本文大纲
一、Flink 官方文档这么全面，为什么还要读 Flink 源码
读文档和读源码的目的是不一样的，就拿 Apache Flink 这个项目来说，如果你想知道 Flink 的使用功能，设计思想，实现原理，看官方文档就足够了；如果你想了解的就是具体细节，比如说 StreamGraph 是怎么生成的或者是 Exactly Once 究竟如何实现的，那么就需要去阅读源码了。
关键是看你的目的是什么，如果你想了解思想，经验等看文档就够了，因为文档是人写给人的；如果你想了解具体细节，那应该去看源码，因为源码是人写给机器的，源码里有到底做了什么这些事情。
那么我写这篇的文章目的是什么？我的目的是，万一你已经在生产上身经百战了，对 Flink 的原理都把握住了，那么看源码是对你来说最好的进阶方式，所以我为你准备了这篇搭建环境的教程，为你节约宝贵的时间陪家人陪孩子不香吗？
二、Flink 源码几百万行，该如何下手
通常对于阅读源码这件事情来说是有方法论可循的。
1、首先得具备前提条件
- 相关语言和基础技术知识。比如 Java，Maven，Git，设计模式等等。如果你只会 C++，哪天心血来潮去阅读 Flink 源码，那是不现实的；
- 开源项目的功能。需要知道这个项目是为了解决什么问题，完成什么功能，有哪些特性，如何启动，有哪些配置项。先把这个项目跑起来，能运行简单的 Demo；
- 相关的文档。也就是庞大的工程中，有哪些模块，每个模块大概的功能是干嘛的；
这些前提知识准备好了之后，你就对这个项目有了一个感性的认识，再去阅读它的代码就轻松一些了。
在阅读代码过程中，不是说拿到源码就直接从第一个模块一行行的开始读，这样很容易迷失方向，陷入到代码细节中无可自拔。
2、其次需要关注这些重点东西
- 接口抽象定义。任何项目代码都会有很多接口，接口的继承关系和方法，描述了它处理的数据结构，业务实体以及和其他模块的关系，理清楚这些关系是非常重要的。
- 模块粘合层。代码中很多的设计模式，都是为了解耦各个模块的，好处就是灵活扩展，坏处就是让本来平铺直述的代码割裂成一个个模块，不那么方便阅读。
- 业务流程。在代码一开始，不要进入细节，一方面会打消你的积极性，一方面也看不过来。要站在一定的高度，搞清楚整个的业务流程是怎样的，数据是怎么被传递的。最好可以画流程图或者时序图，方便理解和记忆。
- 具体实现。在具体实现中，仍然需要弄清楚一些重要的点
（1）代码逻辑。在代码中，有业务逻辑，是真正的业务处理逻辑；还有控制逻辑，像流程流转之类的；
（2）出错处理。其实很多地方都是在处理出错的逻辑，可以忽略掉这部分逻辑，排除干扰因素；
（3）数据处理。属性转换，JSON 解析，XML 解析，这些代码都比较冗长和无聊，可以忽略；
（4）重要的算法。这是比较核心的地方，也是最有技术含量的地方；
（5）底层交互。有一些代码是和底层操作系统或者是和 JVM 交互的，需要知道一些底层的东西； - 运行时调试。这是最直接的方式，可以看到代码究竟是如何跑起来的，数据是怎么样的，是了解代码最重要的方式。
总结成一句话：高屋建瓴，提纲挈领，把握方向
好了，有了这些内容心法，下面开始实战吧！
三、安装 Git 环境
我就不具体演示了，说一下大致流程，可以自行百度，相关的文章很多的。
1、下载 Git
下载对应平台（Windows，Mac）的 Git 客户端，并安装
下载地址：https://git-scm.com/downloads
2、初始配置
$ git config --global user.name "Your Name"
$ git config --global user.email yourEmail@example.com
3、生成秘钥，并上传到 Gitee 上
ssh-keygen -t rsa
登陆 Gitee，在头像 - 设置 - 安全设置 - SSH 公钥 添加一个公钥
四、Github 龟速如何解决
GitHub 很慢如何下载好几十 M 的源码文件呢？
你想下载任意 GitHub 项目，都可以在 Gitee 上导入这个 Github 项目：
导入之后，就可以下载了。当然 Apache Flink 活跃度前几的项目，Gitee 肯定是会同步的了，直接搜索即可。
https://gitee.com/apache/flink?_from=gitee_search
然后打开 Git Bash，克隆这个项目
git@gitee.com:apache/flink.git
获取所有的分支
git fetch --tags
切换到 1.12.0 分支
git checkout release-1.12.0
这样最新发布的 1.12.0 版本源码就在本地了。
五、配置 Maven 阿里镜像
在导入 IDEA 之前，我们要配置 Maven 的镜像为阿里云的，这样下载 Jar 包比较快速。
