FlinkCEP – Flink的复杂事件处理

本文介绍: FlinkCEP是在Flink上层实现的复杂事件处理库。它可以让你在无限事件流中检测出特定的事件模型，有机会掌握数据中重要的那部分。本页讲述了Flink CEP中可用的API，我们首先讲述[模式API]，它可以让你指定想在数据流中检测的模式，然后讲述如何[检测匹配的事件序列并进行处理]。再然后我们讲述Flink在按照事件时间[处理迟到事件]时的假设，以及如何从旧版本的Flink向1.13之后的版本[迁移作业]。

在这里插入图片描述

FlinkCEP – Flink的复杂事件处理

FlinkCEP是在Flink上层实现的复杂事件处理库。它可以让你在无限事件流中检测出特定的事件模型，有机会掌握数据中重要的那部分。

本页讲述了Flink CEP中可用的API，我们首先讲述[模式API]，它可以让你指定想在数据流中检测的模式，然后讲述如何[检测匹配的事件序列并进行处理]。再然后我们讲述Flink在按照事件时间[处理迟到事件]时的假设，以及如何从旧版本的Flink向1.13之后的版本[迁移作业]。

开始

如果你想现在开始尝试，[创建一个 Flink 程序]，添加 FlinkCEP 的依赖到项目的pom.xml文件中。

Java

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-cep</artifactId>
    <version>1.19-SNAPSHOT</version>
</dependency>

现在可以开始使用Pattern API写你的第一个CEP程序了。

DataStream中的事件，如果你想在上面进行模式匹配的话，必须实现合适的 equals()和hashCode()方法，因为FlinkCEP使用它们来比较和匹配事件。

Java

DataStream<Event> input = ...;

Pattern<Event, ?> pattern = Pattern.<Event>begin("start")
    .where(SimpleCondition.of(event -> event.getId() == 42))
    .next("middle")
    .subtype(SubEvent.class)
    .where(SimpleCondition.of(subEvent -> subEvent.getVolume() >= 10.0))
    .followedBy("end")
    .where(SimpleCondition.of(event -> event.getName().equals("end")));

PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(input, pattern);

DataStream<Alert> result = patternStream.process(
    new PatternProcessFunction<Event, Alert>() {
        @Override
        public void processMatch(
                Map<String, List<Event>> pattern,
                Context ctx,
                Collector<Alert> out) throws Exception {
            out.collect(createAlertFrom(pattern));
        }
    });

模式API

模式API可以让你定义想从输入流中抽取的复杂模式序列。

每个复杂的模式序列包括多个简单的模式，比如，寻找拥有相同属性事件序列的模式。从现在开始，我们把这些简单的模式称作模式，把我们在数据流中最终寻找的复杂模式序列称作模式序列，你可以把模式序列看作是这样的模式构成的图，这些模式基于用户指定的条件从一个转换到另外一个，比如 event.getName().equals("end")。一个匹配是输入事件的一个序列，这些事件通过一系列有效的模式转换，能够访问到复杂模式图中的所有模式。

每个模式必须有一个独一无二的名字，你可以在后面使用它来识别匹配到的事件。

模式的名字不能包含字符":".

这一节的剩余部分我们会先讲述如何定义[单个模式]，然后讲如何将单个模式组合成[复杂模式]。

单个模式

一个模式可以是一个单例或者循环模式。单例模式只接受一个事件，循环模式可以接受多个事件。在模式匹配表达式中，模式"a b+ c? d"（或者"a"，后面跟着一个或者多个"b"，再往后可选择的跟着一个"c"，最后跟着一个"d"）， a，c?，和 d都是单例模式，b+是一个循环模式。默认情况下，模式都是单例的，你可以通过使用[量词]把它们转换成循环模式。每个模式可以有一个或者多个[条件]来决定它接受哪些事件。

量词

在FlinkCEP中，你可以通过这些方法指定循环模式：pattern.oneOrMore()，指定期望一个给定事件出现一次或者多次的模式（例如前面提到的b+模式）； pattern.times(#ofTimes)，指定期望一个给定事件出现特定次数的模式，例如出现4次a； pattern.times(#fromTimes, #toTimes)，指定期望一个给定事件出现次数在一个最小值和最大值中间的模式，比如出现2-4次a。

你可以使用pattern.greedy()方法让循环模式变成贪心的，但现在还不能让模式组贪心。你可以使用pattern.optional()方法让所有的模式变成可选的，不管是否是循环模式。

对一个命名为start的模式，以下量词是有效的：

Java

// 期望出现4次
start.times(4);

// 期望出现0或者4次
start.times(4).optional();

// 期望出现2、3或者4次
start.times(2, 4);

// 期望出现2、3或者4次，并且尽可能的重复次数多
start.times(2, 4).greedy();

// 期望出现0、2、3或者4次
start.times(2, 4).optional();

// 期望出现0、2、3或者4次，并且尽可能的重复次数多
start.times(2, 4).optional().greedy();

// 期望出现1到多次
start.oneOrMore();

// 期望出现1到多次，并且尽可能的重复次数多
start.oneOrMore().greedy();

// 期望出现0到多次
start.oneOrMore().optional();

// 期望出现0到多次，并且尽可能的重复次数多
start.oneOrMore().optional().greedy();

// 期望出现2到多次
start.timesOrMore(2);

// 期望出现2到多次，并且尽可能的重复次数多
start.timesOrMore(2).greedy();

// 期望出现0、2或多次
start.timesOrMore(2).optional();

// 期望出现0、2或多次，并且尽可能的重复次数多
start.timesOrMore(2).optional().greedy();

条件

对每个模式你可以指定一个条件来决定一个进来的事件是否被接受进入这个模式，例如，它的value字段应该大于5，或者大于前面接受的事件的平均值。指定判断事件属性的条件可以通过pattern.where()、pattern.or()或者pattern.until()方法。这些可以是IterativeCondition或者SimpleCondition。

