Flink CEP（模式 API Pattern API ）

本文介绍: 在Flink的学习过程中，我们已经掌握了从基本原理和核心层的DataStream API到底层的处理函数，再到应用层的Table API和SQL的各种手段，可以应对实际应用开发的各种需求。有了定义好的个体模式，我们可以进一步将这些模式按照一定的顺序连接起来，以定义一个完整的复杂事件匹配规则。在实际应用中，个体模式的组合和嵌套为我们提供了更灵活的事件处理能力，能够应对各种复杂的场景和需求。在实际应用中，个体模式的组合和嵌套为我们提供了丰富的工具和功能，帮助我们更好地处理和分析复杂事件。

Flink CEP

2.1 初始模式（Initial Pattern）

2.2 近邻条件（Contiguity Conditions）

3 模式组

4.匹配后跳过策略

Flink CEP

在Flink的学习过程中，我们已经掌握了从基本原理和核心层的DataStream API到底层的处理函数，再到应用层的Table API和SQL的各种手段，可以应对实际应用开发的各种需求。然而，在实际应用中，还有一类更为复杂的需求，即需要检测以特定顺序先后发生的一组事件，进行统计或做报警提示。这类需求很难直接用SQL或者DataStream API来完成，需要使用更底层的处理函数来解决。

处理函数虽然可以解决这类问题，但对于非常复杂的组合事件，可能需要设置很多状态、定时器，并在代码中定义各种条件分支（if-else）逻辑来处理，复杂度会非常高，很可能会使代码失去可读性。为了解决这类问题，Flink提供了专门用于处理复杂事件的库——CEP（Complex Event Processing），可以更加轻松地解决这类棘手的问题。CEP提供了各种模式匹配和过滤功能，使得我们能够更加高效地处理复杂事件。

在企业的实时风险控制中，CEP具有非常重要的作用。通过使用CEP，我们可以实时监测各种复杂事件的发生，并进行相应的处理。例如，我们可以监测用户的交易行为，当发现异常行为时及时进行报警或阻止交易，以保障企业的安全。

总之，Flink CEP是一个强大的工具，可以帮助我们更加轻松地处理复杂事件。通过学习和掌握CEP的用法，我们可以更好地应对各种实际应用中的需求，提高数据处理和分析的效率。

模式 API（Pattern API）

Flink CEP 的核心是复杂事件的模式匹配，而模式匹配主要依赖于 Pattern 类。Pattern 类是 Flink CEP 库中提供的核心类，用于定义和匹配复杂事件的模式。通过 Pattern 类，我们可以调用一系列方法来定义匹配模式，这就是所谓的模式 API（Pattern API）。

模式 API 提供了丰富的功能，让我们能够定义各种复杂的事件组合规则，从而从事件流中提取出复杂事件。下面将展开讲解模式 API 中的一些概念和用法：

定义事件类型：在模式匹配之前，我们需要为事件流中的每个事件定义一个类型。这可以通过使用 TypeDescriptor 类来完成，它描述了事件的类型和属性。
创建 Pattern 对象：使用 PatternFactory 类可以创建一个 Pattern 对象，它是进行模式匹配的基础。PatternFactory 类提供了一些静态方法，用于创建不同类型的模式。
定义模式：使用 Pattern API，我们可以定义各种模式来匹配复杂事件。常见的模式包括顺序模式、选择模式、时间模式等。这些模式可以组合在一起，形成更复杂的模式。
- 顺序模式：顺序模式是指一组事件按照特定的顺序发生。我们可以通过调用 Pattern.begin 和 Pattern.next 方法来定义顺序模式的开始和下一个事件。
- 选择模式：选择模式是指多个事件中的任何一个可以发生。我们可以通过调用 Pattern.or 方法来定义选择模式的多个可能路径。
- 时间模式：时间模式是指事件发生的时间符合特定的时间限制。我们可以通过调用 Pattern.within 方法来指定时间模式的超时时间。
匹配事件流：一旦定义了模式，我们就可以将其应用到事件流上，进行实时匹配。Flink CEP 会自动检测出满足模式的事件组合，并输出结果。
处理复杂事件：当检测到满足模式的复杂事件时，我们可以对其进行进一步的处理。处理方式可以是输出到外部系统、触发报警、更新数据库等。Flink CEP 提供了一些内置的方法来处理匹配的事件，也可以自定义处理逻辑

