flink 端到端延迟计算 flink处理延迟数据

WaterMark 和 Window 机制解决了流式数据的乱序问题，对于因为延迟而顺序有误的数据，可以根据eventTime进行业务处理。

Event Time语义下我们使用Watermark来判断数据是否迟到。一个迟到元素是指元素到达窗口算子时，该元素本该被分配到某个

窗口，但由于延迟，窗口已经触发计算。目前Flink有三种处理迟到数据的方式：

• 直接将迟到数据丢弃
• 将迟到数据发送到另一个流
• 重新执行一次计算，将迟到数据考虑进来，更新计算结果

将迟到数据丢弃

如果不做其他操作，默认情况下迟到数据会被直接丢弃。

将迟到数据发送到另外一个流

如果想对这些迟到数据处理，我们可以使用Flink的侧输出（Side Output）功能，将迟到数据发到某个特定的流上。后续我们可以根

据业务逻辑的要求，对迟到的数据流进行处理。

假设输入的数据格式如下

String : timestamp

如 hello:1559207589000

代码示例如下

DataStream<Tuple2<String, Long>> dataStream = env.socketTextStream("10.0.2.11", 10000, "\n")
	.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
		@Override
		public Tuple2<String, Long> map(String s) throws Exception {
			String[] arr = s.split(":");
			return new Tuple2<String, Long>(arr[0], Long.valueOf(arr[1]));
		}
	}).filter(new FilterFunction<Tuple2<String, Long>>() {
		@Override
		public boolean filter(Tuple2<String, Long> tuple2) throws Exception {
			return !tuple2.f0.equals("0") && tuple2.f1 != 0L;
		}
	})
;

SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS");

DataStream waterStream = dataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks<Tuple2<String, Long>>() {
	Long currentMaxTimestamp = 0L;
	Long maxOutOfOrderness = 3_000L;
	Long lastEmittedWatermark = Long.MIN_VALUE;

	@Override
	public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long previousElementTimestamp) {
		// 将元素的时间字段值作为该数据的timestamp
		Long time = element.f1;
		if (time > currentMaxTimestamp) {
			currentMaxTimestamp = time;
		}
		String outData = String.format("key: %s    EventTime: %s    waterMark:  %s", element.f0, sdf.format(time),
				sdf.format(getCurrentWatermark().getTimestamp()));
		System.out.println(outData);
		return time;
	}

	@Nullable
	@Override
	public Watermark getCurrentWatermark() {
		// 允许延迟三秒
		Long potentialWM = currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness;
		// 保证水印能依次递增
		if (potentialWM >= lastEmittedWatermark) {
			lastEmittedWatermark = potentialWM;
		}
		return new Watermark(lastEmittedWatermark);
	}
});

OutputTag<Tuple2<String, Long>> lateData = new OutputTag<Tuple2<String, Long>>("late"){};
// 根据 name 进行分组
DataStream result = waterStream.keyBy(0)
		.window(TumblingEventTimeWindows.of(org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time.seconds(5L)))
		.sideOutputLateData(lateData)
		.apply(new WindowFunction<Tuple2<String, Long>, String, Tuple, TimeWindow>() {
			@Override
			public void apply(Tuple s, TimeWindow timeWindow, Iterable<Tuple2<String, Long>> iterable, Collector<String> collector) throws Exception {
				System.out.println("trigger window [" + sdf.format(new Date(timeWindow.getStart())) + "," + sdf.format(new Date(timeWindow.getEnd())) + "), " + s + ", " + JSON.toJSONString(iterable));
			}
		})
		;

((SingleOutputStreamOperator<String>) result).getSideOutput(lateData).print("late");