迭代条件: 这是最普遍的条件类型。使用它可以指定一个基于前面已经被接受的事件的属性或者它们的一个子集的统计数据来决定是否接受时间序列的条件。

下面是一个迭代条件的代码，它接受”middle”模式下一个事件的名称开头是”foo”，并且前面已经匹配到的事件加上这个事件的价格小于5.0。迭代条件非常强大，尤其是跟循环模式结合使用时。

Java

middle.oneOrMore()
    .subtype(SubEvent.class)
    .where(new IterativeCondition<SubEvent>() {
        @Override
        public boolean filter(SubEvent value, Context<SubEvent> ctx) throws Exception {
            if (!value.getName().startsWith("foo")) {
                return false;
            }

            double sum = value.getPrice();
            for (Event event : ctx.getEventsForPattern("middle")) {
                sum += event.getPrice();
            }
            return Double.compare(sum, 5.0) < 0;
        }
    });

调用ctx.getEventsForPattern(...)可以获得所有前面已经接受作为可能匹配的事件。调用这个操作的代价可能很小也可能很大，所以在实现你的条件时，尽量少使用它。

描述的上下文提供了获取事件时间属性的方法。更多细节可以看[时间上下文]。

简单条件： 这种类型的条件扩展了前面提到的IterativeCondition类，它决定是否接受一个事件只取决于事件自身的属性。

Java

start.where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().startsWith("foo")));

最后，你可以通过pattern.subtype(subClass)方法限制接受的事件类型是初始事件的子类型。

Java

start.subtype(SubEvent.class)
    .where(SimpleCondition.of(value -> ... /*一些判断条件*/));

组合条件： 如上所示，你可以把subtype条件和其他的条件结合起来使用。这适用于任何条件，你可以通过依次调用where()来组合条件。最终的结果是每个单一条件的结果的逻辑AND。如果想使用OR来组合条件，你可以像下面这样使用or()方法。

Java

pattern
    .where(SimpleCondition.of(value -> ... /*一些判断条件*/))
    .or(SimpleCondition.of(value -> ... /*一些判断条件*/));

停止条件： 如果使用循环模式（oneOrMore()和oneOrMore().optional()），你可以指定一个停止条件，例如，接受事件的值大于5直到值的和小于50。

为了更好的理解它，看下面的例子。给定

模式如"(a+ until b)" (一个或者更多的"a"直到"b")
到来的事件序列"a1" "c" "a2" "b" "a3"
输出结果会是： {a1 a2} {a1} {a2} {a3}.

你可以看到{a1 a2 a3}和{a2 a3}由于停止条件没有被输出。

`where(condition)`

为当前模式定义一个条件。为了匹配这个模式，一个事件必须满足某些条件。多个连续的 where() 语句取与组成判断条件。

Java

pattern.where(new IterativeCondition<Event>() {
    @Override
    public boolean filter(Event value, Context ctx) throws Exception {
        return ... // 一些判断条件
    }
});

`or(condition)`

增加一个新的判断，和当前的判断取或。一个事件只要满足至少一个判断条件就匹配到模式。

Java

pattern.where(new IterativeCondition<Event>() {
    @Override
    public boolean filter(Event value, Context ctx) throws Exception {
        return ...; //  一些判断条件
    }
}).or(new IterativeCondition<Event>() {
    @Override
    public boolean filter(Event value, Context ctx) throws Exception {
        return ...; // 替代条件 
    }
});

`until(condition)`

为循环模式指定一个停止条件。意思是满足了给定的条件的事件出现后，就不会再有事件被接受进入模式了。只适用于和oneOrMore()同时使用。 NOTE: 在基于事件的条件中，它可用于清理对应模式的状态。

Java

pattern.oneOrMore().until(new IterativeCondition<Event>() {
    @Override
    public boolean filter(Event value, Context ctx) throws Exception {
        return ...; // 替代条件 
    }
});

`subtype(subClass)`

为当前模式定义一个子类型条件。一个事件只有是这个子类型的时候才能匹配到模式。

Java

pattern.subtype(SubEvent.class);

`oneOrMore()`

指定模式期望匹配到的事件至少出现一次。默认（在子事件间）使用松散的内部连续性。推荐使用 until()或者 within()来清理状态。

Java

pattern.oneOrMore();

`timesOrMore(#times)`

指定模式期望匹配到的事件至少出现 #times 次。默认（在子事件间）使用松散的内部连续性。

Java

pattern.timesOrMore(2);

`times(#ofTimes)`

指定模式期望匹配到的事件正好出现的次数。默认（在子事件间）使用松散的内部连续性。

Java

pattern.times(2);

`times(#fromTimes, #toTimes)`

指定模式期望匹配到的事件出现次数在#fromTimes和#toTimes之间。默认（在子事件间）使用松散的内部连续性。。

Java

pattern.times(2, 4);

`optional()`

指定这个模式是可选的，也就是说，它可能根本不出现。这对所有之前提到的量词都适用。

Java

pattern.oneOrMore().optional();

`greedy()`

指定这个模式是贪心的，也就是说，它会重复尽可能多的次数。这只对量词适用，现在还不支持模式组。

Java

pattern.oneOrMore().greedy();

组合模式

现在你已经看到单个的模式是什么样的了，该去看看如何把它们连接起来组成一个完整的模式序列。

模式序列由一个初始模式作为开头，如下所示：

Java

Pattern<Event, ?> start = Pattern.<Event>begin("start");

接下来，你可以增加更多的模式到模式序列中并指定它们之间所需的连续条件。FlinkCEP支持事件之间如下形式的连续策略：

严格连续: 期望所有匹配的事件严格的一个接一个出现，中间没有任何不匹配的事件。
松散连续: 忽略匹配的事件之间的不匹配的事件。
不确定的松散连续: 更进一步的松散连续，允许忽略掉一些匹配事件的附加匹配。

