一獲取與導(dǎo)入Flink源代碼

1. 下載Flink源代碼

獲取Flink源代碼的方式有兩種：一種是通過(guò)官網(wǎng)的源代碼下載地址直接下載，另一種是通過(guò)git clone的方式。

1)官網(wǎng)下載方式

下載地址為

https://flink.apache.org/downloads.html

選擇Flink 1.9.0的Source版本下載。

2)git clone方式

輸入git clone git@github.com:apache/flink.git 命令將源代碼下載到本地，如圖1-5所示。

▲圖1-5 git clone方式下載

2. 導(dǎo)入Flink源代碼

導(dǎo)入Flink 源代碼分成兩步，分別是將Flink源代碼導(dǎo)入IDEA和配置Flink源代碼的CheckStyle。其中，配置好Flink 源代碼的CheckStyle是為了保證Flink 源代碼修改符合CheckStyle里的規(guī)范要求。

將下載好的Flink源代碼導(dǎo)入IDEA，流程如下。

啟動(dòng)IntelliJ IDEA 并單擊歡迎窗口右上角的Open按鈕。

在彈出窗口中選擇Flink源代碼的根目錄。

選擇Import project from external model和maven項(xiàng)，并單擊Next按鈕。

選擇SDK。如果之前沒(méi)有配置過(guò)SDK，單擊“+”圖標(biāo)， 并點(diǎn)擊JDK，選擇你的JDK的目錄，然后單擊OK按鈕。

單擊Next 按鈕完成Flink源代碼的導(dǎo)入。

在導(dǎo)入的項(xiàng)目右側(cè)單擊Maven→Generate Sources and Update Folders的圖標(biāo)，將Flink Library 構(gòu)建到Maven 本地倉(cāng)庫(kù)。

構(gòu)建項(xiàng)目(單擊Build→Make Project圖標(biāo))。

想對(duì)Flink進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)或者為開(kāi)源社區(qū)貢獻(xiàn)代碼的讀者可以選擇配置CheckStyle。

1)Java CheckStyle配置流程

IntelliJ IDEA 通過(guò)CheckStyle-IDEA 插件來(lái)支持CheckStyle。

在IntelliJ IDEA 的Plugins Marketplace中查找并安裝 CheckStyle-IDEA 插件。

依次選擇Settings→Tools→Checkstyle并設(shè)置checkstyle。

將 Scan Scope設(shè)置為Only Java sources(including tests)。

在Checkstyle version下拉列表中選擇checkstyle版本，并單擊Apply按鈕。(注：官方推薦版本為8.12。)

在Configuration File面板中單擊“+”圖標(biāo)添加新配置：

在彈窗中將Description設(shè)置為Flink;

選中 Use a local Checkstyle file，并選擇Flink源代碼目錄下的 tools/maven/checkstyle.xml文件;

勾選Store relative to project location 選項(xiàng)，單擊Next按鈕;

將checkstyle.suppressions.file的屬性設(shè)置值為 suppressions.xml，單擊Next按鈕即完成配置。

勾選剛剛添加的新配置Flink，以將其設(shè)置為活躍的配置，依次單擊Apply 和OK按鈕，即完成Java 部分CheckStyle的配置。若源代碼違反CheckStyle規(guī)范，CheckStyle會(huì)給出警告。

在CheckStyle 構(gòu)建完成后，依次選擇Settings→Editor→Code Style→Java，并單擊齒輪圖標(biāo)，選擇導(dǎo)入Flink源代碼目錄下的tools/maven/checkstyle.xml文件，這樣就可以自動(dòng)調(diào)整import的布局了。

可以在CheckStyle的窗口中單擊Check Module按鈕掃描整個(gè)模塊，以檢測(cè)代碼的CheckStyle。

注意：目前Flink源代碼的flink-core、flink-optimizer和 flink-runtime模塊還沒(méi)有完全符合設(shè)置的CheckStyle的要求，因此在這三個(gè)模塊中出現(xiàn)違反CheckStyle的警告是正常的。

2)Scala CheckStyle配置流程

開(kāi)啟Scala 的CheckStyle，依次選擇Settings→Editor→Inspections，再搜索Scala style inspections并勾選。將Flink源代碼目錄下的tools/maven/scalastyle_config.xml放置到Flink 源代碼的.idea目錄下，即完成Scala部分CheckStyle的配置。

