前言

为什么要写本书

近些年来，流计算技术发展迅速，被广泛应用于数据ETL、数据BI、实时数据仓库建设和AI等方面。Flink作为流计算领域的一颗璀璨的明星，自问世以来发展迅猛，其技术生态圈也日益壮大，现已成为Apache顶级开源项目中最活跃的项目之一。很多企业选择用Flink来构建其流计算体系或流批一体体系，使用on YARN或on Kubernetes部署模式来进行大规模生产。

转眼间，我从事Flink研发工作已经4年，其间我对Flink的1.2、1.3、1.5、1.8、1.9、1.11和1.13版本源代码进行维护和改造，提供Flink大规模集群生产支持，并在公司内提供业务解决方案。在为业务方提供支持的过程中，我逐渐萌生写一本剖析Flink内部机制的书的想法，原因有二。

其一，随着流计算的流行和应用于大规模生产，公司对Flink的性能、可用性和效能等方面的要求更加迫切，因而更加需要流计算方面的人才，尤其是拥有Flink性能调优、可用性和效能等方面经验的人才。而单纯查看官方文档，对Flink机制的认识只能流于黑盒形式。只有深入源代码才能深刻理解Flink的内部机制，才能更好地进行性能调优，做好可用性保障和优化，以及做好效能方面的优化。

其二，市场上缺少深入剖析Flink源代码和设计的图书。我希望借助自己多年从事大规模生产以及进行多个Flink版本维护与改造的经验，对Flink的设计与实现进行深入剖析，帮助读者更好地了解Flink源代码与机制。

通过了解源代码，读者能有以下收获：

  • 编写出更健壮的流计算代码；
  • 更好地对流计算作业进行调优，使得作业性能更高；
  • 更好地维护Flink引擎，并对Flink引擎进行二次开发。

读者对象

本书适合以下几类人员阅读：

  • 流计算开发人员、大数据开发人员；
  • 大数据架构人员；
  • 对Flink计算引擎底层感兴趣的相关人员。

本书特色

  • 基于使用方式及其背后的原理、原理背后的设计及源代码实现来剖析Flink内部机制，由浅入深。
  • 尽量用图来展示原理和机制，以便于读者理解。
  • 尽可能结合实际生产分析Flink内部机制，对读者的实际生产具有指导意义。
  • 讲解的设计和实现原理有助于读者提升架构设计与实现能力。

本书结构与内容

本书基于Flink 1.9版本的源代码来解析Flink。全书共11章，主要内容如下。

  • 第1章　阅读Flink源代码前的准备

主要介绍Flink源代码阅读环境准备以及Flink的设计理念和基本架构，包括Flink源代码的导入流程和调试方式，Flink与Hadoop MapReduce、Spark的设计差异，以及Flink的分层架构和运行时架构。

  • 第2章　编程模型与API

主要介绍Flink DataStream的算子的使用和实现原理。首先讲解DataStream底层的转换，接着介绍常用算子（如FlatMap、Join、Aggregation、Union），最后解析窗口的设计与实现。

  • 第3章　运行时组件与通信

深入剖析运行时组件、组件间通信及运行时组件的高可用。首先介绍运行时组件REST、Dispatcher、ResourceManager、JobMaster和TaskExecutor，接着介绍运行时组件间通信的框架Akka，并以Slot申请为例讲解运行时组件之间的通信，最后介绍运行时组件高可用的功能、存在的问题及其解决方案。

  • 第4章　状态管理与容错

从状态、检查点、状态后端三个概念入手，对Flink状态管理和容错的设计与实现进行深度剖析。

  • 第5章　任务提交与执行

主要介绍Flink任务提交的整个流程，从客户端、JobManager和TaskManager端对应任务各个阶段的转换入手进行深入的梳理与分析。

  • 第6章　Flink网络栈

首先介绍Flink的内存管理机制，然后讲解什么是Flink网络栈以及网络传输流程，其中涵盖Flink的两种背压实现方式，最后介绍流批一体的shuffle架构的设计和实现。

  • 第7章　Flink Connector的设计与实现

首先以Kafka Connector为切入点介绍Connector模块设计时需要考虑的消费、分区管理、一致性语义保障等关键问题，然后以HBase为例介绍SQL/Table Connector的使用和实现原理。

  • 第8章　部署模式

主要介绍Flink中常用的三种部署模式：Local模式、Standalone模式和第三方部署模式。首先介绍用于本地调试的Local模式、Standalone模式中Session模式的构建与实现，然后介绍Flink on YARN的Session模式和Per-Job模式的设计与实现，最后介绍Flink on Kubernetes基于YAML的实现。

  • 第9章　Flink Table与SQL

主要介绍Flink Table与SQL中StreamTableEnvironment的实现过程、SQL的解析过程、Table Connector以及UDF和内置算子的实现。

  • 第10章　Flink CEP原理解析

主要介绍Flink CEP的基本概念和语法，如何使用Flink CEP编写作业，以及Flink CEP内部基于NFA的实现原理。

  • 第11章　Flink监控

主要介绍Flink监控指标、常用系统指标和监控体系的建设，以及常用的定位手段。

勘误与支持

由于作者的水平有限，加之写作时间仓促，书中难免存在不妥之处。为此，我们在GitHub上创建了本书专属工程（https://github.com/streaming-olap/deep-in-flink-book）来支持在线反馈。大家如有任何意见或建议，欢迎在该工程下创建issue，我们会尽快处理。

致谢

感谢Flink社区提供了如此优秀的流处理框架。

感谢我们的家人和朋友，没有他们的支持和鼓励，我们不可能完成本书。

感谢机械工业出版社华章公司的编辑杨福川和罗词亮，他们的细致工作让本书得以顺利出版。

谨以此书献给大数据行业的关注者和建设者！

罗江宇
2021年12月

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