起请求的这个时间点,然后resetHeartbeatTimeout
 *        |      
 *        +----> resetHeartbeatTimeout@HeartbeatMonitor
 *        |     // 如果Monitor状态依然是RUNNING,则取消之前设置的ScheduledFuture。
 *        |     // 重新创建一个ScheduleFuture。因为如果不取消,则之前那个ScheduleFuture运行时
 *        |     // 会调用HeartbeatMonitorImpl.run函数,run直接compareAndSet后,通知目标函数
 *        |     // 目前已经超时,即调用heartbeatListener.notifyHeartbeatTimeout。
 *        |     // 这里代表 JM 状态正常。   
 *        |      
 *        +---->  heartbeatListener.reportPayload
 *        |     // 把Target节点的最新的heartbeatPayload通知给heartbeatListener。 
 *        |     // heartbeatListerner是外部传入的,它根据所拥有的节点的心跳记录做监听管理。
 *        |        
 *        +---->  heartbeatTarget.receiveHeartbeat(getOwnResourceID(), heartbeatListener.retrievePayload(requestOrigin));
 *        |      
 *        |     
 *        +---->  retrievePayload@ResourceManagerHeartbeatListener in TM   
 *        |       // heartbeatTarget.receiveHeartbeat参数调用的
 *        |     
 *        +---->  return new TaskExecutorHeartbeatPayload
 *        |   
 *        |     
 *        +---->  receiveHeartbeat in TM 
 *        |       // 回到 heartbeatTarget.receiveHeartbeat,这就是TM生成Target的时候的自定义函数
 *        |       // 就是响应一个心跳消息回给RM
 *        |     
 *        +----> resourceManagerGateway.heartbeatFromTaskManager  
 *        |     // 会通过gateway RPC 调用到 ResourcManager
 *        |      

 * ~~~~~~~~ 这里是 Akka RPC
  
 * 3. Run in Resouce Manager
 * 现在程序回到了RM, 主要是 1.重置RM的Monitor线程;2. 上报收到TaskExecutor的负载信息  
 *
 *    heartbeatFromTaskManager in RM
 *        |   
 *        |   
 *        +---->  taskManagerHeartbeatManager.receiveHeartbeat 
 *        |       // 这是个Sender HM
 *        |  
 *        +---->  HeartbeatManagerImpl.receiveHeartbeat  
 *        |  
 *        |     
 *        +---->  HeartbeatManagerImpl.reportHeartbeat(heartbeatOrigin);
 *        | 
 *        |    
 *        +---->  heartbeatMonitor.reportHeartbeat(); 
 *        |      // 这里就是重置RM 这里对应的Monitor。在reportHeartbeat重置 JM monitor线程的触发,即cancelTimeout取消注册时候的超时定时任务,并且注册下一个超时检测futureTimeout;这代表TM正常执行。
 *        |     
 *        +----> heartbeatListener.reportPayload    
 *        |      //把Target节点的最新的heartbeatPayload通知给 TaskManagerHeartbeatListener。heartbeatListerner是外部传入的,它根据所拥有的节点的心跳记录做监听管理。 
 *        |      
 *        +----> slotManager.reportSlotStatus(instanceId, payload.getSlotReport());
 *        |     // TaskManagerHeartbeatListener中调用,上报收到TaskExecutor的负载信息
 *        |        

下面是具体文字描述。

5.4.1 ResourceManager主动发起

5.4.1.1 Sender遍历所有监控的Monitor(Target)

心跳机制是由Sender主动发起的。这里就是 ResourceManager 的HeartbeatManagerSenderImpl中定时schedual调用,这里会遍历所有监控的Monitor(Target),逐一在Target上调用requestHeartbeat。

// HeartbeatManagerSenderImpl中的代码

	@Override
	public void run() {
		if (!stopped) {
			for (HeartbeatMonitor<O> heartbeatMonitor : getHeartbeatTargets().values()) {
        // 这里向被监控对象节点发起一次心跳请求,载荷是heartbeatPayLoad,要求被监控对象回应心跳
