十年網(wǎng)站開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn) + 多家企業(yè)客戶 + 靠譜的建站團(tuán)隊(duì)
量身定制 + 運(yùn)營(yíng)維護(hù)+專業(yè)推廣+無(wú)憂售后,網(wǎng)站問(wèn)題一站解決
這篇文章給大家介紹如何分析Flink源碼閱讀環(huán)境搭建并調(diào)試Flink-Clients模塊,內(nèi)容非常詳細(xì),感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對(duì)大家能有所幫助。
創(chuàng)新互聯(lián)是一家業(yè)務(wù)范圍包括IDC托管業(yè)務(wù),網(wǎng)絡(luò)空間、主機(jī)租用、主機(jī)托管,四川、重慶、廣東電信服務(wù)器租用,成都機(jī)柜租用,成都網(wǎng)通服務(wù)器托管,成都服務(wù)器租用,業(yè)務(wù)范圍遍及中國(guó)大陸、港澳臺(tái)以及歐美等多個(gè)國(guó)家及地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)公司。
讀文檔和讀源碼的目的是不一樣的,就拿 Apache Flink 這個(gè)項(xiàng)目來(lái)說(shuō),如果你想知道 Flink 的使用功能,設(shè)計(jì)思想,實(shí)現(xiàn)原理,看官方文檔就足夠了;如果你想了解的就是具體細(xì)節(jié),比如說(shuō) StreamGraph 是怎么生成的或者是 Exactly Once 究竟如何實(shí)現(xiàn)的,那么就需要去閱讀源碼了。
關(guān)鍵是看你的目的是什么,如果你想了解思想,經(jīng)驗(yàn)等看文檔就夠了,因?yàn)槲臋n是人寫(xiě)給人的;如果你想了解具體細(xì)節(jié),那應(yīng)該去看源碼,因?yàn)樵创a是人寫(xiě)給機(jī)器的,源碼里有到底做了什么這些事情。
那么我寫(xiě)這篇的文章目的是什么?我的目的是,萬(wàn)一你已經(jīng)在生產(chǎn)上身經(jīng)百戰(zhàn)了,對(duì) Flink 的原理都把握住了,那么看源碼是對(duì)你來(lái)說(shuō)最好的進(jìn)階方式,所以我為你準(zhǔn)備了這篇搭建環(huán)境的教程,為你節(jié)約寶貴的時(shí)間陪家人陪孩子不香嗎?
通常對(duì)于閱讀源碼這件事情來(lái)說(shuō)是有方法論可循的。
相關(guān)語(yǔ)言和基礎(chǔ)技術(shù)知識(shí)。比如 Java,Maven,Git,設(shè)計(jì)模式等等。如果你只會(huì) C++,哪天心血來(lái)潮去閱讀 Flink 源碼,那是不現(xiàn)實(shí)的;
開(kāi)源項(xiàng)目的功能。需要知道這個(gè)項(xiàng)目是為了解決什么問(wèn)題,完成什么功能,有哪些特性,如何啟動(dòng),有哪些配置項(xiàng)。先把這個(gè)項(xiàng)目跑起來(lái),能運(yùn)行簡(jiǎn)單的 Demo;
相關(guān)的文檔。也就是龐大的工程中,有哪些模塊,每個(gè)模塊大概的功能是干嘛的;
這些前提知識(shí)準(zhǔn)備好了之后,你就對(duì)這個(gè)項(xiàng)目有了一個(gè)感性的認(rèn)識(shí),再去閱讀它的代碼就輕松一些了。
在閱讀代碼過(guò)程中,不是說(shuō)拿到源碼就直接從第一個(gè)模塊一行行的開(kāi)始讀,這樣很容易迷失方向,陷入到代碼細(xì)節(jié)中無(wú)可自拔。
接口抽象定義。任何項(xiàng)目代碼都會(huì)有很多接口,接口的繼承關(guān)系和方法,描述了它處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),業(yè)務(wù)實(shí)體以及和其他模塊的關(guān)系,理清楚這些關(guān)系是非常重要的。
模塊粘合層。代碼中很多的設(shè)計(jì)模式,都是為了解耦各個(gè)模塊的,好處就是靈活擴(kuò)展,壞處就是讓本來(lái)平鋪直述的代碼割裂成一個(gè)個(gè)模塊,不那么方便閱讀。
