服务于上层组件。Flink分层的组件栈如下图所示：

下面，我们自下而上，分别针对每一层进行解释说明：

该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN）、云（GCE/EC2）。Standalone部署模式与Spark类似，这里，我们看一下Flink on YARN的部署模式，如下图所示：

了解YARN的话，对上图的原理非常熟悉，实际Flink也实现了满足在YARN集群上运行的各个组件：Flink YARN Client负责与YARN RM通信协商资源请求，Flink JobManager和Flink TaskManager分别申请到Container去运行各自的进程。通过上图可以看到，YARN AM与Flink JobManager在同一个Container中，这样AM可以知道Flink JobManager的地址，从而AM可以申请Container去启动Flink TaskManager。待Flink成功运行在YARN集群上，Flink YARN Client就可以提交Flink Job到Flink JobManager，并进行后续的映射、调度和计算处理。

Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现，比如：支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等，为上层API层提供基础服务。

API层主要实现了面向无界Stream的流处理和面向Batch的批处理API，其中面向流处理对应DataStream API，面向批处理对应DataSet API。

该层也可以称为Flink应用框架层，根据API层的划分，在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。面向流处理支持：CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批处理支持：FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）。

内部原理

容错机制

Flink基于Checkpoint机制实现容错，它的原理是不断地生成分布式Streaming数据流Snapshot。在流处理失败时，通过这些Snapshot可以恢复数据流处理。理解Flink的容错机制，首先需要了解一下Barrier这个概念：
Stream Barrier是Flink分布式Snapshotting中的核心元素，它会作为数据流的记录被同等看待，被插入到数据流中，将数据流中记录的进行分组，并沿着数据流的方向向前推进。每个Barrier会携带一个Snapshot ID，属于该Snapshot的记录会被推向该Barrier的前方。因为Barrier非常轻量，所以并不会中断数据流。带有Barrier的数据流，如下图所示：
 
基于上图，我们通过如下要点来说明：

这里还需要强调的是，Snapshot并不仅仅是对数据流做了一个状态的Checkpoint，它也包含了一个Operator内部所持有的状态，这样才能够在保证在流处理系统失败时能够正确地恢复数据流处理。也就是说，如果一个Operator包含任何形式的状态，这种状态必须是Snapshot的一部分。
Operator的状态包含两种：一种是系统状态，一个Operator进行计算处理的时候需要对数据进行缓冲，所以数据缓冲区的状态是与Operator相关联的，以窗口操作的缓冲区为例，Flink系统会收集或聚合记录数据并放到缓冲区中，直到该缓冲区中的数据被处理完成；另一种是用户自定义状态（状态可以通过转换函数进行创建和修改），它可以是函数中的Java对象这样的简单变量，也可以是与函数相关的Key/Value状态。
对于具有轻微状态的Streaming应用，会生成非常轻量的Snapshot而且非常频繁，但并不会影响数据流处理性能。Streaming应用的状态会被存储到一个可配置的存储系统中，例如HDFS。在一个Checkpoint执行过程中，存储的状态信息及其交互过程，如下图所示：
 
在Checkpoint过程中，还有一个比较重要的操作——Stream Aligning。当Operator接收到多个输入的数据流时，需要在Snapshot Barrier中对数据流进行排列对齐，如下图所示：
 
具体排列过程如下：

基于Stream Aligning操作能够实现Exactly Once语义，但是也会给流处理应用带来延迟，因为为了排列对齐Barrier，会暂时缓存一部分Stream的记录到Buffer中，尤其是在数据流并行度很高的场景下可能更加明显，通常以最迟对齐Barrier的一个Stream为处理Buffer中缓存记录的时刻点。在Flink中，提供了一个开关，选择是否使用Stream Aligning，如果关掉则Exactly Once会变成At least once。

调度机制

在JobManager端，会接收到Client提交的JobGraph形式的Flink Job，JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph，如下图所示：

通过上图可以看出：
JobGraph是一个Job的用户逻辑视图表示，将一个用户要对数据流进行的处理表示为单个DAG图（对应于JobGraph），DAG图由顶点（JobVertex）和中间结果集（IntermediateDataSet）组成，其中JobVertex表示了对数据流进行的转换操作，比如map、flatMap、filter、keyBy等操作，而IntermediateDataSet是由上游的JobVertex所生成，同时作为下游的JobVertex的输入。