在 Maven 安装目录的 conf 目录的 settings.xml 文件中，加入如下配置到 mirrors 标签中
<mirror>
<id>alimaven</id>
<name>aliyun maven</name>
<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
<mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
六、导入 IDEA
打开 IDEA，直接打开即可，等待它下载好所有的依赖
导入后，可以看到有很多模块，但是各个模块的功能见名知意，非常清晰，这里我就不挨个介绍了。直接开始 Debug Flink-Clients 模块。
七、开始调试 Flink-Clients
首先想强调一下，为什么要调试这个模块。因为这个模块是提交 Flink 作业的入口模块，代码流程相对比较清晰，调试完，就可以知道 Flink 作业是怎么提交的了。
1、我们该调试哪个对象
回忆下，大数据的 Hello，World 程序是什么，是不是 WordCount，Flink 发行版自带的例子中，就有 WordCount 程序。
下面的图，我是下载了官网的 Flink-1.12 发行版，放到我的虚拟机上了。
如何把它运行起来呢？
首先启动一个本机的 Flink 集群，把压缩包解压出来之后，什么都不要做，直接启动
cd /my2/flink/bin
./start-cluster.sh
提交 WordCount 程序到集群
./flink run ../examples/streaming/WordCount.jar
这样就直接把 WordCount 程序提交到集群上了，是怎么做到的呢？可以看看 flink 这个命令里面是什么
vi flink
移动到最后，可以发现
# Add HADOOP_CLASSPATH to allow the usage of Hadoop file systems
exec $JAVA_RUN$JVM_ARGS$FLINK_ENV_JAVA_OPTS"${log_setting[@]}"-classpath"`manglePathList "$CC_CLASSPATH:$INTERNAL_HADOOP_CLASSPATHS"`" org.apache.flink.client.cli.CliFrontend "$@"
原来它就是一个 java -classpath 类名，启动了一个 Java 虚拟机啊
这个类就是
org.apache.flink.client.cli.CliFrontend
这个类就是我们要运行的对象了
2、开始调试
可以看到 CliFrontend 里面有一个 main 方法，二话不说，直接 debug，报错了再说
果然，报错如下:
说在环境变量中，没有找到 FLINK_CONF_DIR 配置，也就是 flink 配置文件没有找到，就是那个 flink-conf.yml 文件
这个文件其实是在发行目录下：
然后配置一个
在这个地方加上这个配置
FLINK_CONF_DIR=D:\Code\flink\flink\flink-dist\src\main\resources
再运行一遍，报错如下
原来是因为，我们之前在运行命令的时候，后面还有一坨参数，现在什么参数都没有往 main 方法传，当然报错了。
这里我们还需要一个 WordCount.jar 包，源码都有了，直接从源码打包一个出来，就是这么的任性了。
直接把 Flink : Examples : Streaming 模块打个包
打完包之后，在 target 目录下，就会有一个 WordCount.jar 包了
填到这个地方
run D:\Code\flink\flink\flink-examples\flink-examples-streaming\target\WordCount.jar
然后再 Debug 看一下，发现它在这卡了很久，直到超时（WARNING 先不用管）
这个是正常的，因为它在最后生成 JobGraph 之后，是要通过 JobClient 客户端，提交到集群上的（还记得我们那个配置文件吗？里面可是配了集群的 JobManager 地址和端口的），而我们在 Windows 本地并没有启动集群。
不过没有关系，我们可以通过调试代码，看到 StreamGraph 是如何生成的，JobGraph 是如何生成的，最后是通过哪个类准备提交到集群的。这些提交前的动作，都可以通过源码看得到！
七、总结
今天通过完整的下载 Flink 代码，配置环境，初步调试了 Flink-Clients 代码，大致清楚，一个实时作业在提交前要经过这么多的转换逻辑。里面的实现细节我们在下一次再讲！大家一定要把环境装好了！
