4位资深专家多年大厂经验分享出Flink技术架构设计与实现原理

时间飞逝，转眼间毕业七年多，从事 Java 开发也六年了。我在想，也是时候将自己的 Java 整理成一套体系。 这一次的知识体系面试题涉及到 Java 知识部分、性能优化、微服务、并发编程、开源框架、分布式等多个方面的知识点。

写这一套 Java 面试必备系列文章的初衷。

1. 整理自己学过的知识，总结，让其成为一套体系，方便日后查阅。
2. 现在不少 Java 开发者还比较迷茫，没有形成自己的一套知识体系。希望这一系列的文章能够帮助他们。

你了解过flink吗

Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

既然大家简单了解了flink是什么之后，今天就给大家分享一波4位资深专家多年大厂经验总结分享出的Flink技术内幕架构设计与实现原理技术文档，希望大家能够喜欢！！

Flink技术内幕架构设计与实现原理为何物？

这是一部从源代码角度出发，通过分析Flink的各个功能模块的实现来剖析Flink的架构设计和实现原理的著作。

它将能指导读者更好地对Flink进行性能调优、可用性保障、效能优化和二次开发。
四位作者都是非常资深的Flink专家，部分作者是Flink源代码的维护者和改造者，本文总结了他们在阿里巴巴、蚂蚁集团、滴滴等企业的大规模Flink实践经验。

内容简介

全文共11章，主要内容如下。

**第1章　阅读Flink源代码前的准备，**主要介绍了Flink源代码的获取、编译、调试，以及它的目录结构、设计理念和基本架构。此外，还分析了Flink与Hadoop MapReduce、Spark在设计上的差异。

**第2～8章　Flink功能模块源代码和架构解析，**从源代码角度分析了Flink的编程模型与API、运行时组件与通信、状态管理与容错、任务提交与执行、Flink网络栈、Flink Connector、部署模式等功能模块的原理。力求让读者深入理解Flink的原理，而不只是跟着本书读一遍Flink源代码。原理和思想是不局限于某一个框架和技术的，了解了Flink的原理和思想，可以将其扩展到其他框架和技术上。

**第9～10章　Flink Table、SQL与Flink CEP，**编程方式逐渐从原先基于Map-Reduce的任务模式向SQL化演进，SQL意味着标准和效率。这两章重点讲解了StreamTableEnvironment的实现过程、SQL的解析过程、Table Connector以及Flink CEP的内部实现原理。

第11章　Flink监控， 主要讲解了Flink的监控指标、常用系统指标和监控体系的建设，以及常用的定位手段。

作者简介

整理不易，希望能够帮助到大家的学习。