Apache Flink 分区算子Rescale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

Rescale算子是一种轻量级的平衡分区算子，它将数据均匀分配到一部分分区中。Rescale算子适用于数据倾斜的情况下，但是相对于Rebalance算子，Rescale算子更加轻量级，对性能的影响更小。

1.2Rescale算子的实现流程

Rescale算子的实现流程如下：

获取输入数据流：首先获取输入的数据流。

计算分区数量：根据配置或默认值计算分区数量。

计算元素数量：遍历输入数据流，计算数据流中的元素数量。

计算每个分区应该包含的元素数量：根据分区数量和元素数量，计算每个分区应该包含的元素数量。如果元素数量无法被完全分配到各个分区中，则会将余数均匀分配到前面的分区中。

重新分配数据流：遍历输入数据流，根据每个元素所在的位置，将元素重新分配到对应的分区中。

返回输出数据流：返回重新分配后的数据流。 需要注意的是，Rescale算子并不是完全均匀分配数据到各个分区，因为它会根据数据流中元素的数量和分区的数量计算出每个分区应该包含的元素数量，所以在某些情况下，可能会出现某个分区中的元素数量比其他分区多或少一些的情况。

2.使用示例

2.1简单示例

 Rescale算子的使用非常简单，只需要在数据流上调用rescale方法，并传入期望的分区数量即可。例如，下面的代码将一个包含10个整数的数据流重新分区为3个分区：

DataStream input = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

DataStream rescaledStream = input.rescale(3);

需要注意的是，Rescale算子并不是完全均匀分配数据到各个分区，因为它会根据数据流中元素的数量和分区的数量计算出每个分区应该包含的元素数量，所以在某些情况下，可能会出现某个分区中的元素数量比其他分区多或少一些的情况。 

2.2复杂示例

 以下是一个完整的使用Rescale算子的复杂示例，包括构建数据流、使用Rescale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 RescaleExample {

public static void main(String[] args) throws Exception {

// 获取执行环境

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 构建数据流

DataStream input = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

// 对数据流进行重新分区

DataStream rescaledStream = input.rescale(3);

// 对重新分区后的数据流进行map操作

DataStream mappedStream = rescaledStream.map(new MapFunction() {

@Override

public Integer map(Integer value) throws Exception {

return value * 2;

}

});

// 对map后的数据流进行filter操作

DataStream filteredStream = mappedStream.filter(new FilterFunction() {

@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("Rescale 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rescale方法对数据流进行重新分区，将数据流分配到3个分区中，并将分区后的数据流赋值给rescaledStream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Rescale算子会根据数据流中元素的数量和分区的数量计算出每个分区应该包含的元素数量，所以在某些情况下，可能会出现某个分区中的元素数量比其他分区多或少一些的情况。

3.源代码剖析

Rescale 算子是 Flink 中用于对数据流进行重新平衡分区的算子，它将数据流重新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 Rescale 算子的源代码实现。 Rescale 算子的定义如下：

public class Rescale extends PartitionTransformation {

// ...

public Rescale(StreamTransformation input) {

super(input, new RescalePartitioner<>());

}

// ...

}

可以看到，Rescale 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 RescalePartitioner 对象作为分区器传入。RescalePartitioner 是 Flink 中用于对数据流进行重新平衡分区的分区器，它将数据重新平衡地分配到不同的分区中。 Rescale 算子中，还定义了一系列用于控制重新平衡分区的方法，如 setBufferTimeout()、setBufferSize() 等。这些方法都是返回一个新的 Rescale 对象，表示对重新平衡分区的参数进行了调整。例如 setBufferTimeout() 方法的定义如下:

public Rescale setBufferTimeout(long bufferTimeout) {

Rescale rescale = new Rescale<>(getInput());

rescale.bufferTimeout = bufferTimeout;

return rescale;

}

可以看到，setBufferTimeout() 方法内部创建了一个新的 Rescale 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，Rescale 算子的实现还是依赖于底层的 OneInputTransformation 和 RescalePartitioner.

参考阅读