Flink 源码阅读环境搭建并调试 Flink-Clients 模块

本文大纲

1、Flink 官方文档这么全面，为何还要读 Flink 源码

读文档和读源码的目的是不同的，就拿 Apache Flink 这个项目来讲，若是你想知道 Flink 的使用功能，设计思想，实现原理，看官方文档就足够了；若是你想了解的就是具体细节，好比说 StreamGraph 是怎么生成的或者是 Exactly Once 究竟如何实现的，那么就须要去阅读源码了。

关键是看你的目的是什么，若是你想了解思想，经验等看文档就够了，由于文档是人写给人的；若是你想了解具体细节，那应该去看源码，由于源码是人写给机器的，源码里有到底作了什么这些事情。

那么我写这篇的文章目的是什么？个人目的是，万一你已经在生产上身经百战了，对 Flink 的原理都把握住了，那么看源码是对你来讲最好的进阶方式，因此我为你准备了这篇搭建环境的教程，为你节约宝贵的时间陪家人陪孩子不香吗？

2、Flink 源码几百万行，该如何下手

一般对于阅读源码这件事情来讲是有方法论可循的。

一、首先得具有前提条件

• 相关语言和基础技术知识。好比 Java，Maven，Git，设计模式等等。若是你只会 C++，哪天心血来潮去阅读 Flink 源码，那是不现实的；
• 开源项目的功能。须要知道这个项目是为了解决什么问题，完成什么功能，有哪些特性，如何启动，有哪些配置项。先把这个项目跑起来，能运行简单的 Demo；
• 相关的文档。也就是庞大的工程中，有哪些模块，每一个模块大概的功能是干吗的；

这些前提知识准备好了以后，你就对这个项目有了一个感性的认识，再去阅读它的代码就轻松一些了。

在阅读代码过程当中，不是说拿到源码就直接从第一个模块一行行的开始读，这样很容易迷失方向，陷入到代码细节中无可自拔。

二、其次须要关注这些重点东西

• 接口抽象定义。任何项目代码都会有不少接口，接口的继承关系和方法，描述了它处理的数据结构，业务实体以及和其余模块的关系，理清楚这些关系是很是重要的。

• 模块粘合层。代码中不少的设计模式，都是为了解耦各个模块的，好处就是灵活扩展，坏处就是让原本平铺直述的代码割裂成一个个模块，不那么方便阅读。

• 业务流程。在代码一开始，不要进入细节，一方面会打消你的积极性，一方面也看不过来。要站在必定的高度，搞清楚整个的业务流程是怎样的，数据是怎么被传递的。最好能够画流程图或者时序图，方便理解和记忆。

• 具体实现。在具体实现中，仍然须要弄清楚一些重要的点

  （1）代码逻辑。在代码中，有业务逻辑，是真正的业务处理逻辑；还有控制逻辑，像流程流转之类的；

  （2）出错处理。其实不少地方都是在处理出错的逻辑，能够忽略掉这部分逻辑，排除干扰因素；

  （3）数据处理。属性转换，JSON 解析，XML 解析，这些代码都比较冗长和无聊，能够忽略；

  （4）重要的算法。这是比较核心的地方，也是最有技术含量的地方；

  （5）底层交互。有一些代码是和底层操做系统或者是和 JVM 交互的，须要知道一些底层的东西；

• 运行时调试。这是最直接的方式，能够看到代码到底是如何跑起来的，数据是怎么样的，是了解代码最重要的方式。

总结成一句话：高屋建瓴，提纲挈领，把握方向

好了，有了这些内容心法，下面开始实战吧！

3、安装 Git 环境

我就不具体演示了，说一下大体流程，能够自行百度，相关的文章不少的。

一、下载 Git

下载对应平台（Windows，Mac）的 Git 客户端，并安装

下载地址：https://git-scm.com/downloads

二、初始配置

$ git config --global user.name "Your Name"
$ git config --global user.email yourEmail@example.com

