Apache Flink 进阶（一）：Runtime 核心机制剖析( 九 )
在 Slot 管理基础上 ， Flink 可以将 Task 调度到相应的 Slot 当中 。 如上文所述 ， Flink 尚未完全引入细粒度的资源匹配 ， 默认情况下 ， 每个 Slot 可以分配给一个 Task 。 但是 ， 这种方式在某些情况下会导致资源利用率不高 。 如图 5 所示 ， 假如 A、B、C 依次执行计算逻辑 ， 那么给 A、B、C 分配分配单独的 Slot 就会导致资源利用率不高 。 为了解决这一问题 ， Flink 提供了 Share Slot 的机制 。 如图 5 所示 ， 基于 Share Slot ， 每个 Slot 中可以部署来自不同 JobVertex 的多个任务 ， 但是不能部署来自同一个 JobVertex 的 Task 。 如图5所示 ， 每个 Slot 中最多可以部署同一个 A、B 或 C 的 Task ， 但是可以同时部署 A、B 和 C 的各一个 Task 。 当单个 Task 占用资源较少时 ， Share Slot 可以提高资源利用率 。 此外 ， Share Slot 也提供了一种简单的保持负载均衡的方式 。
图5.Flink Share Slot 示例 。 使用 Share Slot 可以在每个 Slot 中部署来自不同 JobVertex 的多个 Task 。
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