Flink 数据源

原理

在 Flink 中，数据源（Source）是其中一个核心组件，负责从各种来源读取数据供 Flink 程序处理。

Flink 的数据源类型丰富，涵盖了从简单测试到生产环境使用的各种场景。
Kafka、Socket、文件和集合是 Flink 中最常见的几种数据源类型。
用户还可以通过实现自定义的 SourceFunction 接口来创建符合自己需求的数据源。
Flink 的连接器生态也在不断发展壮大，为用户提供了更多的数据源选择。

核心组件

一个数据 source 包括三个核心组件：分片（Splits）、分片枚举器（SplitEnumerator）以及源阅读器（SourceReader）。

分片（Split）

分片是对一部分source数据的包装，如一个文件或者日志分区。
分片是source进行任务分配和数据并行读取的基本粒度。

分片枚举器（SplitEnumerator）

分片枚举器负责生成分片，并将它们分配给SourceReader。
该组件在JobManager上以单并行度运行，负责对未分配的分片进行维护，并以均衡的方式将其分配给reader。

源阅读器（SourceReader）

源阅读器会请求分片并进行处理，例如读取分片所表示的文件或日志分区。
SourceReader在TaskManagers上的SourceOperators并行运行，并产生并行的事件流/记录流。
Source 类作为API入口，将上述三个组件结合在了一起。

流处理和批处理的统一
Data Source API 以统一的方式对无界流数据和有界批数据进行处理。
事实上，这两种情况之间的区别是非常小的：在有界/批处理情况中，枚举器生成固定数量的分片，而且每个分片都必须是有限的。但在无界流的情况下，则无需遵从限制，也就是分片大小可以不是有限的，或者枚举器将不断生成新的分片。

数据源构建

Flink中的数据源（Data Source）是Flink作业的起点，它可以从各种数据来源获取数据，例如文件系统、消息队列、数据库等。数据源可以是内置的（如基于集合、文件、Socket等），也可以是自定义的，或者是通过第三方连接器（如Kafka、RabbitMQ等）获取的。

数据读取与分配

数据读取
SourceReader负责读取分片中的数据。对于不同的数据源，Flink提供了不同的读取方式。例如，对于Kafka数据源，SourceReader使用KafkaConsumer读取所分配的分片（Topic Partition）。
数据分配
分片枚举器（SplitEnumerator）会生成分片并将它们分配给SourceReader。分配过程旨在确保数据的均衡读取，从而提高整体的处理效率。

Flink Data Source的原理主要涉及三个核心组件：分片、分片枚举器和源阅读器。数据源通过这三个组件的协作，实现了从各种数据源中读取数据，并将数据分配给相应的处理任务进行处理。通过这种方式，Flink可以高效地处理来自不同来源的大量实时数据。

API

Source API 是一个工厂模式的接口，用于创建以下组件。

Split Enumerator
Source Reader
Split Serializer
Enumerator Checkpoint Serializer

除此之外，Source 还提供了 Boundedness 的特性，从而使得 Flink 可以选择合适的模式来运行 Flink 任务。
Source 实现应该是可序列化的，因为 Source 实例会在运行时被序列化并上传到 Flink 集群。

SplitEnumerator

SplitEnumerator是数据源（Source）架构中的一个关键组件，它负责生成和管理数据分片（Splits），并将这些分片分配给SourceReader进行并行处理。以下是对SplitEnumerator的详细解释，基于参考文章的内容进行组织：

作用

生成分片：SplitEnumerator负责生成数据源的分片，这些分片是数据读取的基本单位。
分配分片：生成的分片会被SplitEnumerator分配给SourceReader，以便在TaskManagers上并行读取和处理数据。
负载均衡：SplitEnumerator负责维护等待中的分片的积压平衡，并以均衡的方式将它们分配给SourceReader，以确保数据处理的效率和公平性。

主要方法
参考文章提到SplitEnumerator包含以下方法：

start()：启动分片枚举器。
handleSplitRequest(int subtaskId, @Nullable String requesterHostname)：处理来自SourceReader的分片请求。
addSplitsBack(List splits, int subtaskId)：当SourceReader失败时，收回已经分配但尚未被确认的分片。
addReader(int subtaskId)：注册新的SourceReader。
snapshotState(long checkpointId) throws Exception：在检查点（checkpoint）时保存分片枚举器的状态。
close() throws IOException：关闭分片枚举器。

