Flink 原理与实现：Operator Chain原理

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Flink的逻辑/执行计划优化，有一个很大的特点就是，会将多个operator，串在一起作为一个operator chain来执行。关于operator chain，在 Flink 原理与实现：理解 Flink 中的计算资源中已经有了初步的介绍，在阅读本文之前，建议先阅读上文。
本文将从源码上进一步分析，探究operator chain内部是如何实现的。

OperatorChain是在StreamTask的invoke方法中被创建的：

     // ...
        operatorChain = new OperatorChain<>(this);
        headOperator = operatorChain.getHeadOperator();
        // ...

在Flink原理与实现：如何生成ExecutionGraph及物理执行图中提到，StreamTask是真正的执行task中的invokable operator（的基类），因此所有的task都会创建OperatorChain这个对象。只是在执行的时候，如果一个operator无法被chain起来，那它就只有headOperator，chain里就没有其他operator了。

OperatorChain构造函数：

            List<StreamOperator<?>> allOps = new ArrayList<>(chainedConfigs.size());
            this.chainEntryPoint = createOutputCollector(containingTask, configuration,
                    chainedConfigs, userCodeClassloader, streamOutputMap, allOps);
        <span class="hljs-keyword">if</span> (headOperator != <span class="hljs-keyword">null</span>) {
            headOperator.setup(containingTask, configuration, getChainEntryPoint());
        }

        <span class="hljs-comment">// add head operator to end of chain</span>
        allOps.add(headOperator);</code></pre>

这里headerOperator.setup方法第三个参数为Output，相当于把chainEntryPoint作为output传入head operator。setup方法一路调用，直到基类AbstractStreamOperator，可以看到：

    this.output = new CountingOutput(output,((OperatorMetricGroup)this.metrics).getIOMetricGroup().getNumRecordsOutCounter());

即对output封装成了AbstractStreamOperator.CountingOutput，主要是为了统计metrics信息。

而output自身在operator chain中，是一个CopyingChainingOutput，或者ChainingOutput（根据是否配置了reuse objects）。

这里的headOperator即为operator chain中第一个operator，在这里即为StreamGroupedReduce。
它在执行processElement的时候，如果有调用output.collect，则会调用CountingOutput。它的collect方法很简单：

        @Override
        public void collect(StreamRecord<OUT> record) {
            numRecordsOut.inc();
            output.collect(record);
        }

即更新metrics和调用ChainingOutput.collect方法，看看这个方法：

        @Override
        public void collect(StreamRecord<T> record) {
            try {
                numRecordsIn.inc();
                StreamRecord<T> copy = record.copy(serializer.copy(record.getValue()));
                operator.setKeyContextElement1(copy);
                operator.processElement(copy);
            }
            catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException("Could not forward element to next operator", e);
            }
        }

这里的operator是chainedOperator，即除了headOperator之外，剩余的operators的chain。
调用这个operator.processElement，就会像上面一样，循环调用operator chain里的所有operator，一直到chain end。

以word count为例，应用代码如下：

    // ...
    DataStream<String> text = env.fromElements(WordCountData.WORDS);
    DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts =
            // split up the lines in pairs (2-tuples) containing: (word,1)
            text.flatMap(new Tokenizer())
                    // group by the tuple field "0" and sum up tuple field "1"
                    .keyBy(0).sum(1).filter(new FilterFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
                @Override
                public boolean filter(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
                    return value.f1 > 1;
                }
            });
      env.execute("Streaming WordCount");

它实际上形成了以下的调用链：

StreamGroupedReduce.processElement
--> CountingOutput.collect
--> CopyChainingOutput.collect
    --> StreamFilter.processElement
    --> CountingOutput.collect
    --> CopyChainingOutput.collect
        --> StreamSink.processElement
        --> CountingOutput.collect
        --> BroadcastingOutputCollector.collect

下面会解析如何生成这个调用链。我们返回到OperatorChain的构造函数中，看一下这行代码：

            this.chainEntryPoint = createOutputCollector(containingTask, configuration,
                    chainedConfigs, userCodeClassloader, streamOutputMap, allOps);