1.个体模式

模式（Pattern）在复杂事件处理（CEP）中，实际上是一个规则，用于将一组简单事件组合成复杂事件。这个规则的构建是有一定条件的，并且它能够按照一定的顺序串联组合多个简单事件。每个简单事件都有其匹配规则，这些规则被称作“个体模式”（Individual Pattern）。

1.1基本形式

个体模式是复杂事件处理中的基本单元，用于定义事件之间的匹配规则。它们可以看作是简单的模式，用于筛选和匹配特定的事件。在个体模式中，我们使用“连接词”来定义事件的顺序和关联，例如“begin”、“next”等。这些连接词用于指定事件之间的逻辑顺序，帮助我们构建更复杂的模式。

个体模式需要一个“过滤条件”，用于指定具体的匹配规则。这些条件是通过调用where()方法来定义的，具体的过滤逻辑则通过传入的SimpleCondition类的filter()方法来定义。SimpleCondition类提供了丰富的条件判断方法，可以根据事件的属性、状态、时间戳等特征进行筛选和匹配。

除了基本的匹配规则外，个体模式还可以进行循环匹配，接收多个事件。这是通过给个体模式增加“量词”来实现的。量词用于指定个体模式可以匹配的事件数量，例如“一次或多次”、“零次或多次”等。通过使用量词，我们可以构建更灵活的模式，处理更复杂的事件序列。

在实际应用中，个体模式的组合和嵌套构成了更复杂的模式。通过组合多个个体模式，我们可以构建出更复杂的匹配规则，用于从事件流中提取有意义的信息。个体模式的使用，使得我们能够灵活地定义事件的匹配规则，满足不同场景下的需求。

1.2 量词（Quantifiers ）

在复杂事件处理中，量词用于指定个体模式可以匹配的事件数量。通过使用量词，我们可以构建出更灵活的模式，处理更复杂的事件序列。量词的使用使得个体模式可以匹配多个事件，这在处理连续事件或重复事件时非常有用。

在Flink CEP中，提供了多种指定循环模式的方法，主要有以下几种：

oneOrMore：匹配事件出现一次或多次。
times(times)：匹配事件发生特定次数，例如a.times(3)表示aaa。
times(fromTimes, toTimes)：指定匹配事件出现的次数范围，最小次数为fromTimes，最大次数为toTimes。例如a.times(2, 4)可以匹配aa、aaa和aaaa。
greedy：只能用在循环模式后，使当前循环模式变得“贪心”，也就是总是尽可能多地去匹配。例如a.times(2, 4).greedy，如果出现了连续4个a，那么会直接把aaaa检测出来进行处理，其他任意2个a是不算匹配事件的。
optional：使当前模式成为可选的，也就是说可以满足这个匹配条件，也可以不满足。

1.3 条件（Conditions）

通过组合使用这些量词和个体模式，我们可以构建出更复杂的模式来处理实际场景中的事件流。在实际应用中，个体模式的组合和嵌套为我们提供了丰富的工具和功能，帮助我们更好地处理和分析复杂事件。

对于个体模式的匹配条件，Flink CEP 提供了多种方式来定义事件的筛选规则。通过调用 Pattern 对象的 where() 方法，我们可以定义简单条件、迭代条件、复合条件和终止条件等不同类型的匹配规则。这些条件可以根据事件的属性、状态、时间戳等特征进行筛选和匹配。