可以使用下面的方法来指定模式之间的连续策略：

next()，指定严格连续，
followedBy()，指定松散连续，
followedByAny()，指定不确定的松散连续。

或者

notNext()，如果不想后面直接连着一个特定事件
notFollowedBy()，如果不想一个特定事件发生在两个事件之间的任何地方。

如果模式序列没有定义时间约束，则不能以 notFollowedBy() 结尾。

一个 NOT　模式前面不能是可选的模式。

Java

// 严格连续
Pattern<Event, ?> strict = start.next("middle").where(...);

// 松散连续
Pattern<Event, ?> relaxed = start.followedBy("middle").where(...);

// 不确定的松散连续
Pattern<Event, ?> nonDetermin = start.followedByAny("middle").where(...);

// 严格连续的NOT模式
Pattern<Event, ?> strictNot = start.notNext("not").where(...);

// 松散连续的NOT模式
Pattern<Event, ?> relaxedNot = start.notFollowedBy("not").where(...);

松散连续意味着跟着的事件中，只有第一个可匹配的事件会被匹配上，而不确定的松散连接情况下，有着同样起始的多个匹配会被输出。举例来说，模式"a b"，给定事件序列"a"，"c"，"b1"，"b2"，会产生如下的结果：

"a"和"b"之间严格连续： {} （没有匹配），"a"之后的"c"导致"a"被丢弃。
"a"和"b"之间松散连续： {a b1}，松散连续会”跳过不匹配的事件直到匹配上的事件”。
"a"和"b"之间不确定的松散连续： {a b1}, {a b2}，这是最常见的情况。

也可以为模式定义一个有效时间约束。例如，你可以通过pattern.within()方法指定一个模式应该在10秒内发生。这种时间模式支持[处理时间和事件时间].

一个模式序列只能有一个时间限制。如果限制了多个时间在不同的单个模式上，会使用最小的那个时间限制。

Java

next.within(Time.seconds(10));

注意定义过时间约束的模式允许以 notFollowedBy() 结尾。例如，可以定义如下的模式:

Java

Pattern.<Event>begin("start")
    .next("middle")
    .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("a")))
    .notFollowedBy("end")
    .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("b")))
    .within(Time.seconds(10));

循环模式中的连续性

你可以在循环模式中使用连续性。连续性会被运用在被接受进入模式的事件之间。用这个例子来说明上面所说的连续性，一个模式序列"a b+ c"（"a"后面跟着一个或者多个（不确定连续的）"b"，然后跟着一个"c"）输入为"a"，"b1"，"d1"，"b2"，"d2"，"b3"，"c"，输出结果如下：

严格连续: {a b1 c}, {a b2 c}, {a b3 c} – 没有相邻的 "b" 。
松散连续: {a b1 c}，{a b1 b2 c}，{a b1 b2 b3 c}，{a b2 c}，{a b2 b3 c}，{a b3 c} – "d"都被忽略了。
不确定松散连续: {a b1 c}，{a b1 b2 c}，{a b1 b3 c}，{a b1 b2 b3 c}，{a b2 c}，{a b2 b3 c}，{a b3 c} – 注意{a b1 b3 c}，这是因为"b"之间是不确定松散连续产生的。

对于循环模式（例如oneOrMore()和times())），默认是松散连续。如果想使用严格连续，你需要使用consecutive()方法明确指定，如果想使用不确定松散连续，你可以使用allowCombinations()方法。

Java

模式操作描述

consecutive() 与oneOrMore()和times()一起使用，在匹配的事件之间施加严格的连续性，也就是说，任何不匹配的事件都会终止匹配（和next()一样）。如果不使用它，那么就是松散连续（和followedBy()一样）。例如，一个如下的模式：Pattern.<Event>begin("start") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("c"))) .followedBy("middle") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("a"))) .oneOrMore() .consecutive() .followedBy("end1") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("b"))); 输入：C D A1 A2 A3 D A4 B，会产生下面的输出：如果施加严格连续性： {C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A2 A3 B}不施加严格连续性： {C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A2 A3 B}，{C A1 A2 A3 A4 B}

allowCombinations() 与oneOrMore()和times()一起使用，在匹配的事件中间施加不确定松散连续性（和followedByAny()一样）。如果不使用，就是松散连续（和followedBy()一样）。例如，一个如下的模式：Pattern.<Event>begin("start") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("c"))) .followedBy("middle") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("a"))) .oneOrMore() .allowCombinations() .followedBy("end1") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("b"))); 输入：C D A1 A2 A3 D A4 B，会产生如下的输出：如果使用不确定松散连续： {C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A3 B}，{C A1 A4 B}，{C A1 A2 A3 B}，{C A1 A2 A4 B}，{C A1 A3 A4 B}，{C A1 A2 A3 A4 B}如果不使用：{C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A2 A3 B}，{C A1 A2 A3 A4 B}

模式操作	描述
consecutive()	与`oneOrMore()`和`times()`一起使用，在匹配的事件之间施加严格的连续性，也就是说，任何不匹配的事件都会终止匹配（和`next()`一样）。如果不使用它，那么就是松散连续（和`followedBy()`一样）。例如，一个如下的模式：`Pattern.<Event>begin("start") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("c"))) .followedBy("middle") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("a"))) .oneOrMore() .consecutive() .followedBy("end1") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("b")));` 输入：C D A1 A2 A3 D A4 B，会产生下面的输出：如果施加严格连续性： {C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A2 A3 B}不施加严格连续性： {C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A2 A3 B}，{C A1 A2 A3 A4 B}
allowCombinations()	与`oneOrMore()`和`times()`一起使用，在匹配的事件中间施加不确定松散连续性（和`followedByAny()`一样）。如果不使用，就是松散连续（和`followedBy()`一样）。例如，一个如下的模式：`Pattern.<Event>begin("start") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("c"))) .followedBy("middle") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("a"))) .oneOrMore() .allowCombinations() .followedBy("end1") .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("b")));` 输入：C D A1 A2 A3 D A4 B，会产生如下的输出：如果使用不确定松散连续： {C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A3 B}，{C A1 A4 B}，{C A1 A2 A3 B}，{C A1 A2 A4 B}，{C A1 A3 A4 B}，{C A1 A2 A3 A4 B}如果不使用：{C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A2 A3 B}，{C A1 A2 A3 A4 B}

