15.dispatcherRunner启动

dispatcherRunner

职责：
在 Flink 中，dispatcherRunner 主要负责作业提交、作业分发以及创建 JobMaster。它还集成了高可用机制（HA），保证在 failover 场景下作业可以恢复。

创建入口：
通过 DispatcherRunnerFactory.createDispatcherRunner() 构建。不同部署模式（如 standalone、Yarn、Kubernetes）会用不同的 factory 实现（如 DefaultDispatcherRunnerFactory）。

DefaultDispatcherRunnerFactory

作用：
专门用于生成 DefaultDispatcherRunner，该类同时继承了 DispatcherRunner 和 LeaderContender，也就是说它是个具备高可用选举能力的 dispatcher。

Leader 选举与启动：

1. leaderElection.startLeaderElection(this)
   由 start() 方法启动选举。
2. grantLeadership(UUID leaderSessionID)
   获得 leader 权限时触发，启动新的 DispatcherLeaderProcess。
   这里内部会构建：
   • SessionDispatcherLeaderProcess （典型模式下）
   • 实际调用 AbstractDispatcherLeaderProcess 管理作业恢复、JobGraph 生成等。

源码

dispatcherRunner =dispatcherRunnerFactory.createDispatcherRunner(//standalone模式下，直接获得leader组件。就是给container赋默认uuid值highAvailabilityServices.getDispatcherLeaderElection(),fatalErrorHandler,//高可用模式下作业的恢复。等后续高可用模式并且作业提交的时候，可以看下。目前启动用不上。new HaServicesJobPersistenceComponentFactory(highAvailabilityServices),ioExecutor,//需要rpc通信rpcService,partialDispatcherServices);

dispatcherRunner 的运行机制

• 和 resourceManager 类似：
  • 都作为集群启动的核心组件。
  • 都具备高可用选举机制。
  • 获得 leader 后启动内部流程（如资源管理、作业调度等）。
• 但区别是：
  • dispatcher 专注于作业管理（提交、恢复、分发到 jobMaster）。
  • resourceManager 负责资源调度（Slot 管理、TaskExecutor 注册等）。

入口源码

@Overridepublic DispatcherRunner createDispatcherRunner(LeaderElection leaderElection,FatalErrorHandler fatalErrorHandler,JobPersistenceComponentFactory jobPersistenceComponentFactory,Executor ioExecutor,RpcService rpcService,PartialDispatcherServices partialDispatcherServices)throws Exception {final DispatcherLeaderProcessFactory dispatcherLeaderProcessFactory =dispatcherLeaderProcessFactoryFactory.createFactory(jobPersistenceComponentFactory,ioExecutor,rpcService,partialDispatcherServices,fatalErrorHandler);return DefaultDispatcherRunner.create(leaderElection, fatalErrorHandler, dispatcherLeaderProcessFactory);}@Overridepublic void grantLeadership(UUID leaderSessionID) {runActionIfRunning(() -> {LOG.info("{} was granted leadership with leader id {}. Creating new {}.",getClass().getSimpleName(),leaderSessionID,DispatcherLeaderProcess.class.getSimpleName());//这里就和前面的resourceManager一致。再提一下，主要启动 SessionDispatcherLeaderProcess。因为dispatcher还包含了作业恢复等操作，所以还有一个AbstractDispatcherLeaderProcess用于dispatcherLeader的启动。这个类启动之前会先启动对应的jobGraph等startNewDispatcherLeaderProcess(leaderSessionID);});}

总结

目前，JobManager 相关的组件中，已分析了 ResourceManager、Dispatcher、Metrics 等核心部分。剩余未讲解的包括 MetricsReport、BlobServer、HaServices 和 JobMaster 等组件。以下是这部分的简要总结与梳理：