SplitEnumerator与SourceReader的交互

SplitEnumerator与SourceReader之间存在紧密的交互关系。SourceReader会向SplitEnumerator请求分片，并处理接收到的分片数据。
当SourceReader失败时，SplitEnumerator会调用addSplitsBack()方法收回已经分配但尚未被确认的分片，以便重新分配。

SourceReader

Flink的SourceReader是数据源架构中的一个关键组件，主要负责从SplitEnumerator获取分片（Split），并读取和处理这些分片中的数据。SourceReader是并行运行在Task Managers的source算子中，并且产出并行的时间流/记录流。

核心功能

请求分片：SourceReader向SplitEnumerator请求分片，这是数据处理的起点。
读取数据：一旦获得分片，SourceReader会读取分片中的数据，并准备进行后续的处理。
数据处理：SourceReader对读取的数据进行处理，将其转换为Flink内部可以处理的格式，如DataStream。

交互过程

与SplitEnumerator的交互：SourceReader通过SplitEnumerator获取分片，并在处理完一个分片后，根据需要向SplitEnumerator请求更多的分片。
与Task Managers的交互：SourceReader运行在Task Managers上，与Task Managers进行交互以获取计算资源和执行环境。

状态与轮询

SourceReader提供了一个拉动式（pull-based）处理接口，Flink任务会在循环中不断调用pollNext(ReaderOutput)轮询来自SourceReader的记录。pollNext(ReaderOutput)方法的返回值指示SourceReader的状态，可能包括以下几种：

MORE_AVAILABLE：表示SourceReader有可用的记录。
NOTHING_AVAILABLE：表示SourceReader现在没有可用的记录，但是将来可能会有记录可用。
END_OF_INPUT：表示SourceReader已经处理完所有记录，到达数据的尾部。

优化

为了提高性能，SourceReader可以在一次pollNext()调用中返回多条记录。然而，除非有必要，SourceReader的实现应该避免在一次pollNext(ReaderOutput)的调用中发送多个记录，因为对SourceReader轮询的任务线程工作在一个事件循环（event-loop）中，且不能阻塞。

Flink的SourceReader是数据源架构中的核心组件，负责从SplitEnumerator获取分片，读取并处理这些分片中的数据。通过拉动式处理接口和与Task Managers的交互，SourceReader能够高效地处理大量实时数据，并产出并行的时间流/记录流供后续处理使用。

SplitReader API

核心的 SourceReader API 是完全异步的，但实际上，大多数 Sources 都会使用阻塞的操作，例如客户端（如 KafkaConsumer）的 poll() 阻塞调用，或者分布式文件系统（HDFS, S3等）的阻塞I/O操作。为了使其与异步 Source API 兼容，这些阻塞（同步）操作需要在单独的线程中进行，并在之后将数据提交给 reader 的异步线程。
在 Flink 的数据源实现中，数据读取通常涉及以下组件和概念：

SplitEnumerator：这是一个负责生成、管理和分配数据分片的组件。它运行在 JobManager 上，并与 SourceReader 交互，将分片分配给它们进行读取。
SourceReader：这是实际执行数据读取的组件，它运行在 TaskManager 上。SourceReader 会从 SplitEnumerator 请求分片，并读取这些分片中的数据。
SourceFunction：这是 Flink 数据源 API 的主要接口，用于定义如何从外部系统读取数据。在 SourceFunction 的实现中，开发者会处理与 SplitEnumerator 和 SourceReader 的交互逻辑。
Spl
itReader 是基于同步读取/轮询的 Source 的高级（high-level）API，例如 file source 和 Kafka source 的实现等。

核心是上面提到的 SourceReaderBase 类，其使用 SplitReader 并创建提取器（fetcher）线程来运行 SplitReader，该实现支持不同的线程处理模型。

SplitReader

SplitReader API 只有以下三个方法：

阻塞式的提取 fetch() 方法，返回值为 RecordsWithSplitIds 。
非阻塞式处理分片变动 handleSplitsChanges() 方法。
非阻塞式的唤醒 wakeUp() 方法，用于唤醒阻塞中的提取操作。