模式组

也可以定义一个模式序列作为begin，followedBy，followedByAny和next的条件。这个模式序列在逻辑上会被当作匹配的条件，并且返回一个GroupPattern，可以在GroupPattern上使用oneOrMore()，times(#ofTimes)， times(#fromTimes, #toTimes)，optional()，consecutive()，allowCombinations()。

Java

Pattern<Event, ?> start = Pattern.begin(
    Pattern.<Event>begin("start").where(...).followedBy("start_middle").where(...)
);

// 严格连续
Pattern<Event, ?> strict = start.next(
    Pattern.<Event>begin("next_start").where(...).followedBy("next_middle").where(...)
).times(3);

// 松散连续
Pattern<Event, ?> relaxed = start.followedBy(
    Pattern.<Event>begin("followedby_start").where(...).followedBy("followedby_middle").where(...)
).oneOrMore();

// 不确定松散连续
Pattern<Event, ?> nonDetermin = start.followedByAny(
    Pattern.<Event>begin("followedbyany_start").where(...).followedBy("followedbyany_middle").where(...)
).optional();

模式操作	描述
begin(#name)	定义一个开始的模式：`Pattern<Event, ?> start = Pattern.<Event>begin("start");`
begin(#pattern_sequence)	定义一个开始的模式：`Pattern<Event, ?> start = Pattern.<Event>begin( Pattern.<Event>begin("start").where(...).followedBy("middle").where(...) );`
next(#name)	增加一个新的模式。匹配的事件必须是直接跟在前面匹配到的事件后面（严格连续）：`Pattern<Event, ?> next = start.next("middle");`
next(#pattern_sequence)	增加一个新的模式。匹配的事件序列必须是直接跟在前面匹配到的事件后面（严格连续）：`Pattern<Event, ?> next = start.next( Pattern.<Event>begin("start").where(...).followedBy("middle").where(...) );`
followedBy(#name)	增加一个新的模式。可以有其他事件出现在匹配的事件和之前匹配到的事件中间（松散连续）：`Pattern<Event, ?> followedBy = start.followedBy("middle");`
followedBy(#pattern_sequence)	增加一个新的模式。可以有其他事件出现在匹配的事件序列和之前匹配到的事件中间（松散连续）：`Pattern<Event, ?> followedBy = start.followedBy( Pattern.<Event>begin("start").where(...).followedBy("middle").where(...) );`
followedByAny(#name)	增加一个新的模式。可以有其他事件出现在匹配的事件和之前匹配到的事件中间，每个可选的匹配事件都会作为可选的匹配结果输出（不确定的松散连续）：`Pattern<Event, ?> followedByAny = start.followedByAny("middle");`
followedByAny(#pattern_sequence)	增加一个新的模式。可以有其他事件出现在匹配的事件序列和之前匹配到的事件中间，每个可选的匹配事件序列都会作为可选的匹配结果输出（不确定的松散连续）：`Pattern<Event, ?> followedByAny = start.followedByAny( Pattern.<Event>begin("start").where(...).followedBy("middle").where(...) );`
notNext()	增加一个新的否定模式。匹配的（否定）事件必须直接跟在前面匹配到的事件之后（严格连续）来丢弃这些部分匹配：`Pattern<Event, ?> notNext = start.notNext("not");`
notFollowedBy()	增加一个新的否定模式。即使有其他事件在匹配的（否定）事件和之前匹配的事件之间发生，部分匹配的事件序列也会被丢弃（松散连续）：`Pattern<Event, ?> notFollowedBy = start.notFollowedBy("not");`
within(time)	定义匹配模式的事件序列出现的最大时间间隔。如果未完成的事件序列超过了这个事件，就会被丢弃：`pattern.within(Time.seconds(10));`

匹配后跳过策略

对于一个给定的模式，同一个事件可能会分配到多个成功的匹配上。为了控制一个事件会分配到多少个匹配上，你需要指定跳过策略AfterMatchSkipStrategy。有五种跳过策略，如下：

*NO_SKIP*: 每个成功的匹配都会被输出。
*SKIP_TO_NEXT*: 丢弃以相同事件开始的所有部分匹配。
*SKIP_PAST_LAST_EVENT*: 丢弃起始在这个匹配的开始和结束之间的所有部分匹配。
SKIP_TO_FIRST*: 丢弃起始在这个匹配的开始和第一个出现的名称为PatternName*事件之间的所有部分匹配。
SKIP_TO_LAST*: 丢弃起始在这个匹配的开始和最后一个出现的名称为PatternName*事件之间的所有部分匹配。

注意当使用SKIP_TO_FIRST和SKIP_TO_LAST策略时，需要指定一个合法的PatternName.

例如，给定一个模式b+ c和一个数据流b1 b2 b3 c，不同跳过策略之间的不同如下：

在这里插入图片描述

在看另外一个例子来说明NO_SKIP和SKIP_TO_FIRST之间的差别：模式： (a | b | c) (b | c) c+.greedy d，输入：a b c1 c2 c3 d，结果将会是：

在这里插入图片描述

为了更好的理解NO_SKIP和SKIP_TO_NEXT之间的差别，看下面的例子：模式：a b+，输入：a b1 b2 b3，结果将会是：

在这里插入图片描述

想指定要使用的跳过策略，只需要调用下面的方法创建AfterMatchSkipStrategy：

方法	描述
`AfterMatchSkipStrategy.noSkip()`	创建NO_SKIP策略
`AfterMatchSkipStrategy.skipToNext()`	创建SKIP_TO_NEXT策略
`AfterMatchSkipStrategy.skipPastLastEvent()`	创建SKIP_PAST_LAST_EVENT策略
`AfterMatchSkipStrategy.skipToFirst(patternName)`	创建引用模式名称为patternName的SKIP_TO_FIRST策略
`AfterMatchSkipStrategy.skipToLast(patternName)`	创建引用模式名称为patternName的SKIP_TO_LAST策略

