Flink 处理函数（1）—— 基本处理函数

在 Flink 的多层 API中，处理函数是最底层的API，是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑

在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及时间（time）。这就相当于对流有了完全的控制权

基本处理函数主要是定义数据流的转换操作，其所对应的函数类为ProcessFunction

处理函数的功能和使用

对于常用的转换算子来说：

• MapFunction只能获取到当前的数据；
• AggregateFunction 中除数据外，还可以获取到当前的状态（以累加器 Accumulator 形式出现）；
• RichMapFunction提供了获取运行时上下文的方法 getRuntimeContext()；

但是无论那种算子，如果我们想要访问事件的时间戳，或者当前的水位线信息，都是完全做不到的

与时间相关的操作只能用时间窗口去处理，但如果要求对时间有更精细的控制，需要能够获取水位线，甚至要“把控时间”、定义什么时候做什么事，这就不是基本的时间窗口能够实现的了

因此需要使用处理函数：

• 处理函数提供了一个“定时服务”（TimerService），我们可以通过它访问流中的事件（event）、时间戳（timestamp）、水位线（watermark），甚至可以注册“定时事件”
• 处理函数继承了 AbstractRichFunction 抽象类，所以拥有富函数类的所有特性，同样可以访问状态（state）和其他运行时信息
• 处理函数还可以直接将数据输出到侧输出流（side output）中

处理函数的简单使用：基于 DataStream 调用.process()方法就；方法需要传入一个 ProcessFunction 作为参数，用来定义处理逻辑：

stream.process(new MyProcessFunction())

简单示例：

public class ProcessFunctionTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        env
                .addSource(new ClickSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
                                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                                    @Override
                                    public long extractTimestamp(Event event, long l) {
                                        return event.timestamp;
                                    }
                                })
                )
                .process(new ProcessFunction<Event, String>() {
                    @Override
                    public void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        if (value.user.equals("Mary")) {
                            out.collect(value.user);
                        } else if (value.user.equals("Bob")) {
                            out.collect(value.user);
                            out.collect(value.user);
                        }
                        System.out.println(ctx.timerService().currentWatermark());
                    }
                })
                .print();

        env.execute();
    }
}

在 ProcessFunction 中重写了.processElement()方法（参数：输入，上下文对象，输出），自定义处理逻辑

ProcessFunction 解析

源码解析

源码如下：

public abstract class ProcessFunction<I, O> extends AbstractRichFunction {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /**
     * Process one element from the input stream.
     *
     * <p>This function can output zero or more elements using the {@link Collector} parameter and
     * also update internal state or set timers using the {@link Context} parameter.
     *
     * @param value The input value.
     * @param ctx A {@link Context} that allows querying the timestamp of the element and getting a
     *     {@link TimerService} for registering timers and querying the time. The context is only
     *     valid during the invocation of this method, do not store it.
     * @param out The collector for returning result values.
     * @throws Exception This method may throw exceptions. Throwing an exception will cause the
     *     operation to fail and may trigger recovery.
     */
    public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector<O> out) throws Exception;

    /**
     * Called when a timer set using {@link TimerService} fires.
     *
     * @param timestamp The timestamp of the firing timer.
     * @param ctx An {@link OnTimerContext} that allows querying the timestamp of the firing timer,
     *     querying the {@link TimeDomain} of the firing timer and getting a {@link TimerService}
     *     for registering timers and querying the time. The context is only valid during the
     *     invocation of this method, do not store it.
     * @param out The collector for returning result values.
     * @throws Exception This method may throw exceptions. Throwing an exception will cause the
     *     operation to fail and may trigger recovery.
     */
    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<O> out) throws Exception {}

    /**
     * Information available in an invocation of {@link #processElement(Object, Context, Collector)}
     * or {@link #onTimer(long, OnTimerContext, Collector)}.
     */
    public abstract class Context {

        /**
         * Timestamp of the element currently being processed or timestamp of a firing timer.
         *
         * <p>This might be {@code null}, for example if the time characteristic of your program is
         * set to {@link org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic#ProcessingTime}.
         */
        public abstract Long timestamp();