SplitReader 仅需要关注从外部系统读取记录，因此比 SourceReader 简单得多。请查看这个类的 Java 文档以获得更多细节。

SourceReaderBase

常见的 SourceReader 实现方式如下：

有一个线程池以阻塞的方式从外部系统提取分片。
解决内部提取线程与其他方法调用（如 pollNext(ReaderOutput)）之间的同步。
维护每个分片的水印（watermark）以保证水印对齐。
维护每个分片的状态以进行 Checkpoint。

为了减少开发新的 SourceReader 所需的工作，Flink 提供了 SourceReaderBase 类作为 SourceReader 的基本实现。 SourceReaderBase 已经实现了上述需求。要重新编写新的 SourceReader，只需要让 SourceReader 继承 SourceReaderBase，而后完善一些方法并实现 SplitReader 。

SplitFetcherManager

SourceReaderBase 支持几个开箱即用（out-of-the-box）的线程模型，取决于 SplitFetcherManager 的行为模式。 SplitFetcherManager 创建和维护一个分片提取器（SplitFetchers）池，同时每个分片提取器使用一个 SplitReader 进行提取。它还决定如何分配分片给分片提取器。

例如，如下所示，一个 SplitFetcherManager 可能有固定数量的线程，每个线程对分配给 SourceReader 的一些分片进行抓取。
在这里插入图片描述

示例代码（概念性）

定义 Split 类（代表数据的一个分片）

// 这不是 Flink API 的一部分，只是示例  
class FileSplit {  private String filePath;  private long startOffset;  private long endOffset;  // 构造函数、getter 和 setter 等...  
}

实现 SplitEnumerator（负责管理 Split 的分配）

// 这不是 Flink API 的一部分，只是示例  
class FileSplitEnumerator implements SplitEnumerator<FileSplit, Void> {  // ... 省略其他实现细节 ...  @Override  public void start() {  // 启动时初始化分片，例如从文件系统中扫描文件  }  @Override  public CompletableFuture<SplitEnumeration<FileSplit>> getSplitsForSubtask(int subtaskId) {  // 根据 subtaskId 分配分片  // 这里只是一个简单的示例，实际中可能需要根据并行度等条件分配  List<FileSplit> splits = ...; // 从某处获取分片列表  return CompletableFuture.completedFuture(new ListSplitEnumeration<>(splits));  }  // ... 其他必要的方法实现 ...  
}

实现 SourceReader（负责读取 Split）

// 这不是 Flink API 的一部分，只是示例  
class FileSourceReader implements Runnable {  private final FileSplit split;  private final SourceOutput<String> sourceOutput; // 假设这是 Flink 提供的输出接口  public FileSourceReader(FileSplit split, SourceOutput<String> sourceOutput) {  this.split = split;  this.sourceOutput = sourceOutput;  }  @Override  public void run() {  try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(split.getFilePath()))) {  reader.skip(split.getStartOffset()); // 跳过之前的数据  String line;  while ((line = reader.readLine()) != null && reader.skipBytes(0) < split.getEndOffset()) {  // 将读取到的数据发送到 Flink 的 SourceOutput  sourceOutput.collect(line);  }  } catch (IOException e) {  // 处理异常  }  }  
}

在 SourceFunction 中使用

// 这才是 Flink 的 API 部分  
public class FileSourceFunction implements SourceFunction<String> {  private transient FileSplitEnumerator splitEnumerator;  private transient List<FileSourceReader> readers = new ArrayList<>();  @Override  public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {  splitEnumerator = new FileSplitEnumerator();  splitEnumerator.start();  // 假设我们只有一个并行度，简单起见  SplitEnumeration<FileSplit> splits = splitEnumerator.getSplitsForSubtask(0).get();  for (FileSplit split : splits) {  FileSourceReader reader = new FileSourceReader(split, ctx::collect);  new Thread(reader).start(); // 注意：这里仅为示例，实际中应使用 Flink 的执行模型  readers.add(reader);  }  // 等待所有 reader 完成（这里只是概念性示例，实际中可能更复杂）  for (FileSourceReader reader : readers) {  // 假设有某种机制可以等待 reader 完成  }  // 通知 Flink 数据源已经完成  ctx.close();  }  // ... 其他必要的方法实现 ...  
}