前言

在 FlinkSQL 中，Join 優(yōu)化器的作用是確定一種最有效的方式來執(zhí)行 SQL 中的 Join 操作，這一過程在大數(shù)據(jù)處理的場景中尤為重要，尤其是在需要處理海量數(shù)據(jù)時。

Join 操作通常涉及數(shù)據(jù)的重新分布、大量內(nèi)存的占用以及潛在的網(wǎng)絡傳輸，因此，優(yōu)化器的作用在于評估這些因素以選擇最佳的執(zhí)行方式，從而在盡可能短的時間內(nèi)完成計算任務，并確保資源的高效利用。

Join 優(yōu)化的目標在于通過智能策略實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)整合，從而優(yōu)化查詢的整體性能，尤其是當數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長時，其重要性更加突出。

Join 優(yōu)化器的核心任務不僅僅是保證 Join 操作能夠順利執(zhí)行，還需要在有限的硬件資源條件下實現(xiàn)最優(yōu)的資源利用。例如，通過精確控制內(nèi)存的使用量，減少網(wǎng)絡傳輸?shù)男枨?，以及在并行?zhí)行中降低節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸開銷，這些都對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的性能提升至關重要。

如果 Join 操作的優(yōu)化策略不當，將會嚴重拖累查詢的執(zhí)行效率，甚至導致查詢失敗。因此，Join 優(yōu)化是 FlinkSQL 查詢中提升性能的核心環(huán)節(jié)。

為了適應不同的數(shù)據(jù)結構、分布特性和使用場景，Join 優(yōu)化器會選擇不同的執(zhí)行策略。通過對數(shù)據(jù)表的大小、數(shù)據(jù)傾斜情況、Join 類型（如內(nèi)連接、外連接、左連接等）進行詳細分析，優(yōu)化器能夠在確保性能的前提下選擇最合適的執(zhí)行方式。此外，F(xiàn)linkSQL 的優(yōu)化器還可以根據(jù)集群的硬件資源配置和執(zhí)行環(huán)境的變化動態(tài)調整執(zhí)行計劃，保證其在不同集群環(huán)境和數(shù)據(jù)規(guī)模下的良好性能表現(xiàn)。

1. Join 優(yōu)化器的基本原理

Flink 采用 Apache Calcite 作為優(yōu)化引擎，Join 優(yōu)化是 Calcite 負責的核心部分之一。其主要任務是將 SQL 查詢轉化為一種高效執(zhí)行的形式，這一過程通常包括三個關鍵階段：

• 邏輯計劃：邏輯計劃是將用戶編寫的 SQL 語句轉化為一種中間表示，用于描述如何進行數(shù)據(jù)操作，如過濾、聚合和連接。邏輯計劃并不關心具體的執(zhí)行方式，而是提供一個抽象的計算步驟序列，以便后續(xù)優(yōu)化。邏輯計劃是查詢優(yōu)化的基礎，能夠獨立于物理執(zhí)行環(huán)境，因此為優(yōu)化器提供了在不同執(zhí)行環(huán)境下選擇最優(yōu)策略的靈活性。
• 物理計劃：在邏輯計劃基礎上生成的物理計劃則具體描述了如何執(zhí)行這些操作，諸如數(shù)據(jù)的流動方式、數(shù)據(jù)分區(qū)策略以及并行度等詳細信息。物理計劃定義了每個計算步驟在集群中的實際執(zhí)行方式，是 SQL 查詢在 Flink 中的執(zhí)行藍圖。通過優(yōu)化物理計劃，F(xiàn)link 能夠最大限度地利用集群中的資源，從而提高執(zhí)行效率。
• 執(zhí)行計劃優(yōu)化：最后一步是優(yōu)化執(zhí)行計劃，以減少資源開銷，例如內(nèi)存消耗和網(wǎng)絡通信量。這一步會根據(jù)數(shù)據(jù)量和集群配置選擇最合適的執(zhí)行方式，如數(shù)據(jù)分區(qū)策略、任務并行度等，從而在執(zhí)行過程中保持資源利用的平衡，實現(xiàn)性能的最優(yōu)化。

在 Flink 的源碼中，org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.Program 類中包含了 Join 優(yōu)化器的一些核心邏輯，用于在優(yōu)化階段生成最佳的執(zhí)行計劃。以下是部分源碼示例：

public class FlinkChainedProgram {
    public void optimize(RelNode relNode) {
        for (Program program : programs) {
            relNode = program.run(relNode);
        }
    }
}