三、生成秘钥，并上传到 Gitee 上

ssh-keygen -t rsa

登录 Gitee，在头像 - 设置 - 安全设置 - SSH 公钥 添加一个公钥

4、Github 龟速如何解决

GitHub 很慢如何下载好几十 M 的源码文件呢？

你想下载任意 GitHub 项目，均可以在 Gitee 上导入这个 Github 项目：

导入以后，就能够下载了。固然 Apache Flink 活跃度前几的项目，Gitee 确定是会同步的了，直接搜索便可。

https://gitee.com/apache/flink?_from=gitee_search

而后打开 Git Bash，克隆这个项目

git@gitee.com:apache/flink.git

获取全部的分支

git fetch --tags

切换到 1.12.0 分支

git checkout release-1.12.0

这样最新发布的 1.12.0 版本源码就在本地了。

5、配置 Maven 阿里镜像

在导入 IDEA 以前，咱们要配置 Maven 的镜像为阿里云的，这样下载 Jar 包比较快速。

在 Maven 安装目录的 conf 目录的 settings.xml 文件中，加入以下配置到 mirrors 标签中

<mirror>
    <id>alimaven</id>
    <name>aliyun maven</name>
    <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
    <mirrorOf>central</mirrorOf>       
</mirror>

6、导入 IDEA

打开 IDEA，直接打开便可，等待它下载好全部的依赖

导入后，能够看到有不少模块，可是各个模块的功能见名知意，很是清晰，这里我就不挨个介绍了。直接开始 Debug Flink-Clients 模块。

7、开始调试 Flink-Clients

首先想强调一下，为何要调试这个模块。由于这个模块是提交 Flink 做业的入口模块，代码流程相对比较清晰，调试完，就能够知道 Flink 做业是怎么提交的了。

一、咱们该调试哪一个对象

回忆下，大数据的 Hello，World 程序是什么，是否是 WordCount，Flink 发行版自带的例子中，就有 WordCount 程序。

下面的图，我是下载了官网的 Flink-1.12 发行版，放到个人虚拟机上了。

如何把它运行起来呢？

首先启动一个本机的 Flink 集群，把压缩包解压出来以后，什么都不要作，直接启动

cd /my2/flink/bin
./start-cluster.sh

提交 WordCount 程序到集群

./flink run ../examples/streaming/WordCount.jar

这样就直接把 WordCount 程序提交到集群上了，是怎么作到的呢？能够看看 flink 这个命令里面是什么

vi flink

移动到最后，能够发现

# Add HADOOP_CLASSPATH to allow the usage of Hadoop file systems
exec $JAVA_RUN $JVM_ARGS $FLINK_ENV_JAVA_OPTS "${log_setting[@]}" -classpath "`manglePathList "$CC_CLASSPATH:$INTERNAL_HADOOP_CLASSPATHS"`" org.apache.flink.client.cli.CliFrontend "$@"

原来它就是一个 java -classpath 类名，启动了一个 Java 虚拟机啊

这个类就是

org.apache.flink.client.cli.CliFrontend

这个类就是咱们要运行的对象了

二、开始调试

能够看到 CliFrontend 里面有一个 main 方法，二话不说，直接 debug，报错了再说

果真，报错以下:

说在环境变量中，没有找到 FLINK_CONF_DIR 配置，也就是 flink 配置文件没有找到，就是那个 flink-conf.yml 文件

这个文件实际上是在发行目录下：

而后配置一个

在这个地方加上这个配置

FLINK_CONF_DIR=D:\Code\flink\flink\flink-dist\src\main\resources

再运行一遍，报错以下

原来是由于，咱们以前在运行命令的时候，后面还有一坨参数，如今什么参数都没有往 main 方法传，固然报错了。

这里咱们还须要一个 WordCount.jar 包，源码都有了，直接从源码打包一个出来，就是这么的任性了。

直接把 Flink : Examples : Streaming 模块打个包

打完包以后，在 target 目录下，就会有一个 WordCount.jar 包了

填到这个地方

run D:\Code\flink\flink\flink-examples\flink-examples-streaming\target\WordCount.jar

而后再 Debug 看一下，发现它在这卡了好久，直到超时（WARNING 先不用管）

这个是正常的，由于它在最后生成 JobGraph 以后，是要经过 JobClient 客户端，提交到集群上的（还记得咱们那个配置文件吗？里面但是配了集群的 JobManager 地址和端口的），而咱们在 Windows 本地并无启动集群。

不过没有关系，咱们能够经过调试代码，看到 StreamGraph 是如何生成的，JobGraph 是如何生成的，最后是经过哪一个类准备提交到集群的。这些提交前的动做，均可以经过源码看获得！

7、总结

今天经过完整的下载 Flink 代码，配置环境，初步调试了 Flink-Clients 代码，大体清楚，一个实时做业在提交前要通过这么多的转换逻辑。里面的实现细节咱们在下一次再讲！你们必定要把环境装好了！

下次见！

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