可以通过调用下面方法将跳过策略应用到模式上：

Java

AfterMatchSkipStrategy skipStrategy = ...;
Pattern.begin("patternName", skipStrategy);

使用SKIP_TO_FIRST/LAST时，有两个选项可以用来处理没有事件可以映射到对应模式名上的情况。默认情况下会使用NO_SKIP策略，另外一个选项是抛出异常。可以使用如下的选项：

Java

AfterMatchSkipStrategy.skipToFirst(patternName).throwExceptionOnMiss();

检测模式

在指定了要寻找的模式后，该把它们应用到输入流上来发现可能的匹配了。为了在事件流上运行你的模式，需要创建一个PatternStream。给定一个输入流input，一个模式pattern和一个可选的用来对使用事件时间时有同样时间戳或者同时到达的事件进行排序的比较器comparator，你可以通过调用如下方法来创建PatternStream：

Java

DataStream<Event> input = ...;
Pattern<Event, ?> pattern = ...;
EventComparator<Event> comparator = ...; // 可选的

PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(input, pattern, comparator);

输入流根据你的使用场景可以是keyed或者non-keyed。

在 non-keyed 流上使用模式将会使你的作业并发度被设为1。

从模式中选取

在获得到一个PatternStream之后，你可以应用各种转换来发现事件序列。推荐使用PatternProcessFunction。

PatternProcessFunction有一个processMatch的方法在每找到一个匹配的事件序列时都会被调用。它按照Map<String, List<IN>>的格式接收一个匹配，映射的键是你的模式序列中的每个模式的名称，值是被接受的事件列表（IN是输入事件的类型）。模式的输入事件按照时间戳进行排序。为每个模式返回一个接受的事件列表的原因是当使用循环模式（比如oneToMany()和times()）时，对一个模式会有不止一个事件被接受。

class MyPatternProcessFunction<IN, OUT> extends PatternProcessFunction<IN, OUT> {
    @Override
    public void processMatch(Map<String, List<IN>> match, Context ctx, Collector<OUT> out) throws Exception;
        IN startEvent = match.get("start").get(0);
        IN endEvent = match.get("end").get(0);
        out.collect(OUT(startEvent, endEvent));
    }
}

PatternProcessFunction可以访问Context对象。有了它之后，你可以访问时间属性，比如currentProcessingTime或者当前匹配的timestamp （最新分配到匹配上的事件的时间戳）。通过这个上下文也可以将结果输出到[侧输出].

处理超时的部分匹配

当一个模式上通过within加上窗口长度后，部分匹配的事件序列就可能因为超过窗口长度而被丢弃。可以使用TimedOutPartialMatchHandler接口来处理超时的部分匹配。这个接口可以和其它的混合使用。也就是说你可以在自己的PatternProcessFunction里另外实现这个接口。 TimedOutPartialMatchHandler提供了另外的processTimedOutMatch方法，这个方法对每个超时的部分匹配都会调用。

class MyPatternProcessFunction<IN, OUT> extends PatternProcessFunction<IN, OUT> implements TimedOutPartialMatchHandler<IN> {
    @Override
    public void processMatch(Map<String, List<IN>> match, Context ctx, Collector<OUT> out) throws Exception;
        ...
    }

    @Override
    public void processTimedOutMatch(Map<String, List<IN>> match, Context ctx) throws Exception;
        IN startEvent = match.get("start").get(0);
        ctx.output(outputTag, T(startEvent));
    }
}

Note processTimedOutMatch不能访问主输出。但你可以通过Context对象把结果输出到[侧输出]。

便捷的API

前面提到的PatternProcessFunction是在Flink 1.8之后引入的，从那之后推荐使用这个接口来处理匹配到的结果。用户仍然可以使用像select/flatSelect这样旧格式的API，它们会在内部被转换为PatternProcessFunction。

Java

PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(input, pattern);

OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<String>("side-output"){};

SingleOutputStreamOperator<ComplexEvent> flatResult = patternStream.flatSelect(
    outputTag,
    new PatternFlatTimeoutFunction<Event, TimeoutEvent>() {
        public void timeout(
                Map<String, List<Event>> pattern,
                long timeoutTimestamp,
                Collector<TimeoutEvent> out) throws Exception {
            out.collect(new TimeoutEvent());
        }
    },
    new PatternFlatSelectFunction<Event, ComplexEvent>() {
        public void flatSelect(Map<String, List<IN>> pattern, Collector<OUT> out) throws Exception {
            out.collect(new ComplexEvent());
        }
    }
);

DataStream<TimeoutEvent> timeoutFlatResult = flatResult.getSideOutput(outputTag);

CEP库中的时间

按照事件时间处理迟到事件

在CEP中，事件的处理顺序很重要。在使用事件时间时，为了保证事件按照正确的顺序被处理，一个事件到来后会先被放到一个缓冲区中，在缓冲区里事件都按照时间戳从小到大排序，当水位线到达后，缓冲区中所有小于水位线的事件被处理。这意味着水位线之间的数据都按照时间戳被顺序处理。

这个库假定按照事件时间时水位线一定是正确的。

为了保证跨水位线的事件按照事件时间处理，Flink CEP库假定水位线一定是正确的，并且把时间戳小于最新水位线的事件看作是晚到的。晚到的事件不会被处理。你也可以指定一个侧输出标志来收集比最新水位线晚到的事件，你可以这样做：

Java

PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(input, pattern);

OutputTag<String> lateDataOutputTag = new OutputTag<String>("late-data"){};

SingleOutputStreamOperator<ComplexEvent> result = patternStream
    .sideOutputLateData(lateDataOutputTag)
    .select(
        new PatternSelectFunction<Event, ComplexEvent>() {...}
    );

