第1章 疑问

Flink在作业运行过程中，TaskManager之间会不断的进行数据交换，而TaskManager进程里是以Slot为单位执行任务的，一个TaskManager里可以有多个Slot，每个Slot之间都可能进行连接，并且传输数据，而在流计算的场景中，数据之间的交互需要非常的及时，但是如果每一次交互都立即传输，对网络资源的消耗会非常大，网络开销到达峰值的话，就会产生逆反效应了：及时性反而变差了，那么Flink是如何解决这一问题的呢？

 

第2章 缓冲区

Slot之间传输数据的时候，实际是将数据先收集到缓冲区中，而并非逐个发送，当数据被存到缓存区后，数据达到一定的条件，再已批量的形式将数据进行发送。（Kafka也有相似的机制）

如果slot在不同TaskManager中，那么数据传输还需要经过网络，TaskManager向另一个TaskManager传输数据时会共享网络连接。每个TaskManager自身必须提供足够多的缓冲区来服务所有的连接。

Flink默认的网络缓冲区配置，可以应对中小型流量的使用场景。但是如果是大型流量的场景，用户还是需要调整自己的“内存和网络缓存”配置，相关配置可以到官网查阅，这里就不细讲。

有了缓冲区之后，思考一个问题：缓冲的数据过多，数据到达的延时性就会越高，对于Flink这样的实时计算框架，是怎么解决这一问题的呢？

 

第3章 基于信用的流量控制

Flink实现了一种基于信用的流量控制机制，来降低延迟，工作原理大致是这样：

• 发送端会将自己缓存区积压的数据大小加入到发送的数据当中，一并发给接收端。
• 接收端接收到发送端发过来数据之后，会根据其缓存区积压的数据大小，生成一个信用值，并将信用值返回给发送端。
• 发送端会根据信用值所限定的范围，尽可能的多传输缓冲区数据。

如此，每个发送端都会被授予一个信用值，如果某发送端数据积压过多，那么它所被授予的信用值，就能够使之尽量多发送数据，从而减少它的积压量，这种机制会在出现数据倾斜时很好的分配网络资源。

 

第4章 任务链接

另外Flink还有一种任务链接的机制，来降低本地通信的开销。但是任务链接机制是有条件的：

• 条件一：每个算子必须有相同的进行度；
• 条件二：且算子之间是通过本地转发通道连接并交互数据。

满足条件的算子里的函数会被“融合”到同一个任务中，在同一个线程里执行，每个函数之间只需要通过简单的方法调用，就可以进行数据交互，各函数之间的数据传输基本存在序列化和通信（网络通信）的开销。

注：Flink默认是开启了任务链接，如果有业务不需要任务链接，需要自行禁用。

 

综上所述，Flink利用了这些机制来确保流计算过程中“实时性”和“资源利用率”的一个平衡，从而达到更高的吞吐、和最佳效的效率。