Flink处理函数（2）—— 按键分区处理函数-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Flink处理函数（2）—— 按键分区处理函数。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）：先进行分区，然后定义处理操作

1.定时器（Timer）和定时服务（TimerService）

定时器（timers）是处理函数中进行时间相关操作的主要机制
定时服务（TimerService）提供了注册定时器的功能

TimerService 是 Flink 关于时间和定时器的基础服务接口：

// 获取当前的处理时间
long currentProcessingTime();
// 获取当前的水位线（事件时间）
long currentWatermark();
// 注册处理时间定时器，当处理时间超过 time 时触发
void registerProcessingTimeTimer(long time);
// 注册事件时间定时器，当水位线超过 time 时触发
void registerEventTimeTimer(long time);
// 删除触发时间为 time 的处理时间定时器
void deleteProcessingTimeTimer(long time);
// 删除触发时间为 time 的事件时间定时器
void deleteEventTimeTimer(long time);

六个方法可以分成两大类：基于处理时间和基于事件时间。而对应的操作主要有三个：获取当前时间，注册定时器，以及删除定时器

尽管处理函数中都可以直接访问TimerService，不过只有基于 KeyedStream 的处理函数，才能去调用注册和删除定时器的方法；未作按键分区的 DataStream 不支持定时器操作，只能获取当前时间

对于处理时间和事件时间这两种类型的定时器，TimerService 内部会用一个优先队列将它们的时间戳保存起来，排队等待执行；可以认为，定时器其实是 KeyedStream上处理算子的一个状态，它以时间戳作为区分。所以 TimerService 会以键（key）和时间戳为标准，对定时器进行去重；也就是说对于每个 key 和时间戳，最多只有一个定时器，如果注册了多次，onTimer()方法也将只被调用一次

基于 KeyedStream 注册定时器时，会传入一个定时器触发的时间戳，这个时间戳的定时器对于每个 key 都是有效的；利用这个特性，有时我们可以故意降低时间戳的精度，来减少定时器的数量，从而提高处理性能。比如我们可以在设置定时器时只保留整秒数，那么定时器的触发频率就是最多 1 秒一次：

long coalescedTime = time / 1000 * 1000; //时间戳（定时器默认的区分精度是毫秒）
ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(coalescedTime); //注册定时器

2.KeyedProcessFunction 的使用

基础用法：

stream.keyBy( t -> t.f0 ).process(new MyKeyedProcessFunction())

这里的MyKeyedProcessFunction即是KeyedProcessFunction的一个实现类；

源码解析

KeyedProcessFunction源码如下：

public abstract class KeyedProcessFunction<K, I, O> extends AbstractRichFunction {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /**
     * Process one element from the input stream.
     *
     * <p>This function can output zero or more elements using the {@link Collector} parameter and
     * also update internal state or set timers using the {@link Context} parameter.
     *
     * @param value The input value.
     * @param ctx A {@link Context} that allows querying the timestamp of the element and getting a
     *     {@link TimerService} for registering timers and querying the time. The context is only
     *     valid during the invocation of this method, do not store it.
     * @param out The collector for returning result values.
     * @throws Exception This method may throw exceptions. Throwing an exception will cause the
     *     operation to fail and may trigger recovery.
     */
    public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector<O> out) throws Exception;

    /**
     * Called when a timer set using {@link TimerService} fires.
     *
     * @param timestamp The timestamp of the firing timer.
     * @param ctx An {@link OnTimerContext} that allows querying the timestamp, the {@link
     *     TimeDomain}, and the key of the firing timer and getting a {@link TimerService} for
     *     registering timers and querying the time. The context is only valid during the invocation
     *     of this method, do not store it.
     * @param out The collector for returning result values.
     * @throws Exception This method may throw exceptions. Throwing an exception will cause the
     *     operation to fail and may trigger recovery.
     */
    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<O> out) throws Exception {}