這個類使用了一系列的優(yōu)化程序來對邏輯計劃進行處理，包含了 Join 優(yōu)化的步驟，目的是在執(zhí)行之前找出最優(yōu)的執(zhí)行方式。

2. Join 優(yōu)化的主要策略

Join 優(yōu)化器通過評估數(shù)據(jù)特性來選擇適當?shù)?Join 策略，常見的執(zhí)行策略包括：

• 廣播 Join：當 Join 中有一個小表和一個大表時，優(yōu)化器通常選擇廣播 Join。廣播 Join 的核心思想是將小表的數(shù)據(jù)發(fā)送到所有計算節(jié)點，這樣每個節(jié)點都可以獨立完成對大表的 Join 操作，避免了大規(guī)模的數(shù)據(jù)移動。在小表數(shù)據(jù)量較小時，這種策略非常高效，因為它避免了 Shuffle 操作的代價，從而減少了網(wǎng)絡通信開銷。廣播 Join 在數(shù)據(jù)規(guī)模較小時的低成本優(yōu)勢使其成為處理小表與大表連接的常用選擇。
• Shuffle Hash Join：對于兩個規(guī)模相對較大的表，優(yōu)化器會選擇 Shuffle Hash Join。這種策略通過將具有相同 Join 鍵的數(shù)據(jù)分配到同一個節(jié)點來實現(xiàn)連接，雖然這種方式需要對數(shù)據(jù)進行重新分區(qū)（即 Shuffle 操作），從而增加了網(wǎng)絡傳輸?shù)拈_銷，但能夠有效處理大數(shù)據(jù)集。為了降低 Shuffle 的代價，優(yōu)化器會嘗試選擇那些在分區(qū)過程中可以最大限度減少網(wǎng)絡傳輸?shù)?Join 鍵，從而在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時提升效率。
• 嵌套循環(huán) Join：嵌套循環(huán) Join 通常用于處理沒有明確 Join 條件或者 Join 條件較為復雜的場景。在這種情況下，Join 操作通過遍歷兩個表的所有組合來實現(xiàn)，盡管其效率相對較低，但在某些特殊情況下，如小數(shù)據(jù)集或需要進行非等值連接時，嵌套循環(huán) Join 可能是唯一可行的選擇。因此，嵌套循環(huán) Join 主要用于數(shù)據(jù)量較小且需要進行復雜匹配的場景，雖然效率較低，但實現(xiàn)簡單。

在 Flink 的源碼中，Join 優(yōu)化器的邏輯主要體現(xiàn)在 org.apache.flink.table.planner.plan.rules.logical.FlinkJoinRule 類和 org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.JoinOptimizer 組件中。FlinkJoinRule 通過對邏輯計劃中的 Join 操作進行分析，確定是否可以將其優(yōu)化為廣播 Join 或者其他更高效的 Join 類型，而 JoinOptimizer 則負責生成物理計劃中的具體執(zhí)行策略。

源碼示例（類路徑：org.apache.flink.table.planner.plan.rules.logical.FlinkJoinRule）：

public class FlinkJoinRule extends RelOptRule {
    public void onMatch(RelOptRuleCall call) {
        final Join join = call.rel(0);
        // 根據(jù) Join 的類型和輸入大小選擇最優(yōu)的執(zhí)行方式
        if (isBroadcastable(join)) {
            call.transformTo(createBroadcastJoin(join));
        } else if (shouldShuffle(join)) {
            call.transformTo(createShuffleHashJoin(join));
        } else {
            call.transformTo(createNestedLoopJoin(join));
        }
    }

    private boolean isBroadcastable(Join join) {
        // 判斷是否可以將小表廣播
        return join.getLeft().getRowCount() < THRESHOLD;
    }

    private boolean shouldShuffle(Join join) {
        // 判斷是否需要進行數(shù)據(jù)重新分區(qū)
        return join.getRowType().getFieldCount() > SHUFFLE_THRESHOLD;
    }
}

在上述源碼中，F(xiàn)linkJoinRule 通過判斷 Join 的輸入數(shù)據(jù)量來決定是選擇廣播 Join 還是 Shuffle Hash Join，從而確保查詢的高效執(zhí)行。