DataStream<String> lateData = result.getSideOutput(lateDataOutputTag);

时间上下文

在[PatternProcessFunction]中，用户可以和[IterativeCondition]中一样按照下面的方法使用实现了TimeContext的上下文：

/**
 * 支持获取事件属性比如当前处理事件或当前正处理的事件的时间。
 * 用在{@link PatternProcessFunction}和{@link org.apache.flink.cep.pattern.conditions.IterativeCondition}中
 */
@PublicEvolving
public interface TimeContext {

	/**
	 * 当前正处理的事件的时间戳。
	 *
	 * <p>如果是{@link org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic#ProcessingTime}，这个值会被设置为事件进入CEP算子的时间。
	 */
	long timestamp();

	/** 返回当前的处理时间。 */
	long currentProcessingTime();
}

这个上下文让用户可以获取处理的事件（在IterativeCondition时候是进来的记录，在PatternProcessFunction是匹配的结果）的时间属性。调用TimeContext#currentProcessingTime总是返回当前的处理时间，而且尽量去调用这个函数而不是调用其它的比如说System.currentTimeMillis()。

使用EventTime时，TimeContext#timestamp()返回的值等于分配的时间戳。使用ProcessingTime时，这个值等于事件进入CEP算子的时间点（在PatternProcessFunction中是匹配产生的时间）。这意味着多次调用这个方法得到的值是一致的。

可选的参数设置

用于配置 Flink CEP 的 SharedBuffer 缓存容量的选项。它可以加快 CEP 算子的处理速度，并限制内存中缓存的元素数量。

Note 仅当 state.backend.type 设置为 rocksdb 时限制内存使用才有效，这会将超过缓存数量的元素传输到 rocksdb 状态存储而不是内存状态存储。当 state.backend.type 设置为 rocksdb 时，这些配置项有助于限制内存。相比之下，当 state.backend 设置为非 rocksdb 时，缓存会导致性能下降。与使用 Map 实现的旧缓存相比，状态部分将包含更多从 guava-cache 换出的元素，这将使得 copy on write 时的状态处理增加一些开销。

Key	Default	Type	Description
pipeline.cep.sharedbuffer.cache.entry-slots	1024	Integer	The Config option to set the maximum element number the entryCache of SharedBuffer could hold. And it could accelerate the CEP operate process speed with state.And it could accelerate the CEP operate process speed and limit the capacity of cache in pure memory. Note: It’s only effective to limit usage of memory when ‘state.backend’ was set as ‘rocksdb’, which would transport the elements exceeded the number of the cache into the rocksdb state storage instead of memory state storage.
pipeline.cep.sharedbuffer.cache.event-slots	1024	Integer	The Config option to set the maximum element number the eventsBufferCache of SharedBuffer could hold. And it could accelerate the CEP operate process speed and limit the capacity of cache in pure memory. Note: It’s only effective to limit usage of memory when ‘state.backend’ was set as ‘rocksdb’, which would transport the elements exceeded the number of the cache into the rocksdb state storage instead of memory state storage.
pipeline.cep.sharedbuffer.cache.statistics-interval	30 min	Duration	The interval to log the information of cache state statistics in CEP operator.

例子

下面的例子在一个分片的Events流上检测模式start, middle(name = "error") -> end(name = "critical")。事件按照id分片，一个有效的模式需要发生在10秒内。

Java

StreamExecutionEnvironment env = ...;

DataStream<Event> input = ...;

DataStream<Event> partitionedInput = input.keyBy(new KeySelector<Event, Integer>() {
	@Override
	public Integer getKey(Event value) throws Exception {
		return value.getId();
	}
});

Pattern<Event, ?> pattern = Pattern.<Event>begin("start")
    .next("middle")
    .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("error")))
    .followedBy("end")
    .where(SimpleCondition.of(value -> value.getName().equals("critical")))
    .within(Time.seconds(10));

PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(partitionedInput, pattern);

DataStream<Alert> alerts = patternStream.select(new PatternSelectFunction<Event, Alert>() {
	@Override
	public Alert select(Map<String, List<Event>> pattern) throws Exception {
		return createAlert(pattern);
	}
});

[Complex Event Processing (CEP) with Apache Flink]

假设我们有一个带有多个机架的数据中心。对每个机架的功耗和温度进行监控。无论何时进行这样的测量，都会产生新的功秏事件或者温度事件。基于此监控事件流，我们希望检测即将过热的机架，并动态调整其工作负载和冷却。

总体流程：

 *
 * 场景：数据中心监控
 * 目标：检测即将过热的数据中心机架，并动态调整其工作负载和冷却系统。
 *
 * 方法：
 *
 * 使用基于温度和功耗事件的两阶段方法。
 * 对连续的温度超过阈值的事件生成温度警告。
 * 对连续两次警告温度升高的情况发出警报。
 * 使用Apache Flink的实现
 * 定义事件类：
 *
 * 为MonitoringEvent（监控事件）、TemperatureEvent（温度事件）和PowerEvent（功率事件）创建POJOs。
 * 引入事件流：
 *
 * 使用Flink的连接器（如Kafka）引入监控事件流，创建一个DataStream<MonitoringEvent>。
 * 定义事件模式：
 *
 * 使用模式API定义复杂模式，如根据特定条件检测温度警告。
 * 在事件流上应用模式：
 *
 * 使用CEP.pattern和按rackID键分组的输入流来应用定义的模式。
 * 生成警告和警报：
 *
 * 实现TemperatureWarning（温度警告）和TemperatureAlert（温度警报）类，以捕获特定条件，如连续事件的温度升高。

对于这种情况，我们使用两个阶段的方法。首先，我们监测温度事件。每当我们看到温度超过阈值的两个连续事件时，我们都会使用当前平均温度生成温度警告。温度警告并不一定表示机架即将过热。但每当我们看到连续两次温度升高的警告时，我们都想发布这个机架的警报。此警报可导致采取对策冷却机架。

