Flink快速了解（2）——3种部署模式

截至1.12.0版本，Flink有3种集群部署/运行模式：

• Flink Session Cluster
• Flink Job Cluster
• Flink Application Cluster

三种运行模式主要区别在3个方面：

1. 集群的生命周期
2. 集群的资源隔离
3. main()方法在Client侧执行还是在集群侧执行

下面分别介绍一下。

Flink Session Cluster

该模式就是先有一个已经在运行的Flink集群（至少有JobManager），然后我们把任务提交上去，所有的任务都运行在这一个集群上面，典型的场景就是Standalone模式静态部署的普通集群。此时：

• 集群生命周期：独立于任务，任务的开始、结束等不影响集群的生命周期。
• 集群的资源隔离：所有任务都运行在一个集群上面，所以隔离性差。Flink的Slot仅能隔离内存，并不能隔离CPU资源。而且一个任务如果把TaskManager搞挂了，那上面的其它任务也会受牵连。
• main()方法在Client侧执行。

该模式以前也称为"Flink Cluster in session mode".

Flink Job Cluster

该模式就是每个Job动态创建一个属于自己专有的集群，此时：

• 集群生命周期：与任务生命周期同步，随任务运行而创建，随任务结束而消亡。
• 集群的资源隔离：任务独占集群，隔离性最好。
• main()方法在Client侧执行。

该模式以前也称为"Flink Cluster in per-job mode".

Flink Application Cluster

一个Application指包含一个或多个任务（Job）的程序，也就是包含多个execute或executeAsync。该模式下，一个Application动态创建一个属于自己专有的集群，Application内的所有任务共享该集群，很显然这是一种介于Session Cluster和Job Cluster之间的模式：不同Application之间是完全隔离的，类似Job Cluster；但一个Application内的任务是不隔离的，类似于Session Cluster。此时：

• 集群生命周期：与Application生命周期同步，随Application运行而创建，随Application结束而消亡。
• 集群的资源隔离：Application之间隔离，Application内的所有任务共享集群，隔离性一般。
• main()方法在集群侧执行。

该模式以前也称为"Flink Cluster in application mode".

三种模式对比

其实也没啥对比的，各自的优缺点非常简单明显。要对比的话，主要的对比点就是资源隔离、main()方法的执行位置、集群是否是动态创建三个方面。

• 就资源隔离性而言，Flink Job Cluster、Flink Application Cluster、Flink Session Cluster隔离性依次降低。
• Flink Application Cluster的 main()方法是在集群侧的JobManager中执行的，其它两种模式是在Client端执行的。这个对于一些比较大型或复杂的应用来说区别还是挺大的，毕竟集群侧的资源一般是比较充足的，而且可以负载均衡。Client测去执行main()方法可能会是一个瓶颈，特别是有多个人共享这个Client的时候。
• 集群动态创建这个不是所有模式都支持的，一般只有依赖Kubernetes、YARN之类的模式才可以。动态创建的好处就是动态扩展会比较好，特别是横向的扩展。但弊端是每次提交任务都要先创建一个集群，对于那些执行时间短、频次高的任务可能就不是特别合适。

常见集群管理框架对三种模式的支持

Flink也支持一些第三方的集群管理框架，当使用这些框架时，集群的资源管理都会交给这些框架。目前支持：

• Standalone：即不使用第三方集群管理框架，Flink自己管理集群。此时支持的运行模式包括：Session Cluster（Session Mode）、Application Cluster（Application Moe）。当容器化部署时（比如在Docker、K8s上面），也只支持这2种模式，不支持Job Cluster（Per-job mode）。
• Native Kubernetes：即使用K8s作为集群管理框架，Flink 1.12版本中已经正式可用，可参见我的这篇文章：Flink快速了解（4）——NativeKubernetes&HA. 需要注意该方式和在k8s上面部署Standalone集群是不一样的：Native Kubernetes是深度集成，将集群资源管理交给了k8s；而Standalone on K8s只是容器化部署而已，集群管理还是完全由Flink自己做的。该模式也不支持Job Cluster（Per-job mode），其它2种都支持。
• YARN：Hadoop生态最常用的资管管理、任务调度框架，功能很强大，一般在Hadoop生态部署Flink的，都会使用YARN管理Flink集群。Flink的3种运行模式在YARN上面都支持，且一般生产环境比较推荐Job Cluster（Per-job Mode）和Application Cluster（Application Mode）。
• Mesos：一个“古老”、强大且被广泛使用的集群管理器，与Flink集成时，不支持Application Cluster（Application Moe），其它2种都支持。

表格看着更清楚：

参考：

• Flink Documentation: Deployment.