2、分布式流处理系统中的网络感知分组策略解析

分布式流处理系统中的网络感知分组策略解析

1. 背景知识

在分布式流处理系统中，不同的通信模式存在显著差异，如何根据网络距离对消息进行分组以提高性能是一个关键问题。下面先介绍Flink的架构和传统的流分组策略。

1.1 Flink架构

Flink是一个典型的开源流处理框架，适用于低延迟流应用。Flink集群由三种进程组成：
- 客户端（Client） ：接收并解析程序代码，将其转换为数据流图（DAG），然后提交给作业管理器（JobManager）。
- 作业管理器（JobManager） ：负责数据流的分布式执行，监控每个算子和流的状态与进度，调度和部署新算子，在发生故障时进行检查点和恢复操作。
- 任务管理器（TaskManager） ：将每个算子作为任务实例启动，并向作业管理器报告算子的状态和进度。它还管理缓冲池以缓冲流数据，并维护网络连接以在算子之间传输消息。

1.2 传统流分组策略

传统流分组策略可分为以下四类：
| 类别 | 特点 | 代表策略 |
| ---- | ---- | ---- |
| 原始盲目型 | 采用轮询或哈希方式 | 洗牌分组（Shuffle Grouping）：通常以轮询方式转发消息；键分组（Key Grouping）：通过哈希实现，确保相同键的消息由同一下游任务处理 |
| 数据倾斜型 | 处理数据分布不均衡问题 | 部分键分组（PKG）：使用经典的二选一策略实现负载均衡；DStream：对不同键采用不同分区机制；DK