flink 多线程 druid 死锁

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ganmaobuhaowan 2024-10-29 22:03:39

文章标签 flink 多线程 druid 死锁 flink java ide 时间戳 文章分类 架构后端开发

ProcessFunction API(底层 API)

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 )。

Flink SQL 就是使用 Process Function 实现的。

Flink 提供了 8 个 Process Function:

• ProcessFunction
• KeyedProcessFunction
• CoProcessFunction
• ProcessJoinFunction
• BroadcastProcessFunction
• KeyedBroadcastProcessFunction
• ProcessWindowFunction
• ProcessAllWindowFunction

KeyedProcessFunction

最常用的就是KeyedProcessFunction。

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<K, I, O>还额外提供了两个方法 :

processElement(I value, Context ctx, 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(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector out) 是一个回调函数。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 )。

简单KeyedProcessFunction使用

public static void main(String[] args) throws Exception {

    // 创建执行环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 从Socket读取
    DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 4444);

    DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {
        String[] fields = line.split(",");
        return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
    });

    // 测试KeyedProcessFunction，先分组，然后自定义处理
    dataStream.keyBy("id")
        .process(new MyKeyedProcess()).print();


    // 执行
    env.execute();
}

// 实现自定义的处理函数
public static class MyKeyedProcess extends KeyedProcessFunction<Tuple, SensorReading, Integer> {

    private ValueState<Long> tsTimer;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {

        tsTimer = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Long>("ts-timer", Long.class));
    }

    @Override
    public void processElement(SensorReading value, Context context, Collector<Integer> out) throws Exception {

        out.collect(value.getId().length());


        // context
        context.timestamp(); // 数据的时间戳
        context.getCurrentKey(); // 当前的key
        //            context.output();    // 定义侧输出流
        TimerService timerService = context.timerService();// 获取定时服务
        timerService.currentProcessingTime();  // 当前处理时间
        timerService.currentWatermark();       // 当前事件时间，WM
        // 注册处理时间的定时器
        long interval = timerService.currentProcessingTime() + 3000;
        timerService.registerProcessingTimeTimer(interval);
        tsTimer.update(interval);
        // 注册事件时间的定时器
        //            timerService.registerEventTimeTimer((value.getTimestamp() + 10) * 1000);
        // 删除处理定时器
        //            timerService.deleteProcessingTimeTimer(tsTimer.value());
        // 删除事件定时器
        //            timerService.deleteEventTimeTimer((value.getTimestamp() + 10) * 1000);
    }

    // 定时器执行具体的业务
    @Override
    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<Integer> out) throws Exception {

        System.out.println(timestamp + "定时器触发");

        ctx.getCurrentKey();
        ctx.timeDomain();
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        tsTimer.clear();
    }
}

lxj@lxj:~$ nc -lk 4444
sensor_1,1547718209,31

8
1630398317849定时器触发

TimerService 和定时器(Timers)

Context 和 OnTimerContext 所持有的 TimerService 对象拥有以下方法:

long currentProcessingTime() 返回当前处理时间

long currentWatermark() 返回当前 watermark 的时间戳

void registerProcessingTimeTimer(long timestamp) 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。

void registerEventTimeTimer(long timestamp) 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。

void deleteProcessingTimeTimer(long timestamp) 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。

void deleteEventTimeTimer(long timestamp) 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keyedstreams上面使用。

KeyedProcessFunction 操作 KeyedStream例子：需求:监控温度传感器的温度值,如果温度值在 10 秒钟之内(processing time)连续上升,则报警。

public static void main(String[] args) throws Exception {

    // 创建执行环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 从Socket读取
    DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 4444);

    DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {
        String[] fields = line.split(",");
        return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
    });

    // 测试KeyedProcessFunction，先分组，然后自定义处理
    dataStream.keyBy("id")
        .process(new MyKeyedProcessCase(10)).print();


    // 执行
    env.execute();
}

// 实现自定义的处理函数
public static class MyKeyedProcessCase extends KeyedProcessFunction<Tuple, SensorReading, String> {

    private Integer interval;
    // 定义状态，保存上一次的温度值，定时器时间戳
    private ValueState<Double> lastTempState;
    private ValueState<Long> timerTsState;

    public MyKeyedProcessCase(Integer interval) {
        this.interval = interval;
    }

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {

        lastTempState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Double>("last-timp", Double.class));
        lastTempState.update(Double.MAX_VALUE);

        timerTsState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Long>("timer-ts", Long.class));
    }

    @Override
    public void processElement(SensorReading value, Context context, Collector<String> out) throws Exception {

        // 取出状态
        Double lastTemp = lastTempState.value();
        Long timerTs = timerTsState.value();

        // 如果温度上升并且没有定时器，注册10s后的定时器，并开始等待
        if (value.getTemperature() > lastTemp && timerTs == null) {
            // 计算出定时器时间戳
            long ts = context.timerService().currentProcessingTime() + interval * 1000;
            context.timerService().registerProcessingTimeTimer(ts);

            timerTsState.update(ts);
        } else if (value.getTemperature() < lastTemp && timerTs != null) {
            // 如果温度下降并且有定时器，那么删除定时器
            context.timerService().deleteProcessingTimeTimer(timerTsState.value());

            timerTsState.clear();
        }


        // 更新温度状态
        lastTempState.update(value.getTemperature());
    }

    @Override
    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        // 定时器触发，输出报警信息
        out.collect("传感器" + ctx.getCurrentKey().getField(0) + "温度值连续" + interval + "s上升");

        // 清空定时器
        timerTsState.clear();
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        lastTempState.clear();
        timerTsState.clear();
    }
}

侧输出流(SideOutput)

大部分的 DataStream API 的算子的输出是单一输出,也就是某种数据类型的流。除了 split 算子,可以将一条流分成多条流,这些流的数据类型也都相同。processfunction 的 side outputs 功能可以产生多条流,并且这些流的数据类型可以不一样。一个 side output 可以定义为 OutputTag[X]对象,X 是输出流的数据类型。 processfunction 可以通过 Context 对象发射一个事件到一个或者多个 side outputs。

需求：监控传感器温度值,将温度值低于 30 度的数据输出到 side output。

public static void main(String[] args) throws Exception {

    // 创建执行环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 从Socket读取
    DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 4444);

    DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {
        String[] fields = line.split(",");
        return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));
    });

    // 定义一个OutputTag，用来表示侧输出流低温流
    OutputTag<SensorReading> lowTemp = new OutputTag<SensorReading>("lowTemp") {};

    // 测试ProcessFunction，自定义侧输出流实现分流操作
    SingleOutputStreamOperator<SensorReading> highTemp = dataStream.process(
        new ProcessFunction<SensorReading, SensorReading>() {

            @Override
            public void processElement(SensorReading value, Context context, Collector<SensorReading> out) throws Exception {

                if (value.getTemperature() > 30) {
                    // 高温流
                    out.collect(value);
                } else {
                    // 低温流
                    context.output(lowTemp, value);
                }
            }
        });

    highTemp.print("high");
    highTemp.getSideOutput(lowTemp).print("low");

    // 执行
    env.execute();
}

lxj@lxj:~$ nc -lk 4444
sensor_1,1547718209,31
sensor_6,1547718201,15.4
sensor_6,1547718201,50

high> SensorReading{id='sensor_1', timestamp=1547718209, temperature=31.0}
low> SensorReading{id='sensor_6', timestamp=1547718201, temperature=15.4}
high> SensorReading{id='sensor_6', timestamp=1547718201, temperature=50.0}