此外，org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.JoinOptimizer 中的代碼則進一步處理如何生成優(yōu)化的物理計劃：

public class JoinOptimizer {
    public RelNode optimizeJoin(RelNode joinNode) {
        if (canUseBroadcast(joinNode)) {
            return createBroadcastJoin(joinNode);
        } else if (needsShuffle(joinNode)) {
            return createShuffleJoin(joinNode);
        } else {
            return createNestedLoopJoin(joinNode);
        }
    }

    private boolean canUseBroadcast(RelNode joinNode) {
        // 判斷小表是否適合廣播
        return joinNode.getLeft().estimateRowCount() < BROADCAST_THRESHOLD;
    }

    private boolean needsShuffle(RelNode joinNode) {
        // 是否需要數(shù)據(jù) Shuffle
        return joinNode.getJoinType() != JoinRelType.INNER;
    }
}

在該代碼片段中，JoinOptimizer 決定是否應該使用廣播或 Shuffle Join，并通過對數(shù)據(jù)量和 Join 類型的判斷來生成最優(yōu)的物理計劃。

3. Join 重排序

當多個表參與 Join 時，連接順序對查詢性能有顯著影響。Join 優(yōu)化器會通過重排序找到最優(yōu)的連接順序，以減少執(zhí)行代價。

• 重排序：優(yōu)化器基于表大小、數(shù)據(jù)分布等信息，動態(tài)地重新排列多個表的 Join 順序，選擇代價最低的連接順序。通過合理重排序，可以優(yōu)先處理數(shù)據(jù)量較小、代價較低的連接，從而減小中間結果的規(guī)模，降低整體計算的復雜度。Join 重排序對于提升查詢性能至關重要，尤其是在多表 Join 的情況下，通過減少中間結果的大小，優(yōu)化器能夠顯著降低資源占用和執(zhí)行時間。
• 代價模型：優(yōu)化器使用代價模型來評估不同 Join 策略的執(zhí)行代價，這包括數(shù)據(jù)量、網(wǎng)絡傳輸開銷、內(nèi)存使用以及 CPU 負載等因素。代價模型的作用在于為每個可能的 Join 順序和策略提供一個成本估計，以便選擇資源消耗最小的執(zhí)行方式。通過代價模型，優(yōu)化器能夠根據(jù)不同執(zhí)行環(huán)境中的硬件配置和數(shù)據(jù)特性，找到既節(jié)約資源又高效的執(zhí)行方案，確保查詢能夠在復雜環(huán)境下穩(wěn)定運行。

在 Flink 的源碼中，org.apache.flink.table.planner.plan.rules.physical.stream.JoinReorderRule 類用于實現(xiàn) Join 重排序的邏輯。該類會嘗試多種不同的 Join 順序，并基于代價模型計算每種方案的開銷，最終選擇代價最低的順序。

源碼示例（類路徑：org.apache.flink.table.planner.plan.rules.physical.stream.JoinReorderRule）：

public class JoinReorderRule extends RelOptRule {
    public void onMatch(RelOptRuleCall call) {
        final List<Join> joins = call.getJoins();
        // 使用動態(tài)規(guī)劃算法計算最優(yōu)的 Join 順序
        List<JoinOrder> possibleOrders = computeAllJoinOrders(joins);
        JoinOrder bestOrder = selectBestOrder(possibleOrders);
        call.transformTo(bestOrder.getPhysicalPlan());
    }

    private List<JoinOrder> computeAllJoinOrders(List<Join> joins) {
        // 生成所有可能的 Join 順序
        return DynamicProgramming.joinOrders(joins);
    }

    private JoinOrder selectBestOrder(List<JoinOrder> orders) {
        // 根據(jù)代價模型選擇代價最低的順序
        return Collections.min(orders, Comparator.comparing(JoinOrder::getCost));
    }
}

此外，org.apache.flink.table.planner.plan.rules.physical.batch.BatchJoinRule 也用于批處理場景中的 Join 優(yōu)化，特別是批量計算模式下的 Join 規(guī)則應用。

源碼示例（類路徑：org.apache.flink.table.planner.plan.rules.physical.batch.BatchJoinRule）：

public class BatchJoinRule extends RelOptRule {
    public void onMatch(RelOptRuleCall call) {
        final Join join = call.rel(0);
        // 檢查批處理環(huán)境下的 Join 策略
        if (canUseSortMergeJoin(join)) {
            call.transformTo(createSortMergeJoin(join));
        } else if (canUseHashJoin(join)) {
            call.transformTo(createHashJoin(join));
        } else {
            call.transformTo(createNestedLoopJoin(join));
        }
    }

    private boolean canUseSortMergeJoin(Join join) {
        // 判斷是否可以使用 Sort Merge Join
        return join.getLeft().getRowType().getFieldCount() < SORT_MERGE_THRESHOLD;
    }

    private boolean canUseHashJoin(Join join) {
        // 判斷是否可以使用 Hash Join
        return join.getRight().estimateRowCount() < HASH_JOIN_THRESHOLD;
    }
}

