flink 连接redis。 no reachable node in cluster

Flink 连接 Redis: "No Reachable Node in Cluster" 错误解决

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，可用于处理实时数据流和批处理作业。它提供了丰富的 API 和工具，使得开发者能够轻松地构建和部署分布式流处理应用。在 Flink 的应用程序中，我们常常需要与外部存储系统进行交互，如连接到 Redis 数据库。然而，在连接 Redis 时，可能会遇到 "No Reachable Node in Cluster" 这样的错误信息。本文将介绍如何解决这个问题，并提供相应的代码示例。

1. 导入相关依赖

在开始之前，我们需要在 Maven 或 Gradle 构建文件中添加与 Redis 相关的依赖项。对于 Maven，添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-redis_2.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.6.3</version>
</dependency>

2. 创建 Redis 连接配置

在 Flink 中连接 Redis 需要通过 RedisSink 或 RedisSourceFunction 来实现。在连接之前，我们需要先创建 Redis 连接配置。可以通过以下代码来创建配置：

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisClusterConfig;

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

        // 创建 Redis 连接配置
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.setString("redis.cluster.nodes", "redis://localhost:6379,redis://localhost:6380,redis://localhost:6381");
        configuration.setString("redis.cluster.maxRedirects", "3");

        FlinkJedisClusterConfig jedisClusterConfig = new FlinkJedisClusterConfig.Builder()
                .setNodes(configuration)
                .build();

        // 使用配置连接到 Redis 集群
        // ...

        env.execute("Redis Connection Config");
    }
}

在上述代码中，我们首先创建了一个 Configuration 对象，并设置了 Redis 集群地址和最大重定向次数。然后，我们使用 FlinkJedisClusterConfig 的构建器模式创建了 jedisClusterConfig 对象。

3. 连接到 Redis 集群

一旦我们创建了 Redis 连接配置，就可以使用它来连接到 Redis 集群了。下面是一个示例代码片段，展示了如何使用 RedisSink 将数据写入 Redis：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommand;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommandDescription;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisMapper;

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

        // 创建数据源
        DataStream<String> dataStream = env.fromElements("key1", "key2", "key3");

        // 创建 Redis 连接配置
        // ...

        // 将数据写入 Redis
        dataStream.addSink(new RedisSink<>(jedisClusterConfig, new RedisExampleMapper()));

        env.execute("Redis Connection Example");
    }

    public static class RedisExampleMapper implements RedisMapper<String> {
        @Override
        public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
            // 设置 Redis 命令
            return new RedisCommandDescription(RedisCommand.SET);
        }

        @Override
        public String getKeyFromData(String data) {
            // 设置 Redis 键
            return data;
        }

        @Override
        public String getValueFromData(String data) {
            // 设置 Redis 值
            return data;
        }
    }
}

在上述代码中，我们首先创建了一个数据源 dataStream，它包含了要写入 Redis 的数据。然后，我们使用 RedisSink 将数据写入 Redis 集群。我们在 RedisExampleMapper 类中实现了 RedisMapper 接口，用于设置 Redis 命令、键和值。在本例中，我们将数据作为字符串键和值