1. ConnectorParams （interface）： 定义了各种常量参数，没有声明任何方法。
2. ExecutorServlet.java类
2.1 继承类HttpServlet和接口ConnectorParams，用于处理Http请求，主要是Get请求，处理方式都写在doGet方法中。
2.2 init()方法：创建AzkabanExecutorServer实例，通过该executor server实例获取flowRunnerManager，以及jobRunnerManager。
2.3 doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp)方法：处理具体的请求，并返回resp。 针对不同的action，进行不同的处理。
action可以分为两类：
第一类不需要获取execid和user，有三个action，分别是：update，ping，reloadJobTypePlugins；
第二类action，会先获取execid和user，包含：metadata，metadata_jobRunnerMgr，log，attachments，execute，status，cancel，pause，resume，modifyExecution，job_execute，job_cancel
action=execute时，ExecutorServlet类调handleAjaxExecute()方法去调flowRunnerManager.submitFlow(execId)来执行该工作流。
3. FlowRunnerManager.java类 实现EventListener接口
private Map<Future<?>, Integer> submittedFlows = new ConcurrentHashMap<Future<?>, Integer>();
private Map<Integer, FlowRunner> runningFlows = new ConcurrentHashMap<Integer, FlowRunner>(); 记录当前正在执行的Flows，key是execId
private Map<Integer, ExecutableFlow> recentlyFinishedFlows = new ConcurrentHashMap<Integer, ExecutableFlow>();
void submitFlow(int execId) 方法：
先判断runningFlows是不是已经包含该execId对应的作业流
如果已经包含：抛异常
如果不包含-》获取execId对应的executableFlow实例flow-》然后执行setupFlow(flow)配置flow（创建项目和执行的目录等）-》获取执行配置（ExecutionOptions）-》判断pipelineExecId是否为null，如果不为null-》判断该pipelineExecId对应的flowRunner在不在runningFlows中
如果在runningFlows中：起一个LocalFlowWatcher检测该pipeline流的执行情况
如果不在runningFlows中：起一个RemoteFlowWatcher检测该pipeline流的执行情况。实际是起了一个RemoteUpdaterThread来每隔一定时间（默认为60秒）通过读取数据库的记录监控流的状态。
-》判断流执行设置里是否包含参数flow.num.job.threads，如果存在该参数，且小于默认的值10，则将该流并行执行的job线程数设置为该参数值。-》创建新的FlowRunner实例runner-》对线程做一些配置，configureFlowLevelMetrics(runner); -》再次check runningflows是否包含execId对应的线程-》将runner加入runningflows-》将这个执行流对应的future加入到submittedFlows里用于跟踪流的执行，修改最后提交时间
void handleEvent方法：当流Finish时，在recentlyFinishedFlows 里加入该流，将流从runningFlows里去除
4. EventListener接口，声明了一个方法：void handleEvent(Event event)
5. EventHandler.java类：包含一个HashSet<EventListener>，包含方法addListener，fireEventListener（该方法调用每个listener.handleEvent()），removeListener。
6. ExecutableFlow.java： 包含可执行流的相关信息和设置信息的方法。
7.pipelineExecId：pipeline就是并发策略里的流水线，该execId对应的flow正在执行的执行流中最后次提交的执行流execId
8. ExecutorManager.java类：
private ConcurrentHashMap<Integer, Pair<ExecutionReference, ExecutableFlow>> runningFlows = new ConcurrentHashMap<Integer, Pair<ExecutionReference, ExecutableFlow>>();
private ConcurrentHashMap<Integer, ExecutableFlow> recentlyFinished = new ConcurrentHashMap<Integer, ExecutableFlow>();
8.1 public String submitExecutableFlow(ExecutableFlow exflow, String userId)方法：将作业流提交到执行队列
方法过程：
根据exflow获取flowId -》判断queuedFlows是否满-》
queuedFlows满了-》提交失败，打出log提示error
queuedFlows未满-》获取该次执行流对应的作业流所有正在跑的实例running，获取流执行设置（ExecutionOptions）-》获取流的执行参数（是否enable，如果enable则将参数生效）-》判断runningflows是否为空，如果不为空-》获取并发设置
并发设置：流水线（pipeline）-》设置流水线执行Id（PipelineExecutionId）为正在执行的最后次提交的执行流id，获取pipeline level
并发设置：忽略本次执行（skip）-》抛出异常ExecutorManagerException，给出提示该流已经有实例已经在执行，本次执行被skip了
并发设置：并行执行-》仅修改message提示
-》白名单设置？options.setMemoryCheck(memoryCheck);-》判断是否多节点模式（isMultiExecutorMode）
多节点模式：是-》将该flow记录为正在执行的flow（executorLoader.addActiveExecutableReference(reference);），将作业流放入队列queuedFlows.enqueue(exflow, reference);
多节点模式：否-》将该flow记录为正在执行的flow，选择本地executor，下发作业流dispatch(reference, exflow, choosenExecutor);
9. ExecutableFlow.java类：一个可执行流的相关信息。
10.ExecutionReference.java类：存储execId，executor，updateTime，nextCheckTime，numErrors信息；一个具体的执行实例
11. FlowWatcher.java类：检测某个execId的各个作业的执行状态。
private int execId;
private ExecutableFlow flow;
private Map<String, BlockingStatus> map = new ConcurrentHashMap<String, BlockingStatus>(); 该map用于存储各个job的执行状态，key为jobId，value为job的状态
12. BlockingStatus.java类：管理特定作业的状态，以同步的方式改变作业的状态。当状态处于block状态时，线程会处于等待状态，等待其他线程的通知（notify），最多等待时长为5分钟。
private static final long WAIT_TIME = 5 * 60 * 1000;
private final int execId;
private final String jobId;
private Status status;
13. FlowRunner.java 继承EventHandler，实现Runnable接口。
public void run():