经过启动脚本已经找到了TaskManager 的启动类org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunnerapache
来看一下它的main方法中网络
最后被start了起来异步
start实际上是将taskManager 端的RPC服务起起来了分布式
看一下TaskManagerRunner的构造方法中3d
调用了这个startTaskManager()方法,在这个方法中又调用了netty
在这个方法中.fromConfiguration()blog
看到建立了一个networkEnevironment而且把它起了起来其中接口
由于flink的网络是走的netty,能够看到它会初始化netty的客户端和服务端用于网络通讯而且传入了bufferPool池,这个在之后随缘更新到 反压 会详细的研究内存
回到fromConfiguration()方法input
network.start之后它又
建立了内存管理类memoryManager和io管理类IOmanager, 这里之后随缘更新讲到内存和IO单独说
须要注意的是这里的Async异步IO,其实目前flink只有这一种异步的IO管理器
建立了定时器服务,定时器留到窗口在讲
回到startTaskManager()方法的最后
这个类TaskExecutor就是前面说的包含了RPC接口的类主要是实现了接口
里面包含了一些重要的方法的实现,来看一下有哪些重要的方法
能够看到这是请求slot的
这是启动Task的其中这个tdd就包含了一些任务的信息上下游inputGate,resultPartition等 具体job启动的时候详细讲一下
这个方法也是比较重要的,能够看到这是一个触发checkPoint的RPC,这里可能会有疑问为何Chenkpoint这个RPC会在TaskManager端
能够先简单的看下具体实现
看到这里大体就知道了,其实这个RPC是留给Coordinator调用的,会触发生成Barrier的逻辑(也就是常常说的,coordinator会在source插入barriers用于分布式快照对齐)随缘更新到checkpoint的时候在细说吧
这里TaskManager就差很少启动起来了,固然TaskManager还有不少服务像什么HA,Heartbeat,BlobCache也会起起来,这里就不所有写出了