怎样理解Flink处理函数中的KeyedProcessFunction类

怎样理解Flink处理函数中的KeyedProcessFunction类，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

今天要了解的KeyedProcessFunction，以及该类带来的一些特性；

关于KeyedProcessFunction

通过对比类图可以确定，KeyedProcessFunction和ProcessFunction并无直接关系： KeyedProcessFunction用于处理KeyedStream的数据集合，相比ProcessFunction类，KeyedProcessFunction拥有更多特性，官方文档如下图红框，状态处理和定时器功能都是KeyedProcessFunction才有的： 介绍完毕，接下来通过实例来学习吧；

版本信息

1. 开发环境操作系统：MacBook Pro 13寸， macOS Catalina 10.15.3

2. 开发工具：IDEA ULTIMATE 2018.3

3. JDK：1.8.0_211

4. Maven：3.6.0

5. Flink：1.9.2

源码下载

如果您不想写代码，整个系列的源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在flinkstudy文件夹下，如下图红框所示：

实战简介

本次实战的目标是学习KeyedProcessFunction，内容如下：

1. 监听本机9999端口，获取字符串；

2. 将每个字符串用空格分隔，转成Tuple2实例，f0是分隔后的单词，f1等于1；

3. 上述Tuple2实例用f0字段分区，得到KeyedStream；

4. KeyedSteam转入自定义KeyedProcessFunction处理；

5. 自定义KeyedProcessFunction的作用，是记录每个单词最新一次出现的时间，然后建一个十秒的定时器，十秒后如果发现这个单词没有再次出现，就把这个单词和它出现的总次数发送到下游算子；

编码

1. 继续使用《Flink处理函数实战之二：ProcessFunction类》一文中创建的工程flinkstudy；

2. 创建bean类CountWithTimestamp，里面有三个字段，为了方便使用直接设为public：

package com.bolingcavalry.keyedprocessfunction;public class CountWithTimestamp {    public String key;    public long count;    public long lastModified;}

3. 创建FlatMapFunction的实现类Splitter，作用是将字符串分割后生成多个Tuple2实例，f0是分隔后的单词，f1等于1：

package com.bolingcavalry;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.util.Collector;import org.apache.flink.util.StringUtils;public class Splitter implements FlatMapFunction> {    @Override    public void flatMap(String s, Collector> collector) throws Exception {        if(StringUtils.isNullOrWhitespaceOnly(s)) {            System.out.println("invalid line");            return;        }        for(String word : s.split(" ")) {            collector.collect(new Tuple2(word, 1));        }    }}

4. 最后是整个逻辑功能的主体：ProcessTime.java，这里面有自定义的KeyedProcessFunction子类，还有程序入口的main方法，代码在下面列出来之后，还会对关键部分做介绍：

