flink定时器 source flink定时器的作用

1. ProcessFunction

ProcessFunction 函数是低阶流处理算子，可以访问流应用程序所有（非循环）基本构建块：

• 事件 (数据流元素)
• 状态 (容错和一致性)
• 定时器 (事件时间和处理时间)

ProcessFunction 可以被认为是一种提供了对 KeyedState 和定时器访问的 FlatMapFunction。每在输入流中接收到一个事件，就会调用来此函数来处理。

对于容错的状态，ProcessFunction 可以通过 RuntimeContext 访问 KeyedState，类似于其他有状态函数访问 KeyedState。

定时器可以对处理时间和事件时间的变化做一些处理。每次调用 processElement() 都可以获得一个 Context 对象，通过该对象可以访问元素的事件时间戳以及 TimerService。TimerService 可以为尚未发生的事件时间/处理时间实例注册回调。当定时器到达某个时刻时，会调用 onTimer() 方法。在调用期间，所有状态再次限定为定时器创建的键，允许定时器操作 KeyedState。

如果要访问 KeyedState 和定时器，那必须在 KeyedStream 上使用 ProcessFunction。

stream.keyBy(...).process(new MyProcessFunction())

2. 低阶Join

要在两个输入上实现低阶操作，应用程序可以使用 CoProcessFunction。这个函数绑定了两个不同的输入，并为来自两个不同输入的记录分别调用 processElement1() 和 processElement2()。

实现低阶 Join 通常遵循以下模式：

• 为一个输入（或两个）创建状态对象。
• 在从输入中收到元素时更新状态。
• 在从其他输入收到元素时扫描状态对象并生成 Join 结果。

例如，你可能会将客户数据与金融交易数据进行 Join，并将客户数据存储在状态中。如果你比较关心无序事件 Join 的完整性和确定性，那么当客户数据流的 Watermark 已经超过交易时间时，你可以使用定时器来计算和发出交易的 Join。

3. Example

在以下示例中，KeyedProcessFunction 为每个键维护一个计数，并且会把一分钟(事件时间)内没有更新的键/值对输出：

• 计数，键以及最后更新的时间戳会存储在 ValueState 中，ValueState 由 key 隐含定义。
• 对于每条记录，KeyedProcessFunction 增加计数器并修改最后的时间戳。
• 该函数还会在一分钟后调用回调（事件时间）。
• 每次调用回调时，都会检查存储计数的最后修改时间与回调的事件时间时间戳，如果匹配则发送键/计数键值对（即在一分钟内没有更新）

这个简单的例子可以用会话窗口实现。在这里使用 KeyedProcessFunction 只是用来说明它的基本模式。

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.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction.Context;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction.OnTimerContext;
import org.apache.flink.util.Collector;

// 数据源
DataStream<Tuple2<String, String>> stream = ...;

// 对KeyedStream应用ProcessFunction
DataStream<Tuple2<String, Long>> result = stream
    .keyBy(0)
    .process(new CountWithTimeoutFunction());

/**
 * 存储在state中的数据类型
 */
public class CountWithTimestamp {
    public String key;
    public long count;
    public long lastModified;
}

/**
 * 维护了计数和超时间隔的ProcessFunction实现
 */
public class CountWithTimeoutFunction extends KeyedProcessFunction<Tuple, Tuple2<String, String>, Tuple2<String, Long>> {
    /** 这个状态是通过 ProcessFunction 维护*/
    private ValueState<CountWithTimestamp> state;

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

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

        // 查看当前计数
        CountWithTimestamp current = state.value();
        if (current == null) {
            current = new CountWithTimestamp();
            current.key = value.f0;
        }

        // 更新状态中的计数
        current.count++;

        // 设置状态的时间戳为记录的事件时间时间戳
        current.lastModified = ctx.timestamp();

        // 状态回写
        state.update(current);

        // 从当前事件时间开始注册一个60s的定时器
        ctx.timerService().registerEventTimeTimer(current.lastModified + 60000);
    }

    @Override
    public void onTimer(
            long timestamp,
            OnTimerContext ctx,
            Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {

        // 得到设置这个定时器的键对应的状态
        CountWithTimestamp result = state.value();

        // 检查定时器是过时定时器还是最新定时器
        if (timestamp == result.lastModified + 60000) {
            // emit the state on timeout
            out.collect(new Tuple2<String, Long>(result.key, result.count));
        }
    }
}

4. KeyedProcessFunction

KeyedProcessFunction 作为 ProcessFunction 的扩展，可以在 onTimer() 方法中访问定时器的键：

@Override
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<OUT> out) throws Exception {
    K key = ctx.getCurrentKey();
    // ...
}

5. 定时器

TimerService 在内部维护两种类型的定时器（处理时间和事件时间定时器）并排队执行。

TimerService 会删除每个键和时间戳重复的定时器，即每个键在每个时间戳上最多有一个定时器。如果为同一时间戳注册了多个定时器，则只会调用一次 onTimer（） 方法。

Flink同步调用 onTimer() 和 processElement() 方法。因此，用户不必担心状态的并发修改。

5.1 容错

定时器具有容错能力，并且与应用程序的状态一起进行快照。如果故障恢复或从保存点启动应用程序，就会恢复定时器。

在故障恢复之前应该触发的处理时间定时器会被立即触发。当应用程序从故障中恢复或从保存点启动时，可能会发生这种情况。

5.2 定时器合并

由于 Flink 仅为每个键和时间戳维护一个定时器，因此可以通过降低定时器的频率来进行合并以减少定时器的数量。

对于频率为1秒的定时器（事件时间或处理时间），我们可以将目标时间向下舍入为整秒数。定时器最多提前1秒触发，但不会迟于我们的要求，精确到毫秒。因此，每个键每秒最多有一个定时器。

long coalescedTime = ((ctx.timestamp() + timeout) / 1000) * 1000;
ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(coalescedTime);

由于事件时间定时器仅当 Watermark 到达时才会触发，因此我们可以将当前 Watermark 与下一个 Watermark 的定时器一起调度和合并：

long coalescedTime = ctx.timerService().currentWatermark() + 1;
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(coalescedTime);

可以使用一下方式停止一个处理时间定时器：

long timestampOfTimerToStop = ...
ctx.timerService().deleteProcessingTimeTimer(timestampOfTimerToStop);

可以使用一下方式停止一个事件时间定时器：

long timestampOfTimerToStop = ...
ctx.timerService().deleteEventTimeTimer(timestampOfTimerToStop);