[大数据]【flink】一个TaskManager 实例下，多个slot线程分别执行不同job任务，如何隔离jar包资源以及计算资源

问题思考？

1. 官网中flink架构图，flink中默认TaskManager是分配一个slot，对应一个jvm
2. 如果一个TaskManager分配三个slot线程，并且3个slot分别执行了不同job的算子任务，根据官网描述可以共享“数据集和数据结构”，且按照我们日常编码，一个jvm实例内的不同线程，是共享jvm中的共同的成员变量以及类包的，那么显然如果这样flink执行任务会发生紊乱，所以flnk是怎么做的？：flink中一个jvm内共享了什么数据集，数据结构？ 不同job任务可能存在同全类名的类，甚至同一个项目包的类，加载到一个jvm中怎么做到互相隔离，成员变量互不影响？

源码解析

org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task#doRun

org.apache.flink.runtime.execution.librarycache.LibraryCacheEntry#LibraryCacheEntry

org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task#doRun
可以看到task获取到任务之后

1. 下载任务代码
2. 新建任务线程的类加载器
3. 任务线程所有类使用新建的类加载器
4. 显然，slot共享的数据结构就是flink框架启动提前已经加载的公共类，比如tcp连接相关的类，slotTable缓存等【双亲委派机制】

那么问题就清晰了，因为不同的类加载器有独立的类名称空间，即使来自同一个class文件，如果类加载器不一样，那么就是不同的类，因此不同task的代码运行在同一taskmanager上，即使有相同的class文件加载，也互相隔离，实际上这也是所有web容器框架都需要解决的问题。

结论

参考《深入理解jvm》

类加载器对instance of的影响，代码例子如下：