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使用 Flink 编写处理逻辑时，新手总是容易被林林总总的概念所混淆：

为什么 Flink 有那么多的类型声明方式？

BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO、Types.STRING 、Types.STRING() 有何区别？

TypeInfoFactory 又是什么？

TypeInformation.of 和 TypeHint 是如何使用的呢？

接下来本文将逐步解密 Flink 的类型和序列化机制。

Flink 的类型分类

图 1：Flink 类型分类

Flink 的类型系统源码位于 org.apache.flink.api.common.typeinfo 包，让我们对图 1 深入追踪，看一下类的继承关系图：

图 2：TypeInformation 类继承关系图

可以看到，图 1 和图 2 是一一对应的，TypeInformation 类是描述一切类型的公共基类，它和它的所有子类必须可序列化（Serializable），因为类型信息将会伴随 Flink 的作业提交，被传递给每个执行节点。

由于 Flink 自己管理内存，采用了一种非常紧凑的存储格式（见），因而类型信息在整个数据处理流程中属于至关重要的元数据。

TypeExtractror 类型提取

Flink 内部实现了名为 TypeExtractror 的类，可以利用方法签名、子类信息等蛛丝马迹，自动提取和恢复类型信息（当然也可以显式声明，即本文所介绍的内容）。

然而由于 Java 的类型擦除，自动提取并不是总是有效。因而一些情况下（例如通过 URLClassLoader 动态加载的类），仍需手动处理；例如下图中对 DataSet 变换时，使用 .returns() 方法声明返回类型。

这里需要说明一下，returns() 接受三种类型的参数：字符串描述的类名（例如 "String"）、TypeHint（接下来会讲到，用于泛型类型参数）、Java 原生 Class（例如 String.class) 等；不过字符串形式的用法即将废弃，如果确实有必要，请使用 Class.forName() 等方法来解决。

图 3：使用 .returns 方法声明返回类型

下面是 ExecutionEnvironment 类的 registerType 方法，它可以向 Flink 注册子类信息（Flink 认识父类，但不一定认识子类的一些独特特性，因而需要注册），下面是 Flink-ML 机器学习库代码的例子：

图 4：Flink-ML 注册子类类型信息

从下图可以看到，如果通过 TypeExtractor.createTypeInfo(type) 方法获取到的类型信息属于 PojoTypeInfo 及其子类，那么将其注册到一起；否则统一交给 Kryo 去处理，Flink 并不过问（这种情况下性能会变差）。

图 5：Flink 允许注册自定义类型

声明类型信息的常见手段

通过 TypeInformation.of() 方法，可以简单地创建类型信息对象。

1. 对于非泛型的类，直接传入 Class 对象即可

图 6：class 对象作为参数

2. 对于泛型类，需要借助 TypeHint 来保存泛型类型信息

TypeHint 的原理是创建匿名子类，运行时 TypeExtractor 可以通过 getGenericSuperclass(). getActualTypeArguments() 方法获取保存的实际类型。

图 7：TypeHint 作为参数，保存泛型信息

3. 预定义的快捷方式

例如 BasicTypeInfo，这个类定义了一系列常用类型的快捷方式，对于 String、Boolean、Byte、Short、Integer、Long、Float、Double、Char 等基本类型的类型声明，可以直接使用。

图 8：BasicTypeInfo 快捷方式

例如下面是对 Row 类型各字段的类型声明，使用方法非常简明，不再需要 new XxxTypeInfo<>(很多很多参数)

图 9：使用 BasicTypeInfo 快捷方式来声明一行（Row）每个字段的类型信息

当然，如果觉得 BasicTypeInfo 还是太长，Flink 还提供了完全等价的 Types 类（org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types）：

图 10：Types 类

特别需要注意的是，flink-table 模块也有一个 Types 类（org.apache.flink.table.api.Types），用于 table 模块内部的类型定义信息，用法稍有不同。使用 IDE 的自动 import 时一定要小心：

图 11：flink-table 模块的 Types 类

4. 自定义 TypeInfo 和 TypeInfoFactory

通过自定义 TypeInfo 为任意类提供 Flink 原生内存管理（而非 Kryo），可令存储更紧凑，运行时也更高效。

开发者在自定义类上使用 @TypeInfo 注解，随后创建相应的 TypeInfoFactory 并覆盖 createTypeInfo 方法。

注意需要继承 TypeInformation 类，为每个字段定义类型，并覆盖元数据方法，例如是否是基本类型（isBasicType）、是否是 Tuple（isTupleType）、元数（对于一维的 Row 类型，等于字段的个数）等等，从而为 TypeExtractor 提供决策依据。

图 12：为自定义类提供类型支持（图片未展示全部字段）

更多示例，请参考 Flink 源码的

TypeSerializer

Flink 自带了很多 TypeSerializer 子类，大多数情况下各种自定义类型都是常用类型的排列组合，因而可以直接复用：

图 13：Flink 自带的 TypeSerializer 子类概览

如果不能满足，那么可以继承 TypeSerializer 及其子类以实现自己的序列化器。

Kryo 序列化

对于 Flink 无法序列化的类型（例如用户自定义类型，没有 registerType，也没有自定义 TypeInfo 和 TypeInfoFactory），默认会交给 Kryo 处理。

如果 Kryo 仍然无法处理（例如 Guava、Thrift、Protobuf 等第三方库的一些类），有以下两种解决方案：

\1. 可以强制使用 Avro 来替代 Kryo：

env.getConfig().enableForceAvro();   // env 代表 ExecutionEnvironment 对象, 下同复制代码

\2. 为 Kryo 增加自定义的 Serializer 以增强 Kryo 的功能：

env.getConfig().addDefaultKryoSerializer(Class
     type, Class
    > serializerClass复制代码

图 14：为 Kryo 增加自定义的 Serializer

以及

env.getConfig().registerTypeWithKryoSerializer(Class
     type, T serializer)复制代码

图 15：为 Kryo 增加自定义的 Serializer

如果希望完全禁用 Kryo（100% 使用 Flink 的序列化机制），则可以使用以下设置，但注意一切无法处理的类都将导致异常：

env.getConfig().disableGenericTypes();复制代码

类型机制的陷阱与缺陷

金无足赤，人无完人。Flink 内置的类型系统虽然强大而灵活，但仍然有一些需要注意的点：

1. Lambda 函数的类型提取

由于 Flink 类型提取依赖于继承等机制，而 lambda 函数比较特殊，它是匿名的，也没有与之相关的类，所以其类型信息较难获取。

Eclipse 的 JDT 编译器会把 lambda 函数的泛型签名等信息写入编译后的字节码中，而对于 javac 等常见的其他编译器，则不会这样做，因而 Flink 就无法获取具体类型信息了。

2. Kryo 的 JavaSerializer 在 Flink 下存在 Bug

推荐使用 org.apache.flink.api.java.typeutils.runtime.kryo.JavaSerializer 而非 com.esotericsoftware.kryo.serializers.JavaSerializer 以防止与 Flink 不兼容。

类型机制与内存管理

图 16：类型信息到内存块

下面以 StringSerializer 为例，来看下 Flink 是如何紧凑管理内存的：

图 17：StringSerializer 类的 serialize() 方法

下面是具体的序列化过程：

图 18：String 对象的序列化过程

可以看到，Flink 对于内存管理是非常细致的，层次分明，代码也容易理解。

参考阅读

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