简单条件：通过调用 where() 方法，我们可以指定事件的一些简单属性或状态作为匹配条件。例如，我们可以根据事件类型、属性值等进行筛选。
迭代条件：对于需要匹配多个连续事件的场景，我们可以使用迭代条件。通过调用 oneOrMore() 或 times(fromTimes, toTimes) 方法，我们可以指定事件的出现次数范围。
复合条件：复合条件允许我们将多个简单条件组合在一起，通过逻辑运算符（如 AND、OR）来构建更复杂的匹配规则。
终止条件：在某些场景中，我们可能需要匹配到特定的事件作为结束条件。通过调用 until() 方法，我们可以指定一个终止条件，只有当该条件满足时，匹配才会结束。

除了 where() 方法外，Flink CEP 还提供了 subtype() 方法来限定匹配事件的子类型。通过调用 subtype() 方法，我们可以指定匹配事件必须属于特定的子类型。这对于处理具有层次结构的事件非常有用，例如消息协议中的不同消息类型。

通过灵活使用这些匹配规则和条件，我们可以构建出满足实际需求的复杂事件处理模式。Flink CEP 提供了丰富的功能和工具，帮助我们更好地处理和分析复杂事件流。在实际应用中，个体模式的组合和嵌套为我们提供了更灵活的事件处理能力，能够应对各种复杂的场景和需求。

2.组合模式

有了定义好的个体模式，我们可以进一步将这些模式按照一定的顺序连接起来，以定义一个完整的复杂事件匹配规则。这种将多个个体模式组合起来的完整模式被称为“组合模式”（Combining Pattern），有时也被称为“模式序列”（Pattern Sequence）以示区别。

组合模式的作用是将多个个体模式组合成一个有机的整体，以便更全面地描述和匹配复杂事件。通过组合模式，我们可以实现更高级的事件匹配功能，例如顺序匹配、选择匹配、聚合匹配等。

顺序匹配是一种常见的事件匹配方式，它要求事件按照特定的顺序出现。通过将个体模式按照顺序连接起来，我们可以定义事件的顺序关系，并检测符合该顺序的事件序列。

选择匹配允许我们根据多个可能的模式进行匹配。通过组合多个个体模式，我们可以构建一个复杂的匹配规则，该规则可以匹配符合任意一个个体模式的事件序列。

聚合匹配关注的是事件之间的聚合关系，而不是事件的顺序或选择关系。通过聚合匹配，我们可以找到满足特定聚合条件的事件集合，例如统计事件的个数、求和等。

2.1 初始模式（Initial Pattern）

在组合模式中，必须以一个“初始模式”作为开头，而这个初始模式必须通过调用 Pattern 的 begin() 方法来创建。这样做的目的是为后续的模式匹配提供一个起始点。


	val start = Pattern.begin[Event]("start")

上述代码调用了 Pattern.begin() 方法来创建一个初始模式。这里的 "start" 是模式的名称，而 [Event] 指定了要检测的事件类型为 Event。这意味着这个模式将用于匹配流中 Event 类型的起始事件。

值得注意的是，Pattern 类型有两个泛型参数。第一个泛型参数是检测事件的基本类型，与 begin() 方法中指定的类型一致。第二个泛型参数是当前模式中事件的子类型，这由子类型限制条件指定。

通过使用初始模式作为起点，您可以继续添加其他个体模式和条件，以构建更复杂的组合模式。组合模式能够涵盖更广泛的事件匹配场景，并帮助您更好地处理和分析复杂事件流。

2.2 近邻条件（Contiguity Conditions）

在构建组合模式时，我们需要注意事件之间的顺序和关系，这被称为“近邻条件”或“连续性条件”。Flink CEP 中提供了三种近邻关系：

严格近邻（Strict Contiguity）：这是最严格的一种关系，要求匹配的事件严格按顺序一个接一个出现，中间不能有任何其他事件。在代码中，我们可以使用 next() 方法来实现这种关系。
宽松近邻（Relaxed Contiguity）：这种关系放宽了对事件之间的距离要求，只关心事件发生的顺序。这意味着两个匹配的事件之间可以有其他不匹配的事件出现。在代码中，我们可以使用 followedBy() 方法来实现这种关系。
非确定性宽松近邻（Non-Deterministic Relaxed Contiguity）：这种关系更加宽松，因为它允许重复使用之前已经匹配过的事件。这意味着同一个事件可以作为不同复杂事件的开始，因此匹配的结果可能会比宽松近邻更多。在代码中，我们可以使用 followedByAny() 方法来实现这种关系。

