1、Flink架构
Flink系统的架构与Spark类似，是一个基于Master-Slave风格的架构，如下图所示：
Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程。在Local模式下，会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程。当Flink程序提交后，会创建一个Client来进行预处理，并转换为一个并行数据流，这是对应着一个Flink Job，从而可以被JobManager和TaskManager执行。在实现上，Flink基于Actor实现了JobManager和TaskManager，所以JobManager与TaskManager之间的信息交换，都是通过事件的方式来进行处理。
如上图所示，Flink系统主要包含如下3个主要的进程：JobManager、TaskManager、Client
1.1 JobManager
JobManager是Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job，调度组成Job的多个Task的执行。同时，JobManager还负责收集Job的状态信息，并管理Flink集群中从节点TaskManager。JobManager所负责的各项管理功能，它接收到并处理的事件主要包括：
1．RegisterTaskManager：
在Flink集群启动的时候，TaskManager会向JobManager注册，如果注册成功，则JobManager会向TaskManager回复消息AcknowledgeRegistration。
2．SubmitJob：
Flink程序内部通过Client向JobManager提交Flink Job，其中在消息SubmitJob中以JobGraph形式描述了Job的基本信息。
3．CancelJob
请求取消一个Flink Job的执行，CancelJob消息中包含了Job的ID，如果成功则返回消息CancellationSuccess，失败则返回消息CancellationFailure。
4．UpdateTaskExecutionState
TaskManager会向JobManager请求更新ExecutionGraph中的ExecutionVertex的状态信息，更新成功则返回true。
5．RequestNextInputSplit
运行在TaskManager上面的Task，请求获取下一个要处理的输入Split，成功则返回NextInputSplit。
6．JobStatusChanged
ExecutionGraph向JobManager发送该消息，用来表示Flink Job的状态发生的变化，例如：RUNNING、CANCELING、FINISHED等。
1.2 TaskManager
TaskManager也是一个Actor，它是实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task。每个TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报。TaskManager端可以分成两个阶段：
1) 注册阶段
TaskManager会向JobManager注册，发送RegisterTaskManager消息，等待JobManager返回AcknowledgeRegistration，然后TaskManager就可以进行初始化过程。
2) 可操作阶段
该阶段TaskManager可以接收并处理与Task有关的消息，如SubmitTask、CancelTask、FailTask。如果TaskManager无法连接到JobManager，这是TaskManager就失去了与JobManager的联系，会自动进入“注册阶段”，只有完成注册才能继续处理Task相关的消息。
1.3 Client
当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理，所以Client需要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给JobManager。Client会将用户提交的Flink程序组装一个JobGraph， 并且是以JobGraph的形式提交的。一个JobGraph是一个Flink Dataflow，它由多个JobVertex组成的DAG。其中，一个JobGraph包含了一个Flink程序的如下信息：JobID、Job名称、配置信息、一组JobVertex等。
2、Flink调度
2.1 逻辑调度
在JobManager端，会接收到Client提交的JobGraph形式的Flink Job，JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph，如下图所示：
通过上图可以看出：JobGraph是一个Job的用户逻辑视图表示，将一个用户要对数据流进行的处理表示为单个DAG图（对应于JobGraph），DAG图由顶点（JobVertex）和中间结果集（IntermediateDataSet）组成，其中JobVertex表示了对数据流进行的转换操作，比如map、flatMap、filter、keyBy等操作，而IntermediateDataSet是由上游的JobVertex所生成，同时作为下游的JobVertex的输入。
而ExecutionGraph是JobGraph的并行表示，也就是实际JobManager调度一个Job在TaskManager上运行的逻辑视图，它也是一个DAG图，是由ExecutionJobVertex、IntermediateResult（或IntermediateResultPartition）组成，ExecutionJobVertex实际对应于JobGraph图中的JobVertex，只不过在ExecutionJobVertex内部是一种并行表示，由多个并行的ExecutionVertex所组成。另外，这里还有一个重要的概念，就是Execution，它是一个ExecutionVertex的一次运行Attempt，也就是说，一个ExecutionVertex可能对应多个运行状态的Execution，比如，一个ExecutionVertex运行产生了一个失败的Execution，然后还会创建一个新的Execution来运行，这时就对应这个2次运行Attempt。每个Execution通过ExecutionAttemptID来唯一标识，在TaskManager和JobManager之间进行Task状态的交换都是通过ExecutionAttemptID来实现的。
2.2 物理调度
1．左上子图：有2个TaskManager，每个TaskManager有3个Task Slot
左下子图：一个Flink Job，逻辑上包含了1个data source、1个MapFunction、1个ReduceFunction，对应一个JobGraph
2．左下子图：用户提交的Flink Job对各个Operator进行的配置——data source的并行度设置为4，MapFunction的并行度也为4，ReduceFunction的并行度为3，JobManager端对应于ExecutionGraph
3．右上子图：TaskManager 1上，有2个并行的ExecutionVertex组成的DAG图，它们各占用一个Task Slot
4．右下子图：TaskManager 2上，也有2个并行的ExecutionVertex组成的DAG图，它们也各占用一个Task Slot在2个TaskManager上运行的4个Execution是并行执行的
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