業(yè)務(wù)流程。在代碼一開(kāi)始,不要進(jìn)入細(xì)節(jié),一方面會(huì)打消你的積極性,一方面也看不過(guò)來(lái)。要站在一定的高度,搞清楚整個(gè)的業(yè)務(wù)流程是怎樣的,數(shù)據(jù)是怎么被傳遞的。最好可以畫(huà)流程圖或者時(shí)序圖,方便理解和記憶。
具體實(shí)現(xiàn)。在具體實(shí)現(xiàn)中,仍然需要弄清楚一些重要的點(diǎn)
(1)代碼邏輯。在代碼中,有業(yè)務(wù)邏輯,是真正的業(yè)務(wù)處理邏輯;還有控制邏輯,像流程流轉(zhuǎn)之類的;
(2)出錯(cuò)處理。其實(shí)很多地方都是在處理出錯(cuò)的邏輯,可以忽略掉這部分邏輯,排除干擾因素;
(3)數(shù)據(jù)處理。屬性轉(zhuǎn)換,JSON 解析,XML 解析,這些代碼都比較冗長(zhǎng)和無(wú)聊,可以忽略;
(4)重要的算法。這是比較核心的地方,也是最有技術(shù)含量的地方;
(5)底層交互。有一些代碼是和底層操作系統(tǒng)或者是和 JVM 交互的,需要知道一些底層的東西;
運(yùn)行時(shí)調(diào)試。這是最直接的方式,可以看到代碼究竟是如何跑起來(lái)的,數(shù)據(jù)是怎么樣的,是了解代碼最重要的方式。
總結(jié)成一句話:高屋建瓴,提綱挈領(lǐng),把握方向
好了,有了這些內(nèi)容心法,下面開(kāi)始實(shí)戰(zhàn)吧!
我就不具體演示了,說(shuō)一下大致流程,可以自行百度,相關(guān)的文章很多的。
下載對(duì)應(yīng)平臺(tái)(Windows,Mac)的 Git 客戶端,并安裝
下載地址:https://git-scm.com/downloads
$ git config --global user.name "Your Name" $ git config --global user.email yourEmail@example.com
ssh-keygen -t rsa
登陸 Gitee,在頭像 - 設(shè)置 - 安全設(shè)置 - SSH 公鑰 添加一個(gè)公鑰
GitHub 很慢如何下載好幾十 M 的源碼文件呢?
你想下載任意 GitHub 項(xiàng)目,都可以在 Gitee 上導(dǎo)入這個(gè) Github 項(xiàng)目:
導(dǎo)入之后,就可以下載了。當(dāng)然 Apache Flink 活躍度前幾的項(xiàng)目,Gitee 肯定是會(huì)同步的了,直接搜索即可。
https://gitee.com/apache/flink?_from=gitee_search
然后打開(kāi) Git Bash,克隆這個(gè)項(xiàng)目
git@gitee.com:apache/flink.git
獲取所有的分支
git fetch --tags
切換到 1.12.0 分支
git checkout release-1.12.0
這樣最新發(fā)布的 1.12.0 版本源碼就在本地了。
在導(dǎo)入 IDEA 之前,我們要配置 Maven 的鏡像為阿里云的,這樣下載 Jar 包比較快速。
在 Maven 安裝目錄的 conf 目錄的 settings.xml 文件中,加入如下配置到 mirrors 標(biāo)簽中
alimaven aliyun maven http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/ central
打開(kāi) IDEA,直接打開(kāi)即可,等待它下載好所有的依賴
導(dǎo)入后,可以看到有很多模塊,但是各個(gè)模塊的功能見(jiàn)名知意,非常清晰,這里我就不挨個(gè)介紹了。直接開(kāi)始 Debug Flink-Clients 模塊。
首先想強(qiáng)調(diào)一下,為什么要調(diào)試這個(gè)模塊。因?yàn)檫@個(gè)模塊是提交 Flink 作業(yè)的入口模塊,代碼流程相對(duì)比較清晰,調(diào)試完,就可以知道 Flink 作業(yè)是怎么提交的了。
回憶下,大數(shù)據(jù)的 Hello,World 程序是什么,是不是 WordCount,F(xiàn)link 發(fā)行版自帶的例子中,就有 WordCount 程序。
下面的圖,我是下載了官網(wǎng)的 Flink-1.12 發(fā)行版,放到我的虛擬機(jī)上了。
如何把它運(yùn)行起來(lái)呢?
