03-Flink 算子链（Operator Chain）

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算子链（Operator Chain）

1、算子间的数据传输

一个数据流在算子之间传输数据的形式可以是一对一（one-to-one）的直通 (forwarding)模式，也可以是打乱的重分区（redistributing）模式，具体是哪一种形式，取决于算子的种类。

2、一对一（One-to-one， forwarding）

这种关系类似于 Spark 中的窄依赖。

这种模式下，数据流维护着分区以及元素的顺序。

比如图中的 source 和 map 算子，source 算子读取数据之后，可以直接发送给 map 算子做处理，它们之间不需要重新分区，也不需要调整数据的顺序。这就意味着 map 算子的子任务，看到的元素个数和顺序跟 source 算子的子任务产生的完全一样，保证着“一对一”的关系。map、 filter、 flatMap 等算子都是这种 one-to-one 的对应关系。

3、重分区（Redistributing）

这种算子间的关系类似于 Spark 中的宽依赖。

在这种模式下，数据流的分区会发生改变。比图中的 map 和后面的 keyBy/window 算子之间（这里的 keyBy 是数据传输算子，后面的 window、apply 方法共同构成了 window 算子）,以及 keyBy/window 算子和 Sink 算子之间，都是这样的关系。

每一个算子的子任务，会根据数据传输的策略，把数据发送到不同的下游目标任务。例如，keyBy 是分组操作，本质上基于键（key）的哈希值（hashCode）进行了重分区；而当并行度改变时，比如从并行度为 2 的 window 算子，要传递到并行度为 1 的 Sink 算子，这时的数据传输方式是再平衡（rebalance），会把数据均匀地向下游子任务分发出去。这些传输方式都会引起重分区（redistribute）的过程，这一过程类似于 Spark 中的 shuffle。

4、合并算子链

在 Flink 中，并行度相同的一对一（one to one）算子操作，可以直接链接在一起形成一个 “大”的任务（task），这样原来的算子就成为了真正任务里的一部分，如图所示。每个 task 会被一个线程执行。这样的技术被称为 “算子链”（Operator Chain）。

比如在上图中的例子中，Source 和 map 之间满足了算子链的要求，所以可以直接合并在一起，形成了一个任务；因为并行度为 2，所以合并后的任务也有两个并行子任务。这样，这个数据流图所表示的作业最终会有 5 个任务，由 5 个线程并行执行。

Flink 为什么要有算子链这样一个设计呢？这是因为将算子链接成 task 是非常有效的优化：可以减少线程之间的切换和基于缓存区的数据交换，在减少时延的同时提升吞吐量。

Flink 默认会按照算子链的原则进行链接合并，如果我们想要禁止合并或者自行定义，也可以在代码中对算子做一些特定的设置：

// 禁用算子链
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).disableChaining();
// 从当前算子开始新链
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).startNewChain()