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Broadcast State使用场景

无论是分布式批处理还是流处理，将部分数据同步到所有实例上是一个十分常见的需求。例如，我们需要依赖一个不断变化的控制规则来处理主数据流的数据，主数据流数据量比较大，只能分散到多个算子实例上，控制规则数据相对比较小，可以分发到所有的算子实例上。Broadcast State与直接在时间窗口进行两个数据流的Join的不同点在于，控制规则数据量较小，可以直接放到每个算子实例里，这样可以大大提高主数据流的处理速度。

 

Flink实战案例：状态管理（十一）自定义操作符状态（五）广播状态（Broadcast state）（三）_大数据技术

我们继续使用电商平台用户行为分析为例，不同类型的用户往往有特定的行为模式，有些用户购买欲望强烈，有些用户反复犹豫才下单，有些用户频繁爬取数据，有盗刷数据的嫌疑，电商平台运营人员为了提升商品的购买转化率，保证平台的使用体验，经常会进行一些用户行为模式分析。基于这个场景，我们可以构建一个Flink作业，实时监控识别不同模式的用户。为了避免每次更新规则模式后重启部署，我们可以将规则模式作为一个数据流与用户行为数据流connect在一起，并将规则模式以Broadcast State的形式广播到每个算子实例上。

电商用户行为识别案例

下面开始具体构建一个实例程序。第一步，我们定义一些必要的数据结构来描述这个业务场景，包括用户行为和规则模式两个数据结构。

Flink实战案例：状态管理（十一）自定义操作符状态（五）广播状态（Broadcast state）（三）_Flink学习_02

/**
    * 用户行为
    * categoryId为商品类目ID
    * behavior包括点击（pv）、购买（buy）、加购物车（cart）、喜欢（fav）
    * */
case class UserBehavior(userId: Long,
                        itemId: Long,
                        categoryId: Int,
                        behavior: String,
                        timestamp: Long)

/**
    * 行为模式
    * 整个模式简化为两个行为
    * */
case class BehaviorPattern(firstBehavior: String, secondBehavior: String)

Flink实战案例：状态管理（十一）自定义操作符状态（五）广播状态（Broadcast state）（三）_Flink学习_02

然后我们在主逻辑中读取两个数据流：

// 主数据流
val userBehaviorStream: DataStream[UserBehavior] = ...
// BehaviorPattern数据流
val patternStream: DataStream[BehaviorPattern] = ...

目前Broadcast State只支持使用Key-Value形式，需要使用MapStateDescriptor来描述。这里我们使用一个比较简单的行为模式，因此Key是一个空类型。当然我们也可以根据业务场景，构造复杂的Key-Value对。然后，我们将模式流使用broadcast方法广播到所有算子子任务上。

// Broadcast State只能使用 Key->Value 结构，基于MapStateDescriptor
val broadcastStateDescriptor =
new MapStateDescriptor[Void, BehaviorPattern]("behaviorPattern", classOf[Void], classOf[BehaviorPattern])
val broadcastStream: BroadcastStream[BehaviorPattern] = patternStream
.broadcast(broadcastStateDescriptor)

用户行为模式流先按照用户ID进行keyBy，然后与广播流合并：

// 生成一个KeyedStream
val keyedStream =  userBehaviorStream.keyBy(user => user.userId)
// 在KeyedStream上进行connect和process
val matchedStream = keyedStream
  .connect(broadcastStream)
  .process(new BroadcastPatternFunction)

BroadcastPatternFunction是KeyedBroadcastProcessFunction的具体实现，它基于Broadcast State处理主数据流，生成(Long, BehaviorPattern)，分别表示用户ID和命中的行为模式。下面的代码展示了具体的使用方法。

Flink实战案例：状态管理（十一）自定义操作符状态（五）广播状态（Broadcast state）（三）_Flink学习_02

/**
    * 四个泛型分别为：
    * 1. KeyedStream中Key的数据类型
    * 2. 主数据流的数据类型
    * 3. 广播流的数据类型
    * 4. 输出类型
    * */
class BroadcastPatternFunction
extends KeyedBroadcastProcessFunction[Long, UserBehavior, BehaviorPattern, (Long, BehaviorPattern)] {