通过合理使用这些近邻条件，我们可以构建出满足特定需求的复杂事件匹配规则。

3 模式组

在处理复杂事件匹配时，有时业务逻辑可能需要将整个模式序列划分为多个阶段，每个阶段都有一系列的匹配规则。为了满足这种需求，Flink CEP 允许我们以“嵌套”的方式定义模式。

在模式序列中，我们使用诸如 begin(), next(), followedBy(), followedByAny() 等“连接词”来组合个体模式。这些方法的参数通常是个体模式的名称。而现在，我们可以直接将这些连接词的参数替换为一个模式序列，从而实现模式的再次组合。这样构建出的模式结构被称为“模式组”（Groups of Patterns）。

在模式组中，每一个模式序列被视为某一阶段的匹配条件，返回的类型是 GroupPattern。值得注意的是，GroupPattern 是 Pattern 的子类，这意味着个体模式和组合模式能调用的方法，如 times(), oneOrMore(), optional() 等量词，在模式组中同样适用。

通过嵌套和组合模式，我们可以构建出更加灵活和复杂的匹配规则，以满足各种实际业务场景的需求。这种分阶段处理的方式有助于提高事件匹配的准确性和效率，从而更好地处理和分析复杂事件流。

4.匹配后跳过策略

在Flink CEP中，由于存在循环模式和非确定性宽松近邻的条件，同一个事件可能会被重复利用，并分配到不同的匹配结果中。这会导致匹配结果规模增大，有时显得非常冗余。为了精简匹配结果，我们主要关注循环模式的处理。

首先，我们了解到，如果对循环模式增加greedy的限制，那么会尽可能多地匹配事件，从而砍掉那些子集上的匹配。但这种方式较为简单粗暴，如果想要精确控制事件的匹配并跳过某些情况，需要制定其他策略。

在Flink CEP中，提供了“匹配后跳过策略”（AfterMatchSkipStrategy），专门用于精准控制循环模式的匹配结果。这个策略可以在Pattern的初始模式定义中，作为begin()的第二个参数传入。

匹配后跳过策略AfterMatchSkipStrategy是一个抽象类，有多个具体的实现，可以通过调用对应的静态方法来返回对应的策略实例。这里我们配置的是不做跳过处理，这也是默认策略。

接下来，我们通过举例说明不同的跳过策略对匹配结果的影响：

不跳过（NO_SKIP）：默认策略，所有可能的匹配都会输出。例如，对于输入事件序列“a a a b”，会有6个匹配结果：（a1 a2 a3 b），（a1 a2 b），（a1 b），（a2 a3 b），（a2 b），（a3 b）。
跳至下一个（SKIP_TO_NEXT）：找到一个a1开始的匹配后，跳过a1开始的所有其他匹配，直接从下一个a2开始匹配。最终得到（a1 a2 a3 b），（a2 a3 b），（a3 b）。这种跳过策略与使用greedy效果相同。
跳过所有子匹配（SKIP_PAST_LAST_EVENT）：找到a1开始的匹配后，直接跳过所有a1直到a3开头的匹配。最终得到（a1 a2 a3 b），这是最为精简的跳过策略。
跳至第一个（SKIP_TO_FIRST[a]）：找到a1开始的匹配后，跳到以最开始一个a（即a1）为开始的匹配。最终得到（a1 a2 a3 b），（a1 a2 b），（a1 b）。
跳至最后一个（SKIP_TO_LAST[a]）：找到a1开始的匹配后，跳过所有a1、a2开始的匹配，跳到以最后一个a（即a3）为开始的匹配。最终得到（a1 a2 a3 b），（a3 b）。