Flink設計與實現：核心原理與源碼解析（簡體書）

本書結合UML圖以及設計圖等圖形化方式，針對核心模塊進行代碼層面解讀，幫助讀者快速掌握Flink源碼底層實現。全書共8章：第1章介紹Flink設計理念與基本架構；第2章介紹DataStream的設計與實現；第3章介紹運行時的核心原理與實現，包括Dispatcher、ResourceManager以及JobManager等核心組件的源碼級解析和介紹；第4章介紹Flink任務提交與執行的整體流程，包括客戶端實現、運行時作業執行過程、JobGraph及ExecutionGraph圖轉換等；第5章介紹不同的集群部署模式，包括On Yarn、On Kubernetes等；第6章介紹狀態管理與容錯，包括不同類型狀態後端的設計與實現；第7章介紹Flink?絡通信，包括RPC通信以及基於Netty實現的網絡棧；第8章介紹Flink內存管理，包括MemorySegment的設計與實現等。

Flink貢獻者/第四範式AI數據平臺架構師撰寫，剖析Flink設計思想、架構原理、工作機制，大量架構圖、UML圖

前　言
第1章　Flink設計理念與基本架構 1
1.1　Flink基本設計思想 1
1.1.1　Stratosphere系統架構 1
1.1.2　DataFlow模型的設計思想 3
1.1.3　分布式異步快照算法 6
1.2　Flink整體架構 9
1.2.1　架構介紹 9
1.2.2　Flink集群架構 11
1.2.3　核心概念 12
1.3　Flink源碼分析與編譯 14
1.3.1　源碼編譯 14
1.3.2　源碼調試環境搭建 15
1.4　本章小結 19
第2章　DataStream的設計與實現 20
2.1　DataStream API的主要組成 20
2.1.1　DataStream API應用實例 20
2.1.2　Transformation詳解 23
2.2　StreamOperator的定義與實現 25
2.2.1　StreamOperator接口實現 26
2.2.2　OneInputStreamOperator與TwoInputStreamOperator 31
2.2.3　StreamOperatorFactory詳解 33
2.3　Function的定義與實現 35
2.3.1　RichFunction詳解 36
2.3.2　SourceFunction與SinkFunction 38
2.3.3　ProcessFunction的定義與實現 44
2.4　TimerService的設計與實現 47
2.4.1　時間概念與Watermark 47
2.4.2　TimerService時間服務 53
2.5　DataStream核心轉換 59
2.5.1　KeyedStream與物理分區 59
2.5.2　WindowedStream的設計與實現 62
2.6　本章小結 68
第3章　運行時的核心原理與實現 69
3.1　運行時的整體架構 69
3.1.1　運行時整體架構概覽 69
3.1.2　集群的啟動與初始化 72
3.2　運行時組件的創建和啟動 79
3.2.1　集群組件的創建和啟動 79
3.2.2　WebMonitorEndpoint的創建與初始化 85
3.2.3　Dispatcher的創建與初始化 91
3.2.4　ResourceManager的創建與初始化 98
3.2.5　TaskManager的創建與啟動 106
3.3　集群資源管理 115
3.3.1　ResourceManager詳解 116
3.3.2　ResourceManagerGateway接口實現 118
3.3.3　Slot計算資源管理 119
3.4　系統高可用與容錯 130
3.4.1　HighAvailabilityServices的設計與實現 130
3.4.2　基於ZooKeeper實現高可用 135
3.4.3　JobGraphStore的設計與實現 141
3.5　本章小結 144
第4章　任務提交與執行 145
4.1　客戶端作業提交 145
4.1.1　命令行提交 145
4.1.2　創建和初始化CLIFrontend 148
4.1.3　PackagedProgram構造 150
4.2　ExecutionEnvironment初始化 152
4.2.1　ExecutionEnvironment類型 152
4.2.2　StreamExecutionEnvironment詳解 154
4.3　將Pipeline轉換成JobGraph 161
4.3.1　用Transformation生成StreamGraph 162
4.3.2　將StreamGraph轉換為JobGraph 169
4.3.3　將JobGraph提交到集群運行時 176
4.4　JobGraph的接收與運行 178
4.4.1　JobGraph提交整體流程 178
4.4.2　Dispatcher任務與分發 180
4.4.3　JobManager啟動與初始化 184
4.4.4　JobMaster詳解 188
4.5　ExecutionGraph的調度與執行 195
4.5.1　ExecutionGraph生成 198
4.5.2　SchedulerNG調度器 200
4.6　Task的執行與注銷 206
4.6.1　Task的啟動與注銷 208
4.6.2　AbstractInvokable的加載與初始化 211
4.6.3　StreamTask詳解 212
4.6.4　StreamTask線程模型 216
4.6.5　Task重啟與容錯策略 223
4.7　本章小結 234
第5章　集群部署模式 235
5.1　基本概念 235
5.1.1　ClusterClient的創建與獲取 235
5.1.2　ClusterEntrypoint集群啟動類 241
5.2　Flink On Yarn的設計與實現 245
5.2.1　Yarn架構的設計與實現 245
5.2.2　Session集群的部署與啟動 247
5.2.3　YarnResourceManager詳解 253
5.3　Flink On Kubernetes的設計與實現 258
5.3.1　Flink On Kubernetes架構 259
5.3.2　Session集群的部署與啟動 261
5.3.3　KubernetesResourceManager詳解 268
5.4　本章小結 274
第6章　狀態管理與容錯 275
6.1　狀態數據管理 275
6.1.1　狀態數據類型 275
6.1.2　狀態初始化流程 279
6.2　KeyedState的創建與管理 285
6.2.1　KeyedStateBackend的整體設計 285
6.2.2　HeapKeyedStateBackend的實現 286
6.3　OperatorState的創建與管理 295
6.3.1　OperatorStateBackend的整體設計 295
6.3.2　基於DefaultOperatorState-Backend創建OperatorState 296
6.4　StateBackend詳解 299
6.4.1　StateBackend的整體設計 299
6.4.2　MemoryStateBackend的實現 303
6.5　Checkpoint的設計與實現 308
6.5.1　Checkpoint的實現原理 308
6.5.2　Checkpoint的觸發過程 315
6.6　本章小結 341
第7章　網絡通信 342
7.1　集群RPC通信機制 342
7.1.1　Flink RPC框架的整體設計 342
7.1.2　AkkaRpcService詳解 347
7.1.3　Rp