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大数据实时流计算是处理大规模数据流的重要技术，而Apache Flink作为热门的大数据流处理框架，能够提供毫秒级的数据处理能力，因此成为了业界关注的焦点。将从源码的角度深入剖析Flink核心框架的执行流程。 执行环境与模式 Flink的执行环境是整个流处理作业的起点，负责作业的编排、任务调度和资源管理。执行环境分为本地模式和远程模式，本地模式适合于开发和调试，而远程模式则支持分布式处理。 核心算子与作业逻辑 算子（Operator）在Flink流处理中承担数据流的转换处理。算子的注册（声明）是定义作业逻辑的关键步骤。 图结构：StreamGraph、JobGraph与ExecutionGraph Flink的图结构由三层组成：StreamGraph、JobGraph和ExecutionGraph。StreamGraph是作业流的逻辑图，描述了数据流的转换关系和依赖关系。JobGraph由StreamGraph转化而来，更接近实际执行的物理图，包含并行度和operator chain等重要信息，并提交至集群执行。 资源与任务调度 在流处理作业的调度和执行方面，计算资源与任务调度的管理尤为重要。Flink通过集群管理器（如YARN）完成资源调度，JobManager作为作业管理的核心，负责启动作业、协调资源并触发检查点（checkpoint），而TaskManager负责具体的任务执行，包括Task和StreamTask的操作。 容错机制 容错机制是Flink流处理作业的重要保障，Flink通过分布式快照机制实现容错，包括checkpoint的生命周期管理、状态管理以及StateBackend存储。checkpoint的触发和状态保存确保系统提供Exactly-Once语义，保证数据一致性。 数据流转过程 数据流转是Flink流处理的核心。Flink定义了自己的数据抽象与数据交换过程，包括MemorySegment、ByteBuffer、NetworkBufferPool等组件，确保了数据在Flink中的存储和传输方式。数据的整体流转和跨任务传递，以及Credit漫谈，进一步优化了流处理效率。

2023年推出的新书，超过500页，详细介绍了PostgreSQL 15版本的事务处理、锁机制、索引优化、高级SQL应用、日志管理及系统统计信息、查询性能优化、存储过程编写、安全性、备份与恢复、数据复制、有效扩展的选择、疑难问题解答和数据库迁移。适合中级及以上的程序员、数据库管理员和系统管理人员学习参考。