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https://github.com/zq2599/blog_demos

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Flink处理函数实战系列链接

1. 深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)；
2. ProcessFunction；
3. KeyedProcessFunction类；
4. ProcessAllWindowFunction(窗口处理)；
5. CoProcessFunction(双流处理)；

本篇概览

本文是《Flink处理函数实战》系列的第三篇，上一篇《Flink处理函数实战之二：ProcessFunction类》学习了最简单的ProcessFunction类，今天要了解的KeyedProcessFunction，以及该类带来的一些特性；

关于KeyedProcessFunction

通过对比类图可以确定，KeyedProcessFunction和ProcessFunction并无直接关系：

在这里插入图片描述

KeyedProcessFunction用于处理KeyedStream的数据集合，相比ProcessFunction类，KeyedProcessFunction拥有更多特性，官方文档如下图红框，状态处理和定时器功能都是KeyedProcessFunction才有的：

在这里插入图片描述

版本信息

1. 开发环境操作系统：MacBook Pro 13寸， macOS Catalina 10.15.3
2. 开发工具：IDEA ULTIMATE 2018.3
3. JDK：1.8.0_211
4. Maven：3.6.0
5. Flink：1.9.2

源码下载

如果您不想写代码，整个系列的源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在<font color="blue">flinkstudy</font>文件夹下，如下图红框所示：

在这里插入图片描述

实战简介

本次实战的目标是学习KeyedProcessFunction，内容如下：

1. 监听本机9999端口，获取字符串；
2. 将每个字符串用空格分隔，转成Tuple2实例，f0是分隔后的单词，f1等于1；
3. 上述Tuple2实例用f0字段分区，得到KeyedStream；
4. KeyedSteam转入自定义KeyedProcessFunction处理；
5. 自定义KeyedProcessFunction的作用，是记录每个单词最新一次出现的时间，然后建一个十秒的定时器，十秒后如果发现这个单词没有再次出现，就把这个单词和它出现的总次数发送到下游算子；

编码

1. 继续使用《Flink处理函数实战之二：ProcessFunction类》一文中创建的工程flinkstudy；
2. 创建bean类CountWithTimestamp，里面有三个字段，为了方便使用直接设为public：

package com.bolingcavalry.keyedprocessfunction;

public class CountWithTimestamp {
    public String key;

    public long count;

    public long lastModified;
}

3. 创建FlatMapFunction的实现类Splitter，作用是将字符串分割后生成多个Tuple2实例，f0是分隔后的单词，f1等于1：

package com.bolingcavalry;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.StringUtils;

public class Splitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
    @Override
    public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {

        if(StringUtils.isNullOrWhitespaceOnly(s)) {
            System.out.println("invalid line");
            return;
        }

        for(String word : s.split(" ")) {
            collector.collect(new Tuple2<String, Integer>(word, 1));
        }
    }
}

4. 最后是整个逻辑功能的主体：ProcessTime.java，这里面有自定义的KeyedProcessFunction子类，还有程序入口的main方法，代码在下面列出来之后，还会对关键部分做介绍：

package com.bolingcavalry.keyedprocessfunction;

import com.bolingcavalry.Splitter;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;


/**
 * @author will
 * @email zq2599@gmail.com
 * @date 2020-05-17 13:43
 * @description 体验KeyedProcessFunction类(时间类型是处理时间)
 */
public class ProcessTime {

    /**
     * KeyedProcessFunction的子类，作用是将每个单词最新出现时间记录到backend，并创建定时器，
     * 定时器触发的时候，检查这个单词距离上次出现是否已经达到10秒，如果是，就发射给下游算子
     */
    static class CountWithTimeoutFunction extends KeyedProcessFunction<Tuple, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Long>> {

        // 自定义状态
        private ValueState<CountWithTimestamp> state;

        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            // 初始化状态，name是myState
            state = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("myState", CountWithTimestamp.class));
        }

        @Override
        public void processElement(
                Tuple2<String, Integer> value,
                Context ctx,
                Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {

            // 取得当前是哪个单词
            Tuple currentKey = ctx.getCurrentKey();

            // 从backend取得当前单词的myState状态
            CountWithTimestamp current = state.value();

            // 如果myState还从未没有赋值过，就在此初始化
            if (current == null) {
                current = new CountWithTimestamp();
                current.key = value.f0;
            }

            // 单词数量加一
            current.count++;

            // 取当前元素的时间戳，作为该单词最后一次出现的时间
            current.lastModified = ctx.timestamp();

            // 重新保存到backend，包括该单词出现的次数，以及最后一次出现的时间
            state.update(current);

            // 为当前单词创建定时器，十秒后后触发
            long timer = current.lastModified + 10000;

            ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(timer);

