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如上实现我们了解到分配Key到指定的key-group的逻辑是利用key的hashCode和maxParallelism进行取余操作来分配的。如下图当parallelism=2,maxParallelism=10的情况下流上key与key-group的对应关系如下图所示：
如上图key(a)的hashCode是97，与最大并发10取余后是7，被分配到了KG-7中，流上每个event都会分配到KG-0至KG-9其中一个Key-Group中。
每个Operator实例如何获取Key-Groups
了解了Key-Groups概念和如何分配每个Key到指定的Key-Groups之后，我们看看如何计算每个Operator实例所处理的Key-Groups。 在KeyGroupRangeAssignment的computeKeyGroupRangeForOperatorIndex方法描述了分配算法：
- public static KeyGroupRange computeKeyGroupRangeForOperatorIndex(
- int maxParallelism,
- int parallelism,
- int operatorIndex) {
- GroupRange splitRange = GroupRange.of(0, maxParallelism).getSplitRange(parallelism, operatorIndex);
- int startGroup = splitRange.getStartGroup();
- int endGroup = splitRange.getEndGroup();
- return new KeyGroupRange(startGroup, endGroup - 1);
- }
-
- public GroupRange getSplitRange(int numSplits, int splitIndex) {
- ...
- final int numGroupsPerSplit = getNumGroups() / numSplits;
- final int numFatSplits = getNumGroups() % numSplits;
-
- int startGroupForThisSplit;
- int endGroupForThisSplit;
- if (splitIndex < numFatSplits) {
- startGroupForThisSplit = getStartGroup() + splitIndex * (numGroupsPerSplit + 1);
- endGroupForThisSplit = startGroupForThisSplit + numGroupsPerSplit + 1;
- } else {
- startGroupForThisSplit = getStartGroup() + splitIndex * numGroupsPerSplit + numFatSplits;
- endGroupForThisSplit = startGroupForThisSplit + numGroupsPerSplit;
- }
- if (startGroupForThisSplit >= endGroupForThisSplit) {
- return GroupRange.emptyGroupRange();
- } else {
- return new GroupRange(startGroupForThisSplit, endGroupForThisSplit);
- }}
上面代码的核心逻辑是先计算每个Operator实例至少分配的Key-Group个数，将不能整除的部分N个，平均分给前N个实例。最终每个Operator实例管理的Key-Groups会在GroupRange中表示，本质是一个区间值;下面我们就上图的case，说明一下如何进行分配以及扩容后如何重新分配。
假设上面的Stateful Operation节点的最大并行度maxParallelism的值是10，也就是我们一共有10个Key-Group，当我们并发是2的时候和并发是3的时候分配的情况如下图：
如上算法我们发现在进行扩容时候，大部分state还是落到本地的，如Task0只有KG-4被分出去，其他的还是保持在本地。同时我们也发现，一个job如果修改了maxParallelism的值那么会直接影响到Key-Groups的数量和key的分配，也会打乱所有的Key-Group的分配，目前在Apache Flink系统中统一将maxParallelism的默认值调整到4096，最大程度的避免无法扩容的情况发生。
小结 （编辑：海南站长网）
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