BatchJoinRule 通過判斷是否適合使用排序合并 Join（Sort Merge Join）或者哈希 Join（Hash Join），從而在批處理模式下實現(xiàn)最優(yōu)的執(zhí)行效率。上述代碼展示了如何通過不同的邏輯條件選擇最優(yōu)的執(zhí)行計劃，以確保批處理場景下的 Join 操作高效執(zhí)行。

4. 示例：FlinkSQL 中的 Join 優(yōu)化應用

在金融銀行業(yè)務場景中，Join 操作是非常常見的，例如將交易數(shù)據(jù)與客戶賬戶信息進行關聯(lián)，以實現(xiàn)對客戶行為的深入分析和實時風控。假設我們有以下兩個數(shù)據(jù)表：

• Transactions 表：包含客戶的交易數(shù)據(jù)，如交易金額、交易時間等；
• Accounts 表：包含客戶的賬戶信息，如客戶的姓名、賬戶余額等。

我們希望通過 customer_id 將這兩個表連接，分析客戶的交易數(shù)據(jù)，并生成針對每個客戶的實時風控報告。

示例 SQL 查詢：

SELECT t.transaction_id, t.transaction_time, t.amount, a.customer_name, a.account_balance
FROM Transactions t
JOIN Accounts a ON t.customer_id = a.customer_id;

Join 優(yōu)化器的實際應用：

• 廣播 Join：在金融行業(yè)中，客戶賬戶信息（Accounts 表）通常較小且變化不頻繁，而交易數(shù)據(jù)（Transactions 表）則相對龐大且流動性較高。此時，F(xiàn)linkSQL 優(yōu)化器可能會選擇廣播 Join，將 Accounts 表廣播到各個節(jié)點，以避免大規(guī)模數(shù)據(jù)的 Shuffle。每個節(jié)點獨立處理 Transactions 表中的數(shù)據(jù)，通過與廣播的 Accounts 表進行連接，極大地提高了處理效率。業(yè)務應用：在金融實時風控系統(tǒng)中，廣播 Join 可以用來快速將客戶靜態(tài)信息與海量交易數(shù)據(jù)進行關聯(lián)，實時檢測可疑交易行為。

源碼分析：FlinkJoinRule 中的 isBroadcastable 方法會檢測 Accounts 表的大小，判斷是否適合采用廣播 Join。

• Shuffle Hash Join：當 Transactions 和 Accounts 表的數(shù)據(jù)量都非常大時，廣播 Join 變得不可行。這種情況下，優(yōu)化器可能會選擇 Shuffle Hash Join。FlinkSQL 會將兩個表的數(shù)據(jù)按 customer_id 進行分區(qū)，使具有相同 customer_id 的記錄位于同一節(jié)點，從而完成 Join 操作。業(yè)務應用：在銀行的海量交易數(shù)據(jù)處理場景下，Shuffle Hash Join 可以確保數(shù)據(jù)的均勻分布，提高大規(guī)模數(shù)據(jù)的 Join 性能。例如，當處理歷史交易數(shù)據(jù)進行合規(guī)性審計時，可能會使用此 Join 策略。

源碼分析：JoinOptimizer 類中的 needsShuffle 方法會判斷 Join 的兩側表是否需要進行數(shù)據(jù) Shuffle。如果兩個表的數(shù)據(jù)分布不均勻，Shuffle 可以避免熱點問題。

• 排序合并 Join：在批處理場景下，如果 Transactions 和 Accounts 表的數(shù)據(jù)按照 customer_id 進行了排序，優(yōu)化器可能會選擇使用 Sort Merge Join。這種方式在處理已經(jīng)排序的數(shù)據(jù)時，避免了額外的排序開銷，特別適合批量數(shù)據(jù)的分析。

  業(yè)務應用：在批量交易對賬、清算等業(yè)務中，數(shù)據(jù)往往是預先排序好的，這種情況下使用排序合并 Join 可以大幅減少計算資源的消耗，提升處理效率。

源碼分析：BatchJoinRule 中的 canUseSortMergeJoin 方法判斷兩個表是否已經(jīng)排序，適用于批量數(shù)據(jù)處理時的優(yōu)化。