首先，我们定义传入监视事件流的消息。每个监控消息都包含其始发机架ID。温度事件还包含当前温度，功耗事件包含当前电压。我们将事件建模为POJO：

MonitoringEvent

package flink.cep.event;

public abstract class MonitoringEvent {
    private int rackID;

    public MonitoringEvent(int rackID) {
        this.rackID = rackID;
    }

    public int getRackID() {
        return rackID;
    }

    public void setRackID(int rackID) {
        this.rackID = rackID;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (obj instanceof MonitoringEvent) {
            MonitoringEvent monitoringEvent = (MonitoringEvent) obj;
            return monitoringEvent.canEquals(this) && rackID == monitoringEvent.rackID;
        } else {
            return false;
        }
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return rackID;
    }

    public boolean canEquals(Object obj) {
        return obj instanceof MonitoringEvent;
    }
}

TemperatureEvent

package flink.cep.event;

public class TemperatureEvent extends MonitoringEvent {
    private double temperature;

    public TemperatureEvent(int rackID, double temperature) {
        super(rackID);

        this.temperature = temperature;
    }

    public double getTemperature() {
        return temperature;
    }

    public void setTemperature(double temperature) {
        this.temperature = temperature;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (obj instanceof TemperatureEvent) {
            TemperatureEvent other = (TemperatureEvent) obj;

            return other.canEquals(this) && super.equals(other) && temperature == other.temperature;
        } else {
            return false;
        }
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return 41 * super.hashCode() + Double.hashCode(temperature);
    }

    @Override
    public boolean canEquals(Object obj){
        return obj instanceof TemperatureEvent;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "TemperatureEvent(" + getRackID() + ", " + temperature + ")";
    }
}

PowerEvent

package flink.cep.event;

public class PowerEvent extends MonitoringEvent {
    private double voltage;

    public PowerEvent(int rackID, double voltage) {
        super(rackID);

        this.voltage = voltage;
    }

    public void setVoltage(double voltage) {
        this.voltage = voltage;
    }

    public double getVoltage() {
        return voltage;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (obj instanceof PowerEvent) {
            PowerEvent powerEvent = (PowerEvent) obj;
            return powerEvent.canEquals(this) && super.equals(powerEvent) && voltage == powerEvent.voltage;
        } else {
            return false;
        }
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return 41 * super.hashCode() + Double.hashCode(voltage);
    }

    @Override
    public boolean canEquals(Object obj) {
        return obj instanceof PowerEvent;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "PowerEvent(" + getRackID() + ", " + voltage + ")";
    }
}

现在，我们可以使用Flink的一个连接器（例如Kafka、RabbitMQ等）接收监控事件流。这将为我们提供一个DataStream＜MonitoringEvent＞inputEventStream，我们将使用它作为Flink CEP的输入。但首先，我们必须定义事件模式来检测温度警告。CEP库提供了一个直观的Pattern API，可以轻松定义这些复杂的模式。

// Input stream of monitoring events
        DataStream<MonitoringEvent> inputEventStream = env
                .addSource(new MonitoringEventSource(
                        MAX_RACK_ID,
                        PAUSE,
                        TEMPERATURE_RATIO,
                        POWER_STD,
                        POWER_MEAN,
                        TEMP_STD,
                        TEMP_MEAN))
                .assignTimestampsAndWatermarks(new IngestionTimeExtractor<>());

每个模式都由一系列事件组成，这些事件可以指定可选的筛选条件。一个模式总是从第一个事件开始，我们将为其指定名称“first event”。

Pattern<MonitoringEvent, ?> warningPattern = Pattern.<MonitoringEvent>begin("first");

此模式将匹配每个监视事件。由于我们只对温度高于阈值的TemperatureEvents感兴趣，因此我们必须添加额外的子类型约束和where子句：

    private static final double TEMPERATURE_THRESHOLD = 100;

    private static final int MAX_RACK_ID = 10;
    private static final long PAUSE = 100;
    private static final double TEMPERATURE_RATIO = 0.5;
    private static final double POWER_STD = 10;
    private static final double POWER_MEAN = 100;
    private static final double TEMP_STD = 20;
    private static final double TEMP_MEAN = 80;

Pattern<MonitoringEvent, ?> warningPattern = Pattern.<MonitoringEvent>begin("first")
                .subtype(TemperatureEvent.class)
                .where(new IterativeCondition<TemperatureEvent>() {
                    private static final long serialVersionUID = -6301755149429716724L;

                    @Override
                    public boolean filter(TemperatureEvent value, Context<TemperatureEvent> ctx) throws Exception {
                        return value.getTemperature() >= TEMPERATURE_THRESHOLD; // 100
                    }
                })

如前所述，当我们看到温度过高的同一机架出现两个连续的温度事件时，我们才希望生成温度警告。Pattern API提供了下一个调用，它允许我们向模式中添加一个新事件。此事件必须直接跟在第一个匹配事件之后，才能匹配整个模式。

 .next("second")
                .subtype(TemperatureEvent.class)
                .where(new IterativeCondition<TemperatureEvent>() {
                    private static final long serialVersionUID = 2392863109523984059L;

                    @Override
                    public boolean filter(TemperatureEvent value, Context<TemperatureEvent> ctx) throws Exception {
                        return value.getTemperature() >= TEMPERATURE_THRESHOLD;
                    }
                })
                .within(Time.seconds(10));

最终的模式定义还包含API内部调用，该调用定义两个连续的TemperatureEvent必须在10秒的时间间隔内发生，模式才能匹配。根据时间特性设置，这可以是处理、摄取或事件时间。

定义了事件模式后，我们现在可以将其应用于inputEventStream。

 // Create a pattern stream from our warning pattern
        PatternStream<MonitoringEvent> tempPatternStream = CEP.pattern(
                inputEventStream.keyBy("rackID"),
                warningPattern);

