flink standalone 高可用 flink keyedprocessfunction

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编程小匠人之魂 2024-03-24 13:36:16

一、产生背景

转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。
基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function用来构建事件驱动的应用以及实现自定义的业务逻辑(使用之前的window函数和转换算子无法实现)。例如，Flink SQL就是使用Process Function实现的。
Flink提供了8个Process Function：

ProcessFunction dataStream
KeyedProcessFunction 用于KeyedStream，keyBy之后的流处理
CoProcessFunction 用于connect连接的流
ProcessJoinFunction 用于join流操作
BroadcastProcessFunction 用于广播
KeyedBroadcastProcessFunction keyBy之后的广播
ProcessWindowFunction 窗口增量聚合
ProcessAllWindowFunction 全窗口聚合

二、KeyedProcessFunction

2.1 KeyedProcessFunction用来操作KeyedStream。
KeyedProcessFunction会处理流的每一个元素，输出为0个、1个或者多个元素。所有的Process Function都继承自RichFunction接口，所以都有open()、close()和getRuntimeContext()等方法。而KeyedProcessFunction[KEY, IN, OUT]还额外提供了两个方法:
processElement(v: IN, ctx: Context, out: Collector[OUT]):

流中的每一个元素都会调用这个方法，调用结果将会放在Collector数据类型中输出。Context可以访问元素的时间戳，元素的key，以及TimerService时间服务。Context还可以将结果输出到别的流(side outputs)。

onTimer(timestamp: Long, ctx: OnTimerContext, out: Collector[OUT])

一个回调函数。当之前注册的定时器触发时调用。参数timestamp为定时器所设定的触发的时间戳。Collector为输出结果的集合。OnTimerContext和processElement的Context参数一样，提供了上下文的一些信息，例如定时器触发的时间信息(事件时间或者处理时间)。

2.2 TimerService 和定时器（Timers）

Context和OnTimerContext所持有的TimerService对象拥有以下方法:
currentProcessingTime(): Long 返回当前处理时间
currentWatermark(): Long 返回当前watermark的时间戳
registerProcessingTimeTimer(timestamp: Long): Unit 会注册当前key的processing time的定时器。当processing time到达定时时间时，触发timer。
registerEventTimeTimer(timestamp: Long): Unit 会注册当前key的event time 定时器。当水位线大于等于定时器注册的时间时，触发定时器执行回调函数。
deleteProcessingTimeTimer(timestamp: Long): Unit 删除之前注册处理时间定时器。如果没有这个时间戳的定时器，则不执行。
deleteEventTimeTimer(timestamp: Long): Unit 删除之前注册的事件时间定时器，如果没有此时间戳的定时器，则不执行。
当定时器timer触发时，会执行回调函数onTimer()。注意定时器timer只能在keyed streams上面使用。