MetricsReport

• 作用：
  负责将集群和作业的各类指标（如 CPU 使用率、内存占用、Task 运行状态等）主动上报到外部系统（如 Prometheus、JMX）。
  与 Dispatcher 和 ResourceManager 内部的 Metrics 模块不同，MetricsReport 属于指标数据的输出侧，通过配置的 reporter 实现对外发布。
• 特点：
  • 内部采集：通过 JMX Bean、系统监控等采集 CPU、内存等信息。
  • 对外上报：采用定时主动推送机制，而非 RPC 被动查询（与 Akka 交互的内部监控不同）。

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BlobServer

• 作用：
  提供作业资源的分发与缓存。Flink 作业提交过程中所依赖的 JAR 包、配置文件等资源会上传到 BlobServer，并存储在本地目录下，供 TaskExecutor 下载使用。
• 本质：
  就是一个简化版的文件服务，为作业资源提供上传、下载、缓存能力。

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HaServices

• 作用：
  提供高可用服务，包括：
  • Leader 选举（如 Dispatcher、ResourceManager 等的 HA 切换）。
  • 心跳管理（与 TaskExecutor 保持连接与状态监控）。
  • JobGraph 持久化（用于作业恢复）。
• 说明：
  虽然 HaServices 是在 JobManager 中初始化的，但它不仅服务于 JobManager 组件本身，也用于与 TaskExecutor 保持集群通信及作业状态一致性。
• 后续：
  HaServices 更适合在 TaskExecutor 相关部分展开细讲，例如如何参与心跳机制及失联检测。

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JobMaster

• 作用：
  JobMaster 是 Flink 中每个作业的核心调度器，由 Dispatcher 在作业提交时动态创建。
  负责：
  • 管理作业生命周期；
  • 调度任务到各 TaskExecutor；
  • 监控任务运行状态；
  • 汇报作业进度及失败信息。
• 关键点：
  • 一个作业对应一个独立的 JobMaster 实例；
  • 与 Dispatcher、ResourceManager 通过 RPC 保持通信；
  • 管理 Slot 分配与 Task 启动，调度逻辑完全在 JobMaster 内部控制。

总结整理（模块职责）

组件	作用	说明
MetricsReport	指标采集与对外推送	主动推送（如 Prometheus、JMX）
BlobServer	作业资源分发与缓存	本地文件服务，供 TaskExecutor 下载
HaServices	高可用与通信服务	提供选举、心跳、作业持久化支持
JobMaster	作业调度与管理	每个作业一个，负责调度与状态管理

补充:Future 阻塞机制

Flink 框架整体采用 CompletableFuture 来管理异步线程和流程控制。不同于传统基于 NIO 或 IO 构建的服务端程序（通常在主线程中依靠一个无限循环来保持服务常驻），Flink 并不依赖 while(true) 结构维持主流程。

returnCode = clusterEntrypoint.getTerminationFuture().get().processExitCode();

这里的 .get() 方法会阻塞当前主线程，直到整个集群终止（正常关闭或发生致命异常）。这使得主线程可以简洁地等待集群结束，而不需要显式的死循环来维持进程存活。

以下是关键源码片段：

public static void  runClusterEntrypoint(ClusterEntrypoint clusterEntrypoint) {final String clusterEntrypointName = clusterEntrypoint.getClass().getSimpleName();try {clusterEntrypoint.startCluster();} catch (ClusterEntrypointException e) {LOG.error(String.format("Could not start cluster entrypoint %s.", clusterEntrypointName),e);System.exit(STARTUP_FAILURE_RETURN_CODE);}int returnCode;Throwable throwable = null;try {//这一步保证服务端不退出returnCode = clusterEntrypoint.getTerminationFuture().get().processExitCode();} catch (Throwable e) {throwable = ExceptionUtils.stripExecutionException(e);returnCode = RUNTIME_FAILURE_RETURN_CODE;}LOG.info("Terminating cluster entrypoint process {} with exit code {}.",clusterEntrypointName,returnCode,throwable);System.exit(returnCode);}