    /**
     * Information available in an invocation of {@link #processElement(Object, Context, Collector)}
     * or {@link #onTimer(long, OnTimerContext, Collector)}.
     */
    public abstract class Context {

        /**
         * Timestamp of the element currently being processed or timestamp of a firing timer.
         *
         * <p>This might be {@code null}, for example if the time characteristic of your program is
         * set to {@link org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic#ProcessingTime}.
         */
        public abstract Long timestamp();

        /** A {@link TimerService} for querying time and registering timers. */
        public abstract TimerService timerService();

        /**
         * Emits a record to the side output identified by the {@link OutputTag}.
         *
         * @param outputTag the {@code OutputTag} that identifies the side output to emit to.
         * @param value The record to emit.
         */
        public abstract <X> void output(OutputTag<X> outputTag, X value);

        /** Get key of the element being processed. */
        public abstract K getCurrentKey();
    }

    /**
     * Information available in an invocation of {@link #onTimer(long, OnTimerContext, Collector)}.
     */
    public abstract class OnTimerContext extends Context {
        /** The {@link TimeDomain} of the firing timer. */
        public abstract TimeDomain timeDomain();

        /** Get key of the firing timer. */
        @Override
        public abstract K getCurrentKey();
    }
}

可以看到和ProcessFunction类似，都有一个processElement()和onTimer()方法，并且定义了一个Context抽象类；不同点在于类型参数多了一个K，也就是key的类型；

代码示例

①处理时间语义

public class ProcessingTimeTimerTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 处理时间语义，不需要分配时间戳和watermark
        SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());

        // 要用定时器，必须基于KeyedStream
        stream.keyBy(data -> true)
                .process(new KeyedProcessFunction<Boolean, Event, String>() {
                    @Override
                    public void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        Long currTs = ctx.timerService().currentProcessingTime();
                        out.collect("数据到达，到达时间：" + new Timestamp(currTs));
                        // 注册一个10秒后的定时器
                        ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(currTs + 10 * 1000L);
                    }

                    @Override
                    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        out.collect("定时器触发，触发时间：" + new Timestamp(timestamp));
                    }
                })
                .print();

        env.execute();
    }
}

通过ctx.timerService().currentProcessingTime()获取当前处理时间；

通过ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer来设置一个定时器；

运行结果如下：

Flink处理函数（2）—— 按键分区处理函数,大数据,Flink,flink,大数据

由于定时器是处理时间的定时器，不用考虑水位线延时问题，因此10s后能够准时触发定时操作；

②事件时间语义：

public class EventTimeTimerTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new CustomSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                return element.timestamp;
                            }
                        }));

        // 基于KeyedStream定义事件时间定时器
        stream.keyBy(data -> true)
                .process(new KeyedProcessFunction<Boolean, Event, String>() {
                    @Override
                    public void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        out.collect("数据到达，时间戳为：" + ctx.timestamp());
                        out.collect("数据到达，水位线为：" + ctx.timerService().currentWatermark() + "\n -------分割线-------");
                        // 注册一个10秒后的定时器
                        ctx.timerService().registerEventTimeTimer(ctx.timestamp() + 10 * 1000L);
                    }

                    @Override
                    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        out.collect("定时器触发，触发时间：" + timestamp);
                    }
                })
                .print();

        env.execute();
    }

    // 自定义测试数据源
    public static class CustomSource implements SourceFunction<Event> {
        @Override
        public void run(SourceContext<Event> ctx) throws Exception {
            // 直接发出测试数据
            ctx.collect(new Event("Mary", "./home", 1000L));
            // 为了更加明显，中间停顿5秒钟
            Thread.sleep(5000L);

            // 发出10秒后的数据
            ctx.collect(new Event("Mary", "./home", 11000L));
            Thread.sleep(5000L);

            // 发出10秒+1ms后的数据
            ctx.collect(new Event("Alice", "./cart", 11001L));
            Thread.sleep(5000L);
        }

        @Override
        public void cancel() { }
    }
}

运行结果如下：

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