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从Flink client提交源码看第三方jar包的动态加载的解决方案是怎样的,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
查看flink脚本找到执行run命令的入口类,如下:
exec $JAVA_RUN $JVM_ARGS $FLINK_ENV_JAVA_OPTS "${log_setting[@]}" -classpath "`manglePathList "$CC_CLASSPATH:$INTERNAL_HADOOP_CLASSPATHS"`" org.apache.flink.client.cli.CliFrontend "$@入口类为:org.apache.flink.client.cli.CliFrontend。 最终会调用 parseParameters(String[] args) 方法来执行命令解析,run 命令会调用 run(params) 方法,如下:
switch (action) {
	case ACTION_RUN:
		run(params);
		return 0;
	case ACTION_RUN_APPLICATION:
		runApplication(params);
		return 0;
	case ACTION_LIST:
		list(params);
		return 0;
	case ACTION_INFO:
		info(params);
		return 0;
	case ACTION_CANCEL:
		cancel(params);
		return 0;
	case ACTION_STOP:
		stop(params);
		return 0;
	case ACTION_SAVEPOINT:
		savepoint(params);
		return 0;
}run 方法代码如下
protected void run(String[] args) throws Exception {
		LOG.info("Running 'run' command.");
		final Options commandOptions = CliFrontendParser.getRunCommandOptions();
		final CommandLine commandLine = getCommandLine(commandOptions, args, true);
		// evaluate help flag
		if (commandLine.hasOption(HELP_OPTION.getOpt())) {
			CliFrontendParser.printHelpForRun(customCommandLines);
			return;
		}
		final CustomCommandLine activeCommandLine =
				validateAndGetActiveCommandLine(checkNotNull(commandLine));
		final ProgramOptions programOptions = ProgramOptions.create(commandLine);
        # 创建 PackagedProgram 对象
		final PackagedProgram program =
				getPackagedProgram(programOptions);
        #解析获取相关依赖jar
		final List<URL> jobJars = program.getJobJarAndDependencies();
		# 生成最终提交配置
        final Configuration effectiveConfiguration = getEffectiveConfiguration(
				activeCommandLine, commandLine, programOptions, jobJars);
		LOG.debug("Effective executor configuration: {}", effectiveConfiguration);
		try {
			executeProgram(effectiveConfiguration, program);
		} finally {
			program.deleteExtractedLibraries();
		}
	}run方法根据用户传入的参数如 main函数,jar包等信息创建出 PackagedProgram 对象,这个对象封装了用户提交的信息。从 getPackagedProgram()方法里可以看出。
return PackagedProgram.newBuilder() .setJarFile(jarFile) .setUserClassPaths(classpaths) .setEntryPointClassName(entryPointClass) .setConfiguration(configuration) .setSavepointRestoreSettings(runOptions.getSavepointRestoreSettings()) .setArguments(programArgs) .build();
查看PackagedProgram构造方法,里面会创建几个关键成员变量:
classpaths:用户-C 参数传入的信息
jarFile : 用户的主函数的jar
extractedTempLibraries :提取出上面主jar包里 lib/ 文件夹下的所有jar包信息,供后面classloader使用
userCodeClassLoader : 用户code的classloader,这个classloader会把classpaths,jarFile,extractedTempLibraries 都加入到classpath里。该userCodeClassLoader默认采用child_first优先策略
mainClass :用户main函数方法 该构造方法如下:
private PackagedProgram(
			@Nullable File jarFile,
			List<URL> classpaths,
			@Nullable String entryPointClassName,
			Configuration configuration,
			SavepointRestoreSettings savepointRestoreSettings,
			String... args) throws ProgramInvocationException {
		this.classpaths = checkNotNull(classpaths);
		this.savepointSettings = checkNotNull(savepointRestoreSettings);
		this.args = checkNotNull(args);
		checkArgument(jarFile != null || entryPointClassName != null, "Either the jarFile or the entryPointClassName needs to be non-null.");
		// whether the job is a Python job.
