Ⅰ 十一、flink源码解析-创建和启动TaskManager【一】
在深入探讨Flink源码以解析创建和启动TaskManager的过程之前，我们先简要回顾上一节的内容。上一节讲解了Job的执行和调度流程，其中，当所有slot准备就绪后，JobMaster中的slotPool会向ResourceManager（RM）请求这些slot。RM在内部的slotManager中查找可用slot，若无，RM会启动一个容器并在此容器中启动TaskExecutor（即TaskManager进程），以承载任务执行。本节将专注于TaskManager进程的创建和启动流程，具体从YarnResourceManager的startTaskExecutorInContainer方法出发。
在开始之前，有必要了解一些预备知识，包括java动态代理、AKKA通信原理、部分Scala语言、以及CompletableFuture的异步编程。
TaskManager（亦称worker）主要负责执行作业流中的任务，同时负责缓存和交换数据流。一个TaskManager始终至少需要存在，并且任务槽（task slot）是资源调度的最小单位，表示并发处理任务的数量。一个task slot中可以执行多个算子（请参考Tasks和算子链）。
对于分布式执行，Flink会将算子的subtasks链接成任务（tasks）。每个任务由一个线程执行。链接算子成任务是一个优化策略，能减少线程间切换、缓冲开销，同时在不增加延迟的情况下提升整体吞吐量。链接行为是可以配置的；请参考链接文档获取详细信息。
本节的目标在于，了解如何在容器中启动TaskExecutor。
内部生成了TaskExecutor的启动命令，执行如下内容：在JAVA_HOME/bin目录下，通过java命令运行包含配置参数的类org.apache.flink.yarn.YarnTaskExecutorRunner。这些参数包括内存配置、日志路径、RPC地址等。
入口类为org.apache.flink.yarn.YarnTaskExecutorRunner。
执行该类的main方法，这是启动TaskExecutor容器的核心步骤。
在这一阶段，创建了多线程环境，确保线程数量与CPU核心数相匹配，为高可用服务的构建打下基础。
构建服务，确保在集群中提供稳定、可靠的访问。
构建RpcService，与JobManager中所使用的机制相呼应。
实现心跳机制，保证TaskManager与ResourceManager之间的通信。
提供数据缓存服务，用于数据的高效存储和访问。
负责管理并提供外部资源信息，包括集群资源、网络配置等。
通过一系列初始化步骤，构建TaskExecutor，包括：
确保临时目录可用，初始化TaskEventDispatcher、ioManager、shuffleEnvironment、kvStateService等关键组件。
启动shuffleEnvironment，提供交换shuffle数据的端口。
用于注册kvState，支持键值状态的管理。
创建并启动服务，用于处理未解构的任务管理器位置信息。
管理广播变量，支持高效数据广播。
管理task slot的分配和使用。
维护Job的执行状态和相关信息。
确保Job的领导者角色分配和状态管理。
为TaskExecutor创建本地存储根目录和文件，用于存储本地状态。
用于存储和管理TaskExecutor的本地状态。
管理库缓存，优化类加载性能。
配置endpoint为TaskExecutor，启动RPC服务器，实现与外部系统的通信。
启动执行任务的主线程。
管理与JobManager的心跳通信，确保任务执行状态的更新。
管理与ResourceManager的心跳通信，监控资源使用情况。
完成初始化和配置后，TaskManagerRunner向RPC端点发送启动消息，启动消息被接收并处理，最终开始执行。
至此，TaskManager的创建和启动过程解析完毕。下一节，我们将深入探讨TaskExecutor内部的onStart方法，继续Flink源码的探索之旅。
Ⅱ Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)
《Flink Checkpoint源码分析》系列文章深入探讨了Flink的Checkpoint机制，本文聚焦于Task内部状态数据的存储过程，深入剖析状态数据的具体存储方式。
Flink的Checkpoint核心逻辑被封装在`snapshotStrategy.snapshot()`方法中，这一过程主要由`HeapSnapshotStrategy`实现。在进行状态数据的快照操作时，首先对状态数据进行拷贝，这里采取的是引用拷贝而非实例拷贝，速度快且占用内存较少。拷贝后的状态数据被写入到一个临时的`CheckpointStateOutputStream`，即`$CHECKPOINT_DIR/$UID/chk-n`格式的目录，这个并非最终数据存储位置。
在拷贝和初始化输出流后，`AsyncSnapshotCallable`被创建，其`callInternal()`方法中负责将状态数据持久化至磁盘。这个过程分为几个关键步骤：
在分组过程中，状态数据首先被扁平化并添加到`partitioningSource[]`中，同时记录每个元素对应的`keyGroupId`在`counterHistogram[]`中的位置。构建直方图后，数据依据`keyGroupId`进行排序并写入文件，同时将偏移位置记录在`keyGroupOffsets[]`中。
具体实现细节中，`FsCheckpointStateOutputStream`用于创建文件系统输出流，配置包括基路径、文件系统类型、缓冲大小、文件状态阈值等。`StreamStateHandle`最终封装了状态数据的存储文件路径和大小信息，而`KeyedStateHandle`进一步包含`StreamStateHandle`和`keyGroupRangeOffsets`，后者记录了每个`keyGroupId`在文件中的存储位置，以供状态数据检索使用。
简而言之，Flink在执行Checkpoint时，通过一系列精心设计的步骤，确保了状态数据的高效、安全存储。从状态数据的拷贝到元数据的写入，再到状态数据的持久化，每一个环节都充分考虑了性能和数据完整性的需求，使得Flink的实时计算能力得以充分发挥。