二 編譯與調(diào)試Flink源代碼

1. 編譯與構(gòu)建Flink

源代碼已經(jīng)導(dǎo)入，CheckStyle也已配置好，接下來(lái)開(kāi)始編譯與構(gòu)建Flink。

在構(gòu)建源代碼之前，假如有修改Flink 版本的需求，可以通過(guò)修改Flink源代碼的tools/change-version.sh來(lái)實(shí)現(xiàn)。

Flink源代碼的編譯與構(gòu)建會(huì)因Maven版本的不同而有所差異。對(duì)于Maven 3.0.x 版本、3.1.x版本、3.2.x版本，可以采用簡(jiǎn)單構(gòu)建Flink的方式，在Flink源代碼的根目錄下運(yùn)行以下命令。

$ mvn clean install -DskipTests 

而對(duì)于Maven 3.3.x及以上版本，則要相對(duì)麻煩一點(diǎn)，在Flink源代碼的根目錄下運(yùn)行下面的命令。

$ mvn clean install -DskipTests 
$ cd flink-dist 
$ mvn clean install 

推薦使用Maven 3.2.5版本，下面就依據(jù)這個(gè)版本來(lái)介紹更多的構(gòu)建內(nèi)容。使用如下方式快速構(gòu)建Flink源代碼，會(huì)跳過(guò)測(cè)試、QA插件、Java docs。

$ mvn clean install -DskipTests -Dfast 

在構(gòu)建Flink時(shí)，會(huì)默認(rèn)構(gòu)建一個(gè)Flink特定的Hadoop 2的jar，以供Flink 使用HDFS 和YARN。大多數(shù)開(kāi)發(fā)者有指定Hadoop版本的需求(建議選擇Hadoop 2.4及以上版本)。

$ mvn clean install -DskipTests -Dhadoop.version=3.2.2 -Dinclude-hadoop 

其中加上了-Dinclude-hadoop參數(shù)，這會(huì)將Hadoop的類打包到lib目錄下的flink-

dist*.jar，否則Hadoop 會(huì)作為一個(gè)jar包放在opt目錄下。

選擇合適的方式構(gòu)建Flink項(xiàng)目，會(huì)將Flink的構(gòu)建放到本地Maven倉(cāng)庫(kù)中，并將Flink源代碼構(gòu)建結(jié)果放在build-target目錄(Flink源代碼構(gòu)建目錄)下。可以將build-target目錄壓縮到一個(gè)tar包，即與官網(wǎng)一樣的Flink 二進(jìn)制包。

2. Flink 源代碼調(diào)試

調(diào)試Flink 源代碼有助于我們了解源代碼的執(zhí)行流程和排查問(wèn)題。Flink 源代碼調(diào)試分為本地調(diào)試和遠(yuǎn)程調(diào)試，下面來(lái)分別介紹。

1)本地調(diào)試

以Flink源代碼自帶Streaming 的WordCount為例介紹如何進(jìn)行本地調(diào)試。找到Flink 源代碼目錄flink-examples/flink-examples-streaming的多級(jí)子目錄下的WordCount.java，再選擇Debug。讀者可以在Flink源代碼中設(shè)置斷點(diǎn)進(jìn)行跟蹤調(diào)試。

2)遠(yuǎn)程調(diào)試

本地調(diào)試僅限于部署模式中的Local模式，對(duì)于基于Standalone、on YARN、on Kubernetes的部署模式，需要使用遠(yuǎn)程調(diào)試。

遠(yuǎn)程調(diào)試方式有兩種：一是修改日志等級(jí)，二是修改配置來(lái)開(kāi)啟Java遠(yuǎn)程調(diào)試。

修改日志等級(jí)

打開(kāi)Flink源代碼的構(gòu)建目錄(build-target)下的conf/log4j.properties，根據(jù)需要將內(nèi)容中的INFO改成DEBUG，如下所示，只是將rootLogger的賦值從INFO 修改為DEBUG。修改log4j.properties后構(gòu)建和運(yùn)行Flink，即可通過(guò)DEBUG日志進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)試。

# 設(shè)置全局的日志等級(jí) 
log4j.rootLogger=DEBUG, file 
 
# 也可以按需改變Flink、Akka、Hadoop、Kafka和ZooKeeper包以及其他包的日志等級(jí) 
log4j.logger.org.apache.flink=INFO 
 
log4j.logger.akka=INFO 
log4j.logger.org.apache.kafka=INFO 
log4j.logger.org.apache.hadoop=INFO 
log4j.logger.org.apache.zookeeper=INFO 
 