        /** A {@link TimerService} for querying time and registering timers. */
        public abstract TimerService timerService();

        /**
         * Emits a record to the side output identified by the {@link OutputTag}.
         *
         * @param outputTag the {@code OutputTag} that identifies the side output to emit to.
         * @param value The record to emit.
         */
        public abstract <X> void output(OutputTag<X> outputTag, X value);
    }

    /**
     * Information available in an invocation of {@link #onTimer(long, OnTimerContext, Collector)}.
     */
    public abstract class OnTimerContext extends Context {
        /** The {@link TimeDomain} of the firing timer. */
        public abstract TimeDomain timeDomain();
    }
}

可以看到抽象类 ProcessFunction 继承了 AbstractRichFunction，有两个泛型类型参数：

I 表示 Input，也就是输入的数据类型；O 表示 Output，也就是处理完成之后输出的数据类型

其内部单独定义了两个方法：一个是必须要实现的抽象方法.processElement()；另一个是非抽象方法.onTimer()

• .processElement()：用于“处理元素”，定义了处理的核心逻辑。这个方法对于流中的每个元素都会调用一次，参数包括三个：输入数据值 value，上下文 ctx，以及“收集器”（Collector）out。方法没有返回值，处理之后的输出数据是通过收集器 out 来定义
  • value：当前流中的输入元素，也就是正在处理的数据，类型与流中数据类型一致
  • ctx：类型是 ProcessFunction 中定义的内部抽象类 Context，表示当前运行的上下文，可以获取到当前的时间戳，并提供了用于查询时间和注册定时器的“定时服务”(TimerService)，以及可以将数据发送到“侧输出流”（side output）的方法.output()
  • out：“收集器”（类型为 Collector），用于返回输出数据。使用方式与 flatMap算子中的收集器完全一样，直接调用 out.collect()方法就可以向下游发出一个数据。这个方法可以多次调用，也可以不调用
• .onTimer()：用于定义定时触发的操作；这个方法只有在注册好的定时器触发的时候才会调用（在 Flink 中，只有“按键分区流”KeyedStream才支持设置定时器的操作），而定时器是通过“定时服务”TimerService 来注册的
  • 参数：时间戳（timestamp），上下文（ctx），收集器（out）【这里的时间戳是指设置好的触发时间，在事件时间语义下就是水位线】

利用onTimer，可以自定义数据按照时间分组、定时触发计算输出结果，这样就实现了窗口的功能

处理函数分类

1. ProcessFunction：最基本的处理函数，基于 DataStream 直接调用.process()时作为参数传入
2. KeyedProcessFunction：对流按键分区后的处理函数，基于 KeyedStream 调用.process()时作为参数传入（要想使用定时器必须基于 KeyedStream ）
3. ProcessWindowFunction：开窗之后的处理函数，也是全窗口函数的代表。基于 WindowedStream 调用.process()时作为参数传入
4. ProcessAllWindowFunction：开窗之后的处理函数，基于 AllWindowedStream 调用.process()时作为参数传入
5. CoProcessFunction：合并（connect）两条流之后的处理函数，基于 ConnectedStreams 调用.process()时作为参数传入
6. ProcessJoinFunction：间隔连接（interval join）两条流之后的处理函数，基于 IntervalJoined 调用.process()时作为参数传入
7. BroadcastProcessFunction：广播连接流处理函数，基于 BroadcastConnectedStream 调用.process()时作为参数传入（这里的“广播连接流”BroadcastConnectedStream，是一个未 keyBy 的普通 DataStream 与一个广播流（BroadcastStream）做连接（conncet）之后的产物）
8. KeyedBroadcastProcessFunction：按键分区的广播连接流处理函数，同样是基于BroadcastConnectedStream 调用.process()时作为参数传入（这时的广播连接流，是一个 KeyedStream与广播流（BroadcastStream）做连接之后的产物）

学习课程链接：【尚硅谷】Flink1.13实战教程（涵盖所有flink-Java知识点）_哔哩哔哩_bilibili

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