				requestHeartbeat(heartbeatMonitor);
			}
			getMainThreadExecutor().schedule(this, heartbeatPeriod, TimeUnit.MILLISECONDS);
		}
	}
}

// 运行时候的变量
this = {HeartbeatManagerSenderImpl@9037} 
 heartbeatPeriod = 10000
 heartbeatTimeoutIntervalMs = 50000
 ownResourceID = {ResourceID@8788} "d349506cae32cadbe99b9f9c49a01c95"
 heartbeatListener = {ResourceManager$TaskManagerHeartbeatListener@8789} 
 mainThreadExecutor = {RpcEndpoint$MainThreadExecutor@8790} 

// 调用栈如下
requestHeartbeat:711, ResourceManager$2 (org.apache.flink.runtime.resourcemanager)
requestHeartbeat:702, ResourceManager$2 (org.apache.flink.runtime.resourcemanager)
requestHeartbeat:92, HeartbeatManagerSenderImpl (org.apache.flink.runtime.heartbeat)
run:81, HeartbeatManagerSenderImpl (org.apache.flink.runtime.heartbeat)
call:511, Executors$RunnableAdapter (java.util.concurrent)
run$$$capture:266, FutureTask (java.util.concurrent)
run:-1, FutureTask (java.util.concurrent)
5.4.1.2 Target进行具体操作

具体监控对象 Target 会调用自定义的requestHeartbeat。

HeartbeatManagerSenderImpl

	private void requestHeartbeat(HeartbeatMonitor<O> heartbeatMonitor) {
		O payload = getHeartbeatListener().retrievePayload(heartbeatMonitor.getHeartbeatTargetId());
		final HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget = heartbeatMonitor.getHeartbeatTarget();

    // 这里就是具体监控对象
		heartbeatTarget.requestHeartbeat(getOwnResourceID(), payload);
	}

heartbeatTarget = {ResourceManager$2@10688} 
 taskExecutorGateway = {$Proxy42@9459} "org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaInvocationHandler@6d0c8334"
 this$0 = {StandaloneResourceManager@9458} 

请注意,每一个Target都是由ResourceManager生成的。ResourceManager之前注册成为Monitor时候就注册了这个HeartbeatTarget。

这个HeartbeatTarget的定义如下,两个函数是:

  • receiveHeartbeat :这个是空,因为RM没有自己的Sender。

  • requestHeartbeat :这个针对TM,就是调用TM的heartbeatFromResourceManager,当然是通过RPC调用。

5.4.1.3 RPC调用

会调用到ResourceManager定义的函数requestHeartbeat,而requestHeartbeat会通过gateway调用到TM,这就是主动对TM发起了心跳请求。

taskManagerHeartbeatManager.monitorTarget(taskExecutorResourceId, new HeartbeatTarget<Void>() {
   @Override
   public void receiveHeartbeat(ResourceID resourceID, Void payload) {
      // the ResourceManager will always send heartbeat requests to the TaskManager
   }

   @Override
   public void requestHeartbeat(ResourceID resourceID, Void payload) {
      //就是调用到这里
      taskExecutorGateway.heartbeatFromResourceManager(resourceID); 
   }
});

5.4.2 RM通过RPC调用TM

通过taskExecutorGateway。心跳程序执行就通过RPC从RM跳跃到了TM。

taskExecutorGateway.heartbeatFromResourceManager 的意义就是:通过RPC调用回到TaskExecutor。这个是在TaskExecutorGateway就定义好的。

// TaskExecutor RPC gateway interface.
public interface TaskExecutorGateway extends RpcGateway

TaskExecutor实现了TaskExecutorGateway,所以具体在TaskExecutor内部实现了接口函数。

@Override
public void heartbeatFromResourceManager(ResourceID resourceID) {
    //调用到了这里 ...........