上面的代码将迟到的内容写进名为“late”的OutputTag下，之后使用getSideOutput获取这些迟到的数据。

更新计算结果

对于迟到数据，使用上面两种方法，都对计算结果的正确性有影响。如果将数据流发送到单独的侧输出，我们仍然需要完成单独

的处理逻辑，相对比较复杂。更理想的情况是，将迟到数据重新进行一次触发，得到一个更新的结果。 allowedLateness允许用户在

Event Time下对某个窗口先得到一个结果，如果在一定时间内有迟到数据，迟到数据会和之前的数据一起重新被计算，以得到一

个更准确的结果。使用这个功能时需要注意，原来窗口中的状态数据在窗口已经触发的情况下仍然会被保留，否则迟到数据到来

后也无法与之前数据融合。另一方面，更新的结果要以一种合适的形式输出到外部系统，或者将原来结果覆盖，或者同时保存且

有时间戳以表明来自更新后的计算。比如，我们的计算结果是一个键值对（Key-Value），我们可以把这个结果输出到Redis这样

的KV数据库中，使用某些Reids命令，对于同一个Key下，旧的结果被新的结果所覆盖。

如果不明确调用allowedLateness，默认的允许延迟的参数是0。如果对一个Processing Time下的程序使用allowedLateness，将

引发异常。

DataStream<Tuple2<String, Long>> dataStream = env.socketTextStream("10.0.2.11", 10000, "\n")
	.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
		@Override
		public Tuple2<String, Long> map(String s) throws Exception {
			String[] arr = s.split(":");
			return new Tuple2<String, Long>(arr[0], Long.valueOf(arr[1]));
		}
	}).filter(new FilterFunction<Tuple2<String, Long>>() {
		@Override
		public boolean filter(Tuple2<String, Long> tuple2) throws Exception {
			return !tuple2.f0.equals("0") && tuple2.f1 != 0L;
		}
	})
;

SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS");

DataStream waterStream = dataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks<Tuple2<String, Long>>() {
	Long currentMaxTimestamp = 0L;
	Long maxOutOfOrderness = 3_000L;
	Long lastEmittedWatermark = Long.MIN_VALUE;

	@Override
	public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long previousElementTimestamp) {
		// 将元素的时间字段值作为该数据的timestamp
		Long time = element.f1;
		if (time > currentMaxTimestamp) {
			currentMaxTimestamp = time;
		}
		String outData = String.format("key: %s    EventTime: %s    waterMark:  %s", element.f0, sdf.format(time),
				sdf.format(getCurrentWatermark().getTimestamp()));
		System.out.println(outData);
		return time;
	}

	@Nullable
	@Override
	public Watermark getCurrentWatermark() {
		// 允许延迟三秒
		Long potentialWM = currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness;
		// 保证水印能依次递增
		if (potentialWM >= lastEmittedWatermark) {
			lastEmittedWatermark = potentialWM;
		}
		return new Watermark(lastEmittedWatermark);
	}
});

OutputTag<Tuple2<String, Long>> lateData = new OutputTag<Tuple2<String, Long>>("late"){};
// 根据 name 进行分组
DataStream result = waterStream.keyBy(0)
		.window(TumblingEventTimeWindows.of(org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time.seconds(5L)))
		.allowedLateness(org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time.seconds(2L))
		.sideOutputLateData(lateData)
		.apply(new WindowFunction<Tuple2<String, Long>, String, Tuple, TimeWindow>() {
			@Override
			public void apply(Tuple s, TimeWindow timeWindow, Iterable<Tuple2<String, Long>> iterable, Collector<String> collector) throws Exception {
				System.out.println("trigger window [" + sdf.format(new Date(timeWindow.getStart())) + "," + sdf.format(new Date(timeWindow.getEnd())) + "), " + s + ", " + JSON.toJSONString(iterable));
			}
		})
		;

((SingleOutputStreamOperator<String>) result).getSideOutput(lateData).print("late");

在上面的代码中，我们设置的窗口为5秒，5秒结束后，窗口计算会被触发，生成第一个计算结果。allowedLateness设置窗口结束后

还要等待长为lateness的时间。如果某个迟到元素归属窗口的结束时间 + lateness > watermark 时间，该元素仍然会被加入到该窗

口中。每新到一个迟到数据，迟到数据被加入WindowFunction的缓存中，窗口的Trigger会触发一次FIRE，窗口函数被重新调用一

次，计算结果得到一次更新。否则会被计入迟到元素。

需要注意的是，使用了allowedLateness可能会导致两个窗口合并成一个窗口。