# Log all infos in the given file 
log4j.appender.file=org.apache.log4j.FileAppender 
log4j.appender.file.file=${log.file} 
log4j.appender.file.append=false 
log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout 
log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}  
%-5p %-60c %x - %m%n 
 
# Suppress the irrelevant (wrong) warnings from the Netty channel handler 
log4j.logger.org.apache.flink.shaded.akka.org.jboss.netty.channel 
.DefaultChannelPipeline=ERROR, file 

修改配置來(lái)開(kāi)啟Java遠(yuǎn)程調(diào)試

首先打開(kāi)IDEA，創(chuàng)建Remote項(xiàng)(見(jiàn)圖1-6)并復(fù)制Remote項(xiàng)的Java運(yùn)行參數(shù)內(nèi)容，然后修改Flink 構(gòu)建目錄下的conf/flink-conf.yaml，添加env.java.opts屬性與值，添加的內(nèi)容如下：

env.java.opts: -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n, address=5005 

▲圖1-6 配置遠(yuǎn)程調(diào)試中的Remote項(xiàng)

還可以通過(guò)env.java.opts.jobmanager 與env.java.opts.taskmanager來(lái)設(shè)置JobManager 和TaskManager運(yùn)行的參數(shù)，從而設(shè)置開(kāi)啟遠(yuǎn)程調(diào)試。設(shè)置配置后，基于這個(gè)構(gòu)建目錄運(yùn)行Flink應(yīng)用，根據(jù)運(yùn)行的JobManager 與TaskManager 的IP修改原先配置的Remote項(xiàng)的host，在Flink源代碼中設(shè)置斷點(diǎn)，通過(guò)Debug 配置Remote項(xiàng)來(lái)進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)試。

設(shè)置env.java.opts、env.java.opts.jobmanager和env.java.opts.taskmanager的方法在on Kubernetes模式下很適用，因?yàn)镕link 運(yùn)行的各個(gè)組件的IP不同。其他模式存在運(yùn)行組件與IP、調(diào)試端口相同的問(wèn)題，對(duì)于這種情況可以考慮采用修改日志等級(jí)的方式。

通過(guò)學(xué)習(xí)Flink源代碼的編譯與構(gòu)建，我們知道如何根據(jù)需要構(gòu)建一個(gè)Flink發(fā)布包。通過(guò)學(xué)習(xí)Flink源代碼的調(diào)試，我們對(duì)源代碼的調(diào)試有了更深的了解，為后續(xù)理解源代碼和排查源代碼問(wèn)題打下了基礎(chǔ)。

關(guān)于作者：羅江宇，F(xiàn)link技術(shù)專家，先后就職于新浪微博、滴滴和某大型電商公司。先后主導(dǎo)或參與了多家公司的Flink實(shí)時(shí)計(jì)算服務(wù)的構(gòu)建、對(duì)超大規(guī)模集群的維護(hù)以及Flink引擎的改造。擁有豐富的實(shí)時(shí)計(jì)算實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，目前專注于Kubernetes調(diào)度、Flink SQL及Flink流批一體化方向。

趙士杰，資深大數(shù)據(jù)技術(shù)專家，曾就職于滴滴、阿里巴巴等一線互聯(lián)網(wǎng)公司。從0到1深度參與了滴滴的大數(shù)據(jù)建設(shè)，擁有非常豐富的大數(shù)據(jù)平臺(tái)一線建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的計(jì)算和存儲(chǔ)引擎也有深入研究。

李涵淼，大數(shù)據(jù)研發(fā)專家，曾任滴滴大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師。從事大數(shù)據(jù)領(lǐng)域工作多年，參與過(guò)多家公司流計(jì)算平臺(tái)的設(shè)計(jì)與研發(fā)，目前專注于批流一體、OLAP技術(shù)方向的研究與應(yīng)用。

閔文俊，螞蟻集團(tuán)技術(shù)專家、開(kāi)源大數(shù)據(jù)社區(qū)愛(ài)好者、Flink Contributor，在實(shí)時(shí)計(jì)算領(lǐng)域工作多年，深度參與了滴滴、螞蟻集團(tuán)的實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)建設(shè)。

本文摘編自《Flink技術(shù)內(nèi)幕：架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)原理》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。(ISBN：9787111696292)