由于我们希望为每个机架单独生成警告，因此我们通过“rackID”POJO字段对输入事件流进行keyBy。这强制我们模式的匹配事件都将具有相同的机架ID。

PatternStream＜MonitoringEvent＞使我们能够访问成功匹配的事件序列。可以使用select API调用来访问它们。

我们的模式选择函数为每个匹配的模式生成一个温度警告事件。

TemperatureWarning

package flink.cep.event;

public class TemperatureWarning {

    private int rackID;
    private double averageTemperature;

    public TemperatureWarning(int rackID, double averageTemperature) {
        this.rackID = rackID;
        this.averageTemperature = averageTemperature;
    }

    public TemperatureWarning() {
        this(-1, -1);
    }

    public int getRackID() {
        return rackID;
    }

    public void setRackID(int rackID) {
        this.rackID = rackID;
    }

    public double getAverageTemperature() {
        return averageTemperature;
    }

    public void setAverageTemperature(double averageTemperature) {
        this.averageTemperature = averageTemperature;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (obj instanceof TemperatureWarning) {
            TemperatureWarning other = (TemperatureWarning) obj;

            return rackID == other.rackID && averageTemperature == other.averageTemperature;
        } else {
            return false;
        }
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return 41 * rackID + Double.hashCode(averageTemperature);
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "TemperatureWarning(" + getRackID() + ", " + averageTemperature + ")";
    }
}

select API调用采用PatternSelectFunction，该函数针对每个匹配的事件序列进行调用。事件序列以Map＜String，MonitoringEvent＞的形式提供，其中每个MonitoringEvent由其指定的事件名称标识。

// Generate temperature warnings for each matched warning pattern
        DataStream<TemperatureWarning> warnings = tempPatternStream.select(
                (Map<String, List<MonitoringEvent>> pattern) -> {
                    TemperatureEvent first = (TemperatureEvent) pattern.get("first").get(0);
                    TemperatureEvent second = (TemperatureEvent) pattern.get("second").get(0);

                    return new TemperatureWarning(first.getRackID(), (first.getTemperature() + second.getTemperature()) / 2);
                }
        );

现在，我们已经从初始监视事件流中生成了一个新的复杂事件流DataStream＜TemperatureWarning＞warnings。该复杂事件流可以再次用作另一轮复杂事件处理的输入。每当我们看到同一机架的两个连续温度警告随着温度的升高，我们就会使用温度警告来生成温度警报。温度警报具有以下定义：

TemperatureAlert

package flink.cep.event;

public class TemperatureAlert {
    private int rackID;

    public TemperatureAlert(int rackID) {
        this.rackID = rackID;
    }

    public TemperatureAlert() {
        this(-1);
    }

    public void setRackID(int rackID) {
        this.rackID = rackID;
    }

    public int getRackID() {
        return rackID;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (obj instanceof TemperatureAlert) {
            TemperatureAlert other = (TemperatureAlert) obj;
            return rackID == other.rackID;
        } else {
            return false;
        }
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return rackID;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "TemperatureAlert(" + getRackID() + ")";
    }
}

首先，我们必须定义警报事件模式：

// Alert pattern: Two consecutive temperature warnings appearing within a time interval of 20 seconds
        Pattern<TemperatureWarning, ?> alertPattern = Pattern.<TemperatureWarning>begin("first")
                .next("second")
                .within(Time.seconds(20));

这个定义说，我们希望在20秒内看到两个温度警告。第一个事件的名称为“first”，连续的第二个事件的名字为“second”。单个事件没有指定where子句，因为我们需要访问这两个事件来决定温度是否在升高。因此，我们在select子句中应用筛选条件。但首先，我们再次获得PatternStream。

再次，我们通过“rackID”键入警告输入流，以便为每个机架单独生成警报。

// Create a pattern stream from our alert pattern
        PatternStream<TemperatureWarning> alertPatternStream = CEP.pattern(
                warnings.keyBy("rackID"),
                alertPattern);

接下来，我们应用flatSelect方法，该方法将允许我们访问匹配的事件序列，并允许我们输出任意数量的复杂事件。因此，只有在20秒内看到两个温度警告,并且温度是升高时，我们才会生成温度警报。

 // Generate a temperature alert only if the second temperature warning's average temperature is higher than
        // first warning's temperature
        DataStream<TemperatureAlert> alerts = alertPatternStream.flatSelect(
                (Map<String, List<TemperatureWarning>> pattern, Collector<TemperatureAlert> out) -> {
                    TemperatureWarning first = pattern.get("first").get(0);
                    TemperatureWarning second = pattern.get("second").get(0);

                    if (first.getAverageTemperature() < second.getAverageTemperature()) {
                        out.collect(new TemperatureAlert(first.getRackID()));
                    }
                },
                TypeInformation.of(TemperatureAlert.class));

        // Print the warning and alert events to stdout
        warnings.print();
        alerts.print();

        env.execute("CEP monitoring job");

DataStream＜TemperatureAlert＞警报是每个机架的温度警报的数据流。基于这些警报，我们现在可以调整机架过热的工作负载或冷却。

原文地址:https://blog.csdn.net/zuo1057559550/article/details/135462823

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FlinkCEP – Flink的复杂事件处理

开始

模式API

单个模式

量词

条件

where(condition)

or(condition)

until(condition)

subtype(subClass)

oneOrMore()

timesOrMore(#times)

times(#ofTimes)

times(#fromTimes, #toTimes)

optional()

greedy()

组合模式

循环模式中的连续性

模式组

匹配后跳过策略

检测模式

从模式中选取

处理超时的部分匹配

便捷的API

CEP库中的时间

按照事件时间处理迟到事件

时间上下文

可选的参数设置

例子

[Complex Event Processing (CEP) with Apache Flink]

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`where(condition)`

`or(condition)`

`until(condition)`

`subtype(subClass)`

`oneOrMore()`

`timesOrMore(#times)`

`times(#ofTimes)`

`times(#fromTimes, #toTimes)`

`optional()`

`greedy()`

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