flink源码分析之功能组件(二)-kubeclient

本文深入分析Flink源码中的kubeclient组件,探讨其在构建master组件时如何封装fabric8 kubeclient,并利用装饰器模式增强k8s资源。主要内容包括KubernetesMasterComponentSpecification、KubernetesStepDecorator、InitMasterDecorator、CmdMasterDecorator、ExternalServiceDecorator以及FlinkConfMountDecorator/PodTemplateMountDecorator的作用和实现细节。

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简介

     本系列是flink源码分析的第二个系列,上一个《flink源码分析之集群与资源》分析集群与资源,本系列分析功能组件,kubeclient,rpc,心跳,高可用,slotpool,rest,metrics,future。其中kubeclient上一个系列介绍过,为了系列完整性,这里“copy”一下。

kubeclient组件

kubeclient是flink面向应用的fabric8 kubeclient的封装,本节分析flink如何封装kubeclient,核心组件是装饰器,资源和ServiceType,kubeclient在flink的应用主要是构建master组件的k8s部署规格,提交到k8s,下面通过分析创建master组件(createMasterComponent)解释kubeclient组件原理及使用

构建master组件

  1. KubernetesMasterFactory构建KubernetesMasterComponentSpecification
  2. KubernetesMasterComponentSpecification有两属性Deployment和accompanyingResources,前者Deployment是k8s资源对象,详情可参考k8s文档;后者是类型是List<HasMetadata>,accompanyingResources定义k8s资源对象,如 ConfigMap,Service等
  3. KubernetesStepDecorator装饰器,装饰器列表实现责任链模式,装饰模板构建的ComponentPod,包括主容器和其他容器,增加其特性,用户使用此机制定制pod,后面几章分析几个典型的装饰器
  4. Fabric8FlinkKubeClient的createMasterComponent,请求k8s集群构建和启动flink master组件,输入参数是KubernetesMasterComponentSpecification,其Deployment属性直接用于Fabric8 kubeclient创建Deployment对象

下面分析几个作业管理组件重要的容器装饰器

InitMasterDecorator

读入配置属性,设置pod的容器

CmdMasterDecorator

装饰器实现了pod装饰,装饰主容器,设置shell执行命令

设置执行脚本KUBERNETES_JOB_MANAGER_SCRIPT_PATH = "kubernetes-jobmanager.sh"

deploymentTarget kubernetes-session或kubernetes-application

ExternalServiceDecorator

装饰器构建k8s Service对象

读入ServiceType,flink对应k8s Service的抽象类,实现buildUpExternalRestService方法,构建k8s Service

FlinkConfMountDecorator/PodTemplateMountDecorator

两个装饰器功能相同,构建ConfigMap,非主容器作为存储卷,主容器挂载存储卷

总结

kubeclient要点

  1. 以模板构建初始的ComponentPod,拥有初始的完整的特性和属性
  2. 可配置的/可扩展的装饰器列表增加ComponentPod的特性和属性,以及相应的资源,ConfigMap,Service等

     3. Resource是k8s资源的简单封装;ServiceType是 k8s Service对象的构建器基类

### 关于 Apache Flink 源码分析的资料 #### 资源请求机制解析 在探讨Flink集群与资源管理时,重点在于理解`checkResourceRequirements`函数的工作流程。此函数负责验证并确认由应用提出的资源配置需求是否合理以及能否被满足[^1]。 #### 编译和运行实例指导 针对希望实际操作Flink程序的学习者来说,在本地环境中执行预构建好的WordCount案例可以作为入门练习的一部分。通过命令行工具指定路径来启动jar包中的应用程序是一种常见做法[^2]。 #### 开发环境搭建指南 为了使开发者能够更顺畅地参与到Flink项目的贡献当中去,官方提供了详细的说明文档帮助设置IDEA等开发平台上的项目结构和支持库版本匹配等问题[^3]。 #### 数据接入层设计剖析 当涉及到外部系统的交互时,了解Connectors的设计模式变得尤为重要。这类组件允许Flink轻松与其他服务建立联系,并实现数据交换的功能[^4]。 #### 自定义功能扩展研究 对于想要深入了解框架内部运作细节的人来说,《Flink官方文档 - DataStream API - 用户自定义Functions》是一份不可多得的好材料。它不仅介绍了如何创建自己的业务逻辑处理器,还展示了像计数累加器这样实用的小部件是如何工作的[^5]。 ```java // Java代码片段展示了一个简单的累加器接口定义 public interface SimpleAccumulator<T extends Serializable> extends Accumulator<T, T> {} ```
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