            // 打印所有信息，用于核对数据正确性
            System.out.println(String.format("process, %s, %d, lastModified : %d (%s), timer : %d (%s)\n\n",
                    currentKey.getField(0),
                    current.count,
                    current.lastModified,
                    time(current.lastModified),
                    timer,
                    time(timer)));

        }

        /**
         * 定时器触发后执行的方法
         * @param timestamp 这个时间戳代表的是该定时器的触发时间
         * @param ctx
         * @param out
         * @throws Exception
         */
        @Override
        public void onTimer(
                long timestamp,
                OnTimerContext ctx,
                Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {

            // 取得当前单词
            Tuple currentKey = ctx.getCurrentKey();

            // 取得该单词的myState状态
            CountWithTimestamp result = state.value();

            // 当前元素是否已经连续10秒未出现的标志
            boolean isTimeout = false;

            // timestamp是定时器触发时间，如果等于最后一次更新时间+10秒，就表示这十秒内已经收到过该单词了，
            // 这种连续十秒没有出现的元素，被发送到下游算子
            if (timestamp == result.lastModified + 10000) {
                // 发送
                out.collect(new Tuple2<String, Long>(result.key, result.count));

                isTimeout = true;
            }

            // 打印数据，用于核对是否符合预期
            System.out.println(String.format("ontimer, %s, %d, lastModified : %d (%s), stamp : %d (%s), isTimeout : %s\n\n",
                    currentKey.getField(0),
                    result.count,
                    result.lastModified,
                    time(result.lastModified),
                    timestamp,
                    time(timestamp),
                    String.valueOf(isTimeout)));
        }
    }


    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 并行度1
        env.setParallelism(1);

        // 处理时间
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);

        // 监听本地9999端口，读取字符串
        DataStream<String> socketDataStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        // 所有输入的单词，如果超过10秒没有再次出现，都可以通过CountWithTimeoutFunction得到
        DataStream<Tuple2<String, Long>> timeOutWord = socketDataStream
                // 对收到的字符串用空格做分割，得到多个单词
                .flatMap(new Splitter())
                // 设置时间戳分配器，用当前时间作为时间戳
                .assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks<Tuple2<String, Integer>>() {

                    @Override
                    public long extractTimestamp(Tuple2<String, Integer> element, long previousElementTimestamp) {
                        // 使用当前系统时间作为时间戳
                        return System.currentTimeMillis();
                    }

                    @Override
                    public Watermark getCurrentWatermark() {
                        // 本例不需要watermark，返回null
                        return null;
                    }
                })
                // 将单词作为key分区
                .keyBy(0)
                // 按单词分区后的数据，交给自定义KeyedProcessFunction处理
                .process(new CountWithTimeoutFunction());

        // 所有输入的单词，如果超过10秒没有再次出现，就在此打印出来
        timeOutWord.print();

        env.execute("ProcessFunction demo : KeyedProcessFunction");
    }

    public static String time(long timeStamp) {
        return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss").format(new Date(timeStamp));
    }
}

上述代码有几处需要重点关注的：

1. 通过assignTimestampsAndWatermarks设置时间戳的时候，getCurrentWatermark返回null，因为用不上watermark；
2. processElement方法中，state.value()可以取得当前单词的状态，state.update(current)可以设置当前单词的状态，这个功能的详情请参考《深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)》；
3. registerProcessingTimeTimer方法设置了定时器的触发时间，注意这里的定时器是基于processTime，和官方demo中的eventTime是不同的；
4. 定时器触发后，onTimer方法被执行，里面有这个定时器的全部信息，尤其是入参timestamp，这是原本设置的该定时器的触发时间；

验证

1. 在控制台执行命令nc -l 9999，这样就可以从控制台向本机的9999端口发送字符串了；
2. 在IDEA上直接执行ProcessTime类的main方法，程序运行就开始监听本机的9999端口了；

3. 在前面的控制台输入aaa，然后回车，等待十秒后，IEDA的控制台输出以下信息，从结果可见符合预期：

   
   
   在这里插入图片描述

4. 继续输入aaa再回车，连续两次，中间间隔不要超过10秒，结果如下图，可见每一个Tuple2元素都有一个定时器，但是第二次输入的aaa，其定时器在出发前，aaa的最新出现时间就被第三次输入的操作给更新了，于是第二次输入aaa的定时器中的对比操作发现此时距aaa的最近一次(即第三次)出现还未达到10秒，所以第二个元素不会发射到下游算子：

   
   
   在这里插入图片描述

5. 下游算子收到的所有超时信息会打印出来，如下图红框，只打印了数量等于1和3的记录，等于2的时候因为在10秒内再次输入了aaa，因此没有超时接收，不会在下游打印：

   
   
   在这里插入图片描述
   
   

   至此，KeyedProcessFunction处理函数的学习就完成了，其状态读写和定时器操作都是很实用能力，希望本文可以给您提供参考；

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