业务需求：根据id将两个流中的数据匹配在一起组合成新的流数据，默认两个流的最大延迟时间为60s
超过60s还未匹配成功，意味着当前只有一个流来临，则任务流信息异常，需要将数据侧流输出
思路：先将两个流keyBy()，再connect，然后调用CoProcessFunction函数，在里面处理流1和流2，再设置一个60s的定时器，如果60s内另一个流没来，则把达到的流侧输出
直接上代码：
// 流1 要先按照id分组，再设置水印和事件时间，因为后面注册的定时器是基于事件时间的
DataStreamSource<Order> sourceStream1 = env.addSource(consumer);
KeyedStream<Order, String> stream1 = sourceStream1.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Order>(Time.seconds(5)) {
@Override
public long extractTimestamp(Order element) {
// 这里从element中获取事件时间
return Order.getTime;
}
}).keyBy(Order::getOrderId);
// 流2 要先按照id分组，再设置水印和事件时间，因为后面注册的定时器是基于事件时间的
DataStreamSource<Order> sourceStream2 = env.addSource(consumer);
KeyedStream<Order, String> stream2 = sourceStream1.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Order>(Time.seconds(5)) {
@Override
public long extractTimestamp(Order element) {
// 这里从element中获取事件时间
return Order.getTime;
}
}).keyBy(Order::getOrderId);
// 定义两个侧切流的outputTag
OutputTag<Order> outputTag1 = new OutputTag<>("stream1");
OutputTag<Order> outputTag2 = new OutputTag<>("stream2");做双流connect
stream1.connect(stream2).process(new CoProcessFunction<Order, Order, Tuple2<Order, Order>>() {
// 流1的状态
ValueState<Order> state1;
// 流2的状态
ValueState<Order> state2;
// 定义一个用于删除定时器的状态
ValueState<Long> timeState;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
// 初始化状态
state1 = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("state1", Order.class));
state2 = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("state2", Order.class));
timeState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("timeState", Long.class));
}
// 流1的处理逻辑
@Override
public void processElement1(Order value, Context ctx, Collector<Tuple2<Order, Order>> out) throws Exception {
Order value2 = state2.value();
// 流2不为空表示流2先来了，直接将两个流拼接发到下游
if (value2 != null) {
out.collect(Tuple2.of(value, value2));
// 清空流2对用的state信息
state2.clear();
// 流2来了就可以删除定时器了，并把定时器的状态清除
ctx.timerService().deleteEventTimeTimer(timeState.value());
timeState.clear();
} else {
// 流2还没来，将流1放入state1中，
state1.update(value);
// 并注册一个1分钟的定时器，流1中的 eventTime + 60s
long time = value.getTime() + 60000;
timeState.update(time);
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(time);
}
}
// 流2的处理逻辑与流1的处理逻辑类似
@Override
public void processElement2(Order value, Context ctx, Collector<Tuple2<Order, Order>> out) throws Exception {
Order value1 = state1.value();
if (value1 != null) {
out.collect(Tuple2.of(value1, value));
state1.clear();
ctx.timerService().deleteEventTimeTimer(timeState.value());
timeState.clear();
} else {
state2.update(value);
long time = value.getTime()+ 60000;
timeState.update(time);
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(time);
}
}
@Override
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<Tuple2<Order, Order>> out) throws Exception {
super.onTimer(timestamp, ctx, out);
// 定时器触发了，即1分钟内没有收到两个流
// 流1不为空，则将流1侧切输出
if (state1.value() != null) {
ctx.output(outputTag1, state1.value());
}
// 流2不为空，则将流2侧切输出
if (state2.value() != null) {
ctx.output(outputTag2, state2.value());
}
state1.clear();
state2.clear();
}
});注意：整体的逻辑思路是：
流1先来，先把流1保存进流1的状态；
流2先来，先把流2保存进流2的状态
再注册一个60s的定时器，如果60s内流2来了，则把两个流连接发送下游；如果60内流2没有来，则把流1数据测流输出
流2的处理逻辑也是这样。
另外再加一个定时器的状态，用于清除定时器，因为60s内如果另一个流数据来的话，此时已经不需要定时器了，及时删除定时器。所以这里用了一个状态标志定时器。
ps：关于定时器再多说两句：
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。
如果是KeyedStream ，可以使用KeyedProcessFunction函数，它是ProcessFunction 的一个扩展。
需要注意的一点就是：Timer 只能在 KeyedStream 中使用
在同一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 会同步调用 onTimer() 和 processElement() 方法，因此不必担心状态的并发修改问题。
定时器具有容错能力，并且会与应用程序的状态一起进行 Checkpoint，如果发生故障重启会从 Checkpoint／Savepoint 中恢复定时器的状态。如果有处理时间定时器原本是要在恢复起来的那个时间之前触发的，那么在恢复的那一刻会立即触发该定时器。
