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前面几篇都是从自己开发的角度来思考该怎么做实时计算，但是思路切到去理解flink是怎么实现的话就需要从另一个角度去学习了。

flink 将一个应用划分为多个task，放在taskslot中执行，什么是taskslot呢？flink将节点分为了jobmanager和taskmanager，在taskmanager上启动的是一个jvm进程，每个taskmanager上jvm进程中的taskslot数量是根据flink的配置文件来的。为了避免内存竞争就引入了taskslot，但是taskslot的作用就是隔离内存，各个taskslot还是共享cpu的，这样在同一个jvm上的task共享tcp连接，在一定程度上减少了网络传输提升了性能。

在一个 Flink 任务中，有很多的算子，这些算子的计算压力各不相同，比如简单的 map 和 filter 算子所需要的资源不多，但是有些算子比如 window、group by 则需要更多的计算资源才能满足计算所需。这时候那些资源需求大的算子就可以共用其他的 Slot，提高整个集群的资源利用率。

在整个 Flink 的资源管理的类中，核心的类包括 Scheduler、SlotPool、JobMaster。它们之间的交互流程主要包括：Scheduler 调度器会向 SlotPool 资源池申请和释放 Slot；如果 SlotPool 不能满足需求，那么会向 ResourceManager 发起申请；获取到的资源通过 JobMaster 分配给 SlotPool。

当然并行度也可以修改，在算子/配置文件/提交任务和执行环境中均可修改。

实时计算中也会遇到需要将实时表与维度表关联的情况，类似于后端开发业务代码，需要将两张表join，但是DB的join是在数据库汇总完成的，flink join时的数据可能一端来自hbase一端来时kafka，这种情况可以有三种方式join一个是每次都同步读取维度表数据，显然这是非常影响性能的，一种是将维度表全量加载到内存，显然这只适合维度表比较小的情形，最后一种就是用同步读取数据结合LRU缓存了，这样即提升了热点数据的读取效率又减少了内存使用。

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