首先啟動(dòng)一個(gè)本機(jī)的 Flink 集群,把壓縮包解壓出來(lái)之后,什么都不要做,直接啟動(dòng)
cd /my2/flink/bin ./start-cluster.sh
提交 WordCount 程序到集群
./flink run ../examples/streaming/WordCount.jar
這樣就直接把 WordCount 程序提交到集群上了,是怎么做到的呢?可以看看 flink 這個(gè)命令里面是什么
vi flink
移動(dòng)到最后,可以發(fā)現(xiàn)
# 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 "$@"
原來(lái)它就是一個(gè) java -classpath 類名,啟動(dòng)了一個(gè) Java 虛擬機(jī)啊
這個(gè)類就是
org.apache.flink.client.cli.CliFrontend
這個(gè)類就是我們要運(yùn)行的對(duì)象了
可以看到 CliFrontend 里面有一個(gè) main 方法,二話不說(shuō),直接 debug,報(bào)錯(cuò)了再說(shuō)
果然,報(bào)錯(cuò)如下:
說(shuō)在環(huán)境變量中,沒(méi)有找到 FLINK_CONF_DIR 配置,也就是 flink 配置文件沒(méi)有找到,就是那個(gè) flink-conf.yml 文件
這個(gè)文件其實(shí)是在發(fā)行目錄下:
然后配置一個(gè)
在這個(gè)地方加上這個(gè)配置
FLINK_CONF_DIR=D:\Code\flink\flink\flink-dist\src\main\resources
再運(yùn)行一遍,報(bào)錯(cuò)如下
原來(lái)是因?yàn)?,我們之前在運(yùn)行命令的時(shí)候,后面還有一坨參數(shù),現(xiàn)在什么參數(shù)都沒(méi)有往 main 方法傳,當(dāng)然報(bào)錯(cuò)了。
這里我們還需要一個(gè) WordCount.jar 包,源碼都有了,直接從源碼打包一個(gè)出來(lái),就是這么的任性了。
直接把 Flink : Examples : Streaming 模塊打個(gè)包
打完包之后,在 target 目錄下,就會(huì)有一個(gè) WordCount.jar 包了
填到這個(gè)地方
run D:\Code\flink\flink\flink-examples\flink-examples-streaming\target\WordCount.jar
然后再 Debug 看一下,發(fā)現(xiàn)它在這卡了很久,直到超時(shí)(WARNING 先不用管)
這個(gè)是正常的,因?yàn)樗谧詈笊?JobGraph 之后,是要通過(guò) JobClient 客戶端,提交到集群上的(還記得我們那個(gè)配置文件嗎?里面可是配了集群的 JobManager 地址和端口的),而我們?cè)?Windows 本地并沒(méi)有啟動(dòng)集群。
關(guān)于如何分析Flink源碼閱讀環(huán)境搭建并調(diào)試Flink-Clients模塊就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。