到底做了什么。

这个方法的重要代码如下：

        // 遍历当前operatorConfig的输出边
        for (StreamEdge outputEdge : operatorConfig.getChainedOutputs(userCodeClassloader)) {
           // 下游operator id
            int outputId = outputEdge.getTargetId();
            // 得到下游operator的stream config
            StreamConfig chainedOpConfig = chainedConfigs.get(outputId);
    <span class="hljs-comment">// 根据下游operator的stream config，创建chained operator</span>
        Output&lt;StreamRecord&lt;T&gt;&gt; output = createChainedOperator(
                containingTask,
                chainedOpConfig,
                chainedConfigs,
                userCodeClassloader,
                streamOutputs,
                allOperators);
        allOutputs.add(<span class="hljs-keyword">new</span> Tuple2&lt;&gt;(output, outputEdge));
    }</code></pre>

再看下createChainedOperator方法：

     // 第一行就递归调用了createOutputCollector方法，创建当前operator下游operator的collector
        Output<StreamRecord<OUT>> output = createOutputCollector(
                containingTask, operatorConfig, chainedConfigs, userCodeClassloader, streamOutputs, allOperators);
 <span class="hljs-comment">// setup当前operator，其实是把下游operator的collector作为当前operator的output</span>
 <span class="hljs-comment">// 这样当前operator调用collect的时候，就会调用下游operator的方法。</span>
    OneInputStreamOperator&lt;IN, OUT&gt; chainedOperator = operatorConfig.getStreamOperator(userCodeClassloader);
    chainedOperator.setup(containingTask, operatorConfig, output);

    allOperators.add(chainedOperator);

  <span class="hljs-comment">// 根据是否reuse object，创建ChainingOutput或者CopyingChainingOutput</span>
    <span class="hljs-keyword">if</span> (containingTask.getExecutionConfig().isObjectReuseEnabled()) {
        <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">new</span> ChainingOutput&lt;&gt;(chainedOperator);
    }
    <span class="hljs-keyword">else</span> {
        TypeSerializer&lt;IN&gt; inSerializer = operatorConfig.getTypeSerializerIn1(userCodeClassloader);
        <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">new</span> CopyingChainingOutput&lt;&gt;(chainedOperator, inSerializer);
    }</code></pre>

由于这个过程是递归的，所以chained operators实际上是从下游往上游去反向一个个创建和setup的。以word count为例，chained operators为：StreamGroupedReduce - StreamFilter - StreamSink，而实际初始化顺序则相反：StreamSink - StreamFilter - StreamGroupedReduce。

在OperatorChain类中，headOperator为StreamGroupedReduce。createOutputCollector的调用过程如下：

createOutputCollector(operatorConfig=<StreamGroupedReduce config>, ...)
 --> chainedOpConfig = <StreamFilter config>
 --> createChainedOperator(chainedOpConfig=<StreamFilter config>)
    --> createOutputCollector(<StreamFilter config>)
    --> chainedOpConfig = <StreamSink config>
        --> createChainedOperator(<StreamSink config>)
            --> createOutputCollector(<StreamSink config>)
            --> chainedOpConfig = null, 返回BroadcastingOutputCollector
            --> StreamSink.setup(<output=BroadcastingOutputCollector>)
            --> return CopyingChainingOutput
    --> output = CopyingChainingOutput
    --> StreamFilter.setup(<output=CopyingChainingOutput>)
    --> return CopyingChainingOutput
--> output = CopyingChainingOutput
--> headOperator.setup(<output=CopyingChainingOutput>)

最后我们来看一下，如果operator chain中只有一个operator的情况，它生成了什么。
在word count的例子中，在StreamSource之后的flatMap，就是这种情况，它不能跟后面的操作chain在一起。

首先OperatorChain构造函数中的chainedConfigs会为空，因为下游没有跟它chain在一起的operator。接下来看下它的chainEntryPoint：

在createOutputCollector方法中，由于没有chained outputs，因此会直接返回RecordWriterOutput，即headOperator的output就直接交给record writer输出了。

Flink 原理与实现：Operator Chain原理

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