		resourceManagerHeartbeatManager.requestHeartbeat(resourceID, null);
}

TM中,resourceManagerHeartbeatManager 定义如下。

/** The heartbeat manager for resource manager in the task manager. */
private final HeartbeatManager<Void, TaskExecutorHeartbeatPayload> resourceManagerHeartbeatManager;

所以下面就是执行TM中的Receiver HM。在这个过程中有两个处理步骤:

  1. 调用对应HeartbeatMonitor的reportHeartbeat方法,cancelTimeout取消注册时候的超时定时任务,并且注册下一个超时检测futureTimeout;
  2. 调用monitorTarget的receiveHeartbeat方法,也就是会通过rpc调用JobMaster的heartbeatFromTaskManager方法返回一些负载信息;

具体是调用 requestHeartbeat@HeartbeatManager。在其中会

  • 调用reportHeartbeat@HeartbeatMonitor,记录发起请求的这个时间点,然后resetHeartbeatTimeout。
  • 在resetHeartbeatTimeout@HeartbeatMonitor之中,如果Monitor状态依然是RUNNING,则取消之前设置的ScheduledFuture。重新创建一个ScheduleFuture。因为如果不取消,则之前那个ScheduleFuture运行时会调用HeartbeatMonitorImpl.run函数,run直接compareAndSet后,通知目标函数目前已经超时,即调用heartbeatListener.notifyHeartbeatTimeout。
  • 调用 heartbeatListener.reportPayload,把Target节点的最新的heartbeatPayload通知给heartbeatListener。
  • 调用 heartbeatTarget.receiveHeartbeat(getOwnResourceID(), heartbeatListener.retrievePayload(requestOrigin)); 就是响应一个心跳消息回给RM。
	@Override
	public void requestHeartbeat(final ResourceID requestOrigin, I heartbeatPayload) {
		if (!stopped) {
			log.debug("Received heartbeat request from {}.", requestOrigin);

			final HeartbeatTarget<O> heartbeatTarget = reportHeartbeat(requestOrigin);

			if (heartbeatTarget != null) {
				if (heartbeatPayload != null) {
					heartbeatListener.reportPayload(requestOrigin, heartbeatPayload);
				}

				heartbeatTarget.receiveHeartbeat(getOwnResourceID(), heartbeatListener.retrievePayload(requestOrigin));
			}
		}
	}

最后会通过resourceManagerGateway.heartbeatFromTaskManager 调用到 ResourcManager。

5.4.3 TM 通过RPC回到 RM

JobMaster在接收到rpc请求后调用其heartbeatFromTaskManager方法,会调用taskManagerHeartbeatManager的receiveHeartbeat方法,在这个过程中同样有两个处理步骤:

  1. 调用对应HeartbeatMonitor的reportHeartbeat方法,cancelTimeout取消注册时候的超时定时任务,并且注册下一个超时检测futureTimeout;
  2. 调用TaskManagerHeartbeatListener的reportPayload方法,上报收到TaskExecutor的负载信息

至此一次完成心跳过程已经完成,会根据heartbeatInterval执行下一次心跳。

5.5 超时处理

5.5.1 TaskManager

首先,在HeartbeatMonitorImpl中,如果超时,会调用Listener。

public void run() {
   // The heartbeat has timed out if we're in state running
   if (state.compareAndSet(State.RUNNING, State.TIMEOUT)) {
      heartbeatListener.notifyHeartbeatTimeout(resourceID);
   }
}

这就来到了ResourceManagerHeartbeatListener,会尝试再次连接RM。

private class ResourceManagerHeartbeatListener implements HeartbeatListener<Void, TaskExecutorHeartbeatPayload> {

   @Override
   public void notifyHeartbeatTimeout(final ResourceID resourceId) {
      validateRunsInMainThread();
      // first check whether the timeout is still valid
      if (establishedResourceManagerConnection != null && establishedResourceManagerConnection.getResourceManagerResourceId().equals(resourceId)) {
         reconnectToResourceManager(new TaskManagerException(
            String.format("The heartbeat of ResourceManager with id %s timed out.", resourceId)));
      } else {
         .....
      }
   }

5.5.2 ResourceManager

RM就直接简单粗暴,关闭连接。

private class TaskManagerHeartbeatListener implements HeartbeatListener<TaskExecutorHeartbeatPayload, Void> {

   @Override
   public void notifyHeartbeatTimeout(final ResourceID resourceID) {
      validateRunsInMainThread();
      closeTaskManagerConnection(
         resourceID,
         new TimeoutException("The heartbeat of TaskManager with id " + resourceID + "  timed out."));
   }
}  

0x06 解决问题

心跳机制我们讲解完了,但是我们最初提到的异常应该如何解决呢?在程序最开始生成环境变量时候,通过设置环境变量的配置即可搞定:

Configuration conf = new Configuration();
conf.setString("heartbeat.timeout", "18000000");
final LocalEnvironment env = ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(conf);

0x07 参考

[flink-001]flink的心跳机制

Flink中心跳机制

flink1.8 心跳服务

你有必要了解一下Flink底层RPC使用的框架和原理

flink RPC(akka)

弄清Flink1.8的远程过程调用(RPC)

Apache Flink源码解析 (七)Flink RPC的底层实现

flink源码阅读第一篇—入口

flink-on-yarn 基础架构和启动流程

posted @ 2020-06-23 22:03  罗西的思考  阅读(3307)  评论(0编辑  收藏  举报