		this.isPython = isPython(entryPointClassName);
		// load the jar file if exists
		this.jarFile = loadJarFile(jarFile);
		assert this.jarFile != null || entryPointClassName != null;
		// now that we have an entry point, we can extract the nested jar files (if any)
		this.extractedTempLibraries = this.jarFile == null ? Collections.emptyList() : extractContainedLibraries(this.jarFile);
		this.userCodeClassLoader = ClientUtils.buildUserCodeClassLoader(
			getJobJarAndDependencies(),
			classpaths,
			getClass().getClassLoader(),
			configuration);
		// load the entry point class
		this.mainClass = loadMainClass(
			// if no entryPointClassName name was given, we try and look one up through the manifest
			entryPointClassName != null ? entryPointClassName : getEntryPointClassNameFromJar(this.jarFile),
			userCodeClassLoader);
		if (!hasMainMethod(mainClass)) {
			throw new ProgramInvocationException("The given program class does not have a main(String[]) method.");
		}
	}PackagedProgram 里 getJobJarAndDependencies 方法,该方法收集了job所有依赖的jar包,这些jar包后续会提交到集群并加入到classpath路径中。
PackagedProgram对象构造完成之后,便是创建最终的Configuration对象了,如下方法
final Configuration effectiveConfiguration = getEffectiveConfiguration( activeCommandLine, commandLine, programOptions, jobJars);
这个方法会设置两个参数:
pipeline.classpaths: 值为getJobJarAndDependencies()和classpaths里的url
pipeline.jars: 值为getJobJarAndDependencies()返回的jar和lib文件夹下的依赖,后续提交集群的时候会根据这个把jar一起提交到集群
准备好 PackagedProgram和Configuration后,就开始执行用户程序了,
executeProgram(effectiveConfiguration, program);
详细代码如下:
public static void executeProgram(
			PipelineExecutorServiceLoader executorServiceLoader,
			Configuration configuration,
			PackagedProgram program,
			boolean enforceSingleJobExecution,
			boolean suppressSysout) throws ProgramInvocationException {
		checkNotNull(executorServiceLoader);
		final ClassLoader userCodeClassLoader = program.getUserCodeClassLoader();
		final ClassLoader contextClassLoader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
		try {
# 设置用户上下文用户类加载器
Thread.currentThread().setContextClassLoader(userCodeClassLoader);
			LOG.info("Starting program (detached: {})", !configuration.getBoolean(DeploymentOptions.ATTACHED));
			ContextEnvironment.setAsContext(
				executorServiceLoader,
				configuration,
				userCodeClassLoader,
				enforceSingleJobExecution,
				suppressSysout);
			StreamContextEnvironment.setAsContext(
				executorServiceLoader,
				configuration,
				userCodeClassLoader,
				enforceSingleJobExecution,
				suppressSysout);
			try {
                # 反射调用户的 main 函数执行job提交
				program.invokeInteractiveModeForExecution();
			} finally {
				ContextEnvironment.unsetAsContext();
				StreamContextEnvironment.unsetAsContext();
			}
		} finally {
			Thread.currentThread().setContextClassLoader(contextClassLoader);
		}
	}最后总结一下整个流程:
执行flink run 命名传入相关参数
创建PackagedProgram对象,准备相关jar,用户类加载器,Configuration对象
通过反射调用用户Main方法
构建Pipeline StreamGraph,提交job到集群
通过分析流程我们可以发现可以有两种方式来实现动态jar的添加
动态的 把三方jar 放入 主函数jar包的lib目录下(可以通过jar uf 命名搞定) 因为在PackagedProgram构造方法里会通过extractContainedLibraries()方法获取jar lib目录里的所有jar,并且这些jar会一并上传到集群
在用户任务main函数里,通过反射动态设置 Configuration 对象的 pipeline.classpaths , pipeline.jars 这两个属性 。并且还需要把第三方jar加载到Thread.contextClassLoader里。(可参见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/278482766)
本人在项目中直接采用的是第一种方案,不会添加更多代码。
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