  // 用户上次性能状态句柄，每个用户存储一个状态
  private var lastBehaviorState: ValueState[String] = _
  // Broadcast State Descriptor
  private var bcPatternDesc: MapStateDescriptor[Void, BehaviorPattern] = _

  override def open(parameters: Configuration): Unit = {

    lastBehaviorState = getRuntimeContext.getState(
      new ValueStateDescriptor[String]("lastBehaviorState", classOf[String])
    )

    bcPatternDesc = new MapStateDescriptor[Void, BehaviorPattern]("behaviorPattern", classOf[Void], classOf[BehaviorPattern])

  }

  // 当BehaviorPattern流有新数据时，更新BroadcastState
  override def processBroadcastElement(pattern: BehaviorPattern,
                                       context: KeyedBroadcastProcessFunction[Long, UserBehavior, BehaviorPattern, (Long, BehaviorPattern)]#Context,
                                       collector: Collector[(Long, BehaviorPattern)]): Unit = {

    val bcPatternState: BroadcastState[Void, BehaviorPattern] = context.getBroadcastState(bcPatternDesc)
    // 将新数据更新至Broadcast State，这里使用一个null作为Key
    // 在本场景中所有数据都共享一个Pattern，因此这里伪造了一个Key
    bcPatternState.put(null, pattern)
  }

  override def processElement(userBehavior: UserBehavior,
                              context: KeyedBroadcastProcessFunction[Long, UserBehavior, BehaviorPattern, (Long, BehaviorPattern)]#ReadOnlyContext,
                              collector: Collector[(Long, BehaviorPattern)]): Unit = {

    // 获取最新的Broadcast State
    val pattern: BehaviorPattern = context.getBroadcastState(bcPatternDesc).get(null)
    val lastBehavior: String = lastBehaviorState.value()
    if (pattern != null && lastBehavior != null) {
      // 用户之前有过行为，检查是否符合给定的模式
      if (pattern.firstBehavior.equals(lastBehavior) &&
          pattern.secondBehavior.equals(userBehavior.behavior))
      // 当前用户行为符合模式
      collector.collect((userBehavior.userId, pattern))
    }
    lastBehaviorState.update(userBehavior.behavior)
  }
}

Flink实战案例：状态管理（十一）自定义操作符状态（五）广播状态（Broadcast state）（三）_Flink学习_02

总结下来，使用Broadcast State需要进行下面三步：

  1. 接收一个普通数据流，并使用broadcast方法将其转换为BroadcastStream，因为Broadcast State目前只支持Key-Value结构，需要使用MapStateDescriptor描述它的数据结构。
  2. 将BroadcastStream与一个DataStream或KeyedStream使用connect方法连接到一起。
  3. 实现一个ProcessFunction，如果主流是DataStream，则需要实现BroadcastProcessFunction；如果主流是KeyedStream，则需要实现KeyedBroadcastProcessFunction。这两种函数都提供了时间和状态的访问方法。

在KeyedBroadcastProcessFunction个函数类中，有两个函数需要实现：

  • processElement：处理主数据流（非Broadcast流）中的每条元素，输出零到多个数据。ReadOnlyContext 可以获取时间和状态，但是只能以只读的形式读取Broadcast State，不能修改，以保证每个算子实例上的Broadcast State都是相同的。
  • processBroadcastElement：处理流入的广播流，可以输出零到多个数据，一般用来更新Broadcast State。

此外

  • onTimer()在先前注册的计时器触发时调用。定时器可以在任何处理方法中注册，并用于执行计算或将来清理状态。我们在示例中没有实现此方法以保持代码简洁。但是，当用户在一段时间内未处于活动状态时，它可用于删除用户的最后一个操作，以避免由于非活动用户而导致状态增长。

小结

本文解释了Broadcast State的原理和使用场景，并以电商平台用户行为分析为例演示了具体的使用方法。