而ExecutionGraph是JobGraph的并行表示，也就是实际JobManager调度一个Job在TaskManager上运行的逻辑视图，它也是一个DAG图，是由ExecutionJobVertex、IntermediateResult（或IntermediateResultPartition）组成，ExecutionJobVertex实际对应于JobGraph图中的JobVertex，只不过在ExecutionJobVertex内部是一种并行表示，由多个并行的ExecutionVertex所组成。另外，这里还有一个重要的概念，就是Execution，它是一个ExecutionVertex的一次运行Attempt，也就是说，一个ExecutionVertex可能对应多个运行状态的Execution，比如，一个ExecutionVertex运行产生了一个失败的Execution，然后还会创建一个新的Execution来运行，这时就对应这个2次运行Attempt。每个Execution通过ExecutionAttemptID来唯一标识，在TaskManager和JobManager之间进行Task状态的交换都是通过ExecutionAttemptID来实现的。

下面看一下，在物理上进行调度，基于资源的分配与使用的一个例子，来自官网，如下图所示：

说明如下：

迭代机制

机器学习和图计算应用，都会使用到迭代计算，Flink通过在迭代Operator中定义Step函数来实现迭代算法，这种迭代算法包括Iterate和Delta Iterate两种类型，在实现上它们反复地在当前迭代状态上调用Step函数，直到满足给定的条件才会停止迭代。下面，对Iterate和Delta Iterate两种类型的迭代算法原理进行说明：

Iterate Operator是一种简单的迭代形式：每一轮迭代，Step函数的输入或者是输入的整个数据集，或者是上一轮迭代的结果，通过该轮迭代计算出下一轮计算所需要的输入（也称为Next Partial Solution），满足迭代的终止条件后，会输出最终迭代结果，具体执行流程如下图所示：
 
Step函数在每一轮迭代中都会被执行，它可以是由map、reduce、join等Operator组成的数据流。下面通过官网给出的一个例子来说明Iterate Operator，非常简单直观，如下图所示：
 
上面迭代过程中，输入数据为1到5的数字，Step函数就是一个简单的map函数，会对每个输入的数字进行加1处理，而Next Partial Solution对应于经过map函数处理后的结果，比如第一轮迭代，对输入的数字1加1后结果为2，对输入的数字2加1后结果为3，直到对输入数字5加1后结果为变为6，这些新生成结果数字2~6会作为第二轮迭代的输入。迭代终止条件为进行10轮迭代，则最终的结果为11~15。

Delta Iterate Operator实现了增量迭代，它的实现原理如下图所示：
 
基于Delta Iterate Operator实现增量迭代，它有2个输入，其中一个是初始Workset，表示输入待处理的增量Stream数据，另一个是初始Solution Set，它是经过Stream方向上Operator处理过的结果。第一轮迭代会将Step函数作用在初始Workset上，得到的计算结果Workset作为下一轮迭代的输入，同时还要增量更新初始Solution Set。如果反复迭代知道满足迭代终止条件，最后会根据Solution Set的结果，输出最终迭代结果。
比如，我们现在已知一个Solution集合中保存的是，已有的商品分类大类中购买量最多的商品，而Workset输入的是来自线上实时交易中最新达成购买的商品的人数，经过计算会生成新的商品分类大类中商品购买量最多的结果，如果某些大类中商品购买量突然增长，它需要更新Solution Set中的结果（原来购买量最多的商品，经过增量迭代计算，可能已经不是最多），最后会输出最终商品分类大类中购买量最多的商品结果集合。更详细的例子，可以参考官网给出的“Propagate Minimum in Graph”，这里不再累述。

Backpressure监控

Backpressure在流式计算系统中会比较受到关注，因为在一个Stream上进行处理的多个Operator之间，它们处理速度和方式可能非常不同，所以就存在上游Operator如果处理速度过快，下游Operator处可能机会堆积Stream记录，严重会造成处理延迟或下游Operator负载过重而崩溃（有些系统可能会丢失数据）。因此，对下游Operator处理速度跟不上的情况，如果下游Operator能够将自己处理状态传播给上游Operator，使得上游Operator处理速度慢下来就会缓解上述问题，比如通过告警的方式通知现有流处理系统存在的问题。

Flink Web界面上提供了对运行Job的Backpressure行为的监控，它通过使用Sampling线程对正在运行的Task进行堆栈跟踪采样来实现，具体实现方式如下图所示：

JobManager会反复调用一个Job的Task运行所在线程的Thread.getStackTrace()，默认情况下，JobManager会每间隔50ms触发对一个Job的每个Task依次进行100次堆栈跟踪调用，根据调用调用结果来确定Backpressure，Flink是通过计算得到一个比值（Radio）来确定当前运行Job的Backpressure状态。在Web界面上可以看到这个Radio值，它表示在一个内部方法调用中阻塞（Stuck）的堆栈跟踪次数，例如，radio=0.01，表示100次中仅有1次方法调用阻塞。Flink目前定义了如下Backpressure状态：

另外，Flink还提供了3个参数来配置Backpressure监控行为：

通过上面个定义的Backpressure状态，以及调整相应的参数，可以确定当前运行的Job的状态是否正常，并且保证不影响JobManager提供服务。