package com.bolingcavalry.keyedprocessfunction;import com.bolingcavalry.Splitter;import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.configuration.Configuration;import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks;import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;import org.apache.flink.util.Collector;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Date;/** * @author will * @email zq2599@gmail.com * @date 2020-05-17 13:43 * @description 体验KeyedProcessFunction类(时间类型是处理时间) */public class ProcessTime {    /**     * KeyedProcessFunction的子类，作用是将每个单词最新出现时间记录到backend，并创建定时器，     * 定时器触发的时候，检查这个单词距离上次出现是否已经达到10秒，如果是，就发射给下游算子     */    static class CountWithTimeoutFunction extends KeyedProcessFunction, Tuple2> {        // 自定义状态        private ValueState state;        @Override        public void open(Configuration parameters) throws Exception {            // 初始化状态，name是myState            state = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("myState", CountWithTimestamp.class));        }        @Override        public void processElement(                Tuple2 value,                Context ctx,                Collector> out) throws Exception {            // 取得当前是哪个单词            Tuple currentKey = ctx.getCurrentKey();            // 从backend取得当前单词的myState状态            CountWithTimestamp current = state.value();            // 如果myState还从未没有赋值过，就在此初始化            if (current == null) {                current = new CountWithTimestamp();                current.key = value.f0;            }            // 单词数量加一            current.count++;            // 取当前元素的时间戳，作为该单词最后一次出现的时间            current.lastModified = ctx.timestamp();            // 重新保存到backend，包括该单词出现的次数，以及最后一次出现的时间            state.update(current);            // 为当前单词创建定时器，十秒后后触发            long timer = current.lastModified + 10000;            ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(timer);            // 打印所有信息，用于核对数据正确性            System.out.println(String.format("process, %s, %d, lastModified : %d (%s), timer : %d (%s)\n\n",                    currentKey.getField(0),                    current.count,                    current.lastModified,                    time(current.lastModified),                    timer,                    time(timer)));        }        /**         * 定时器触发后执行的方法         * @param timestamp 这个时间戳代表的是该定时器的触发时间         * @param ctx         * @param out         * @throws Exception         */        @Override        public void onTimer(                long timestamp,                OnTimerContext ctx,                Collector> out) throws Exception {            // 取得当前单词            Tuple currentKey = ctx.getCurrentKey();            // 取得该单词的myState状态            CountWithTimestamp result = state.value();            // 当前元素是否已经连续10秒未出现的标志            boolean isTimeout = false;            // timestamp是定时器触发时间，如果等于最后一次更新时间+10秒，就表示这十秒内已经收到过该单词了，            // 这种连续十秒没有出现的元素，被发送到下游算子            if (timestamp == result.lastModified + 10000) {                // 发送                out.collect(new Tuple2(result.key, result.count));                isTimeout = true;            }            // 打印数据，用于核对是否符合预期            System.out.println(String.format("ontimer, %s, %d, lastModified : %d (%s), stamp : %d (%s), isTimeout : %s\n\n",                    currentKey.getField(0),                    result.count,                    result.lastModified,                    time(result.lastModified),                    timestamp,                    time(timestamp),                    String.valueOf(isTimeout)));        }    }    public static void main(String[] args) throws Exception {        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();        // 并行度1        env.setParallelism(1);        // 处理时间        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);        // 监听本地9999端口，读取字符串        DataStream socketDataStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);        // 所有输入的单词，如果超过10秒没有再次出现，都可以通过CountWithTimeoutFunction得到        DataStream> timeOutWord = socketDataStream                // 对收到的字符串用空格做分割，得到多个单词                .flatMap(new Splitter())                // 设置时间戳分配器，用当前时间作为时间戳                .assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks>() {                    @Override                    public long extractTimestamp(Tuple2 element, long previousElementTimestamp) {                        // 使用当前系统时间作为时间戳                        return System.currentTimeMillis();                    }                    @Override                    public Watermark getCurrentWatermark() {                        // 本例不需要watermark，返回null                        return null;                    }                })                // 将单词作为key分区                .keyBy(0)                // 按单词分区后的数据，交给自定义KeyedProcessFunction处理                .process(new CountWithTimeoutFunction());        // 所有输入的单词，如果超过10秒没有再次出现，就在此打印出来        timeOutWord.print();        env.execute("ProcessFunction demo : KeyedProcessFunction");    }    public static String time(long timeStamp) {        return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss").format(new Date(timeStamp));    }}

上述代码有几处需要重点关注的：

1. 通过assignTimestampsAndWatermarks设置时间戳的时候，getCurrentWatermark返回null，因为用不上watermark；

2. processElement方法中，state.value()可以取得当前单词的状态，state.update(current)可以设置当前单词的状态，这个功能的详情请参考《深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)》；

3. registerProcessingTimeTimer方法设置了定时器的触发时间，注意这里的定时器是基于processTime，和官方demo中的eventTime是不同的；

4. 定时器触发后，onTimer方法被执行，里面有这个定时器的全部信息，尤其是入参timestamp，这是原本设置的该定时器的触发时间；

验证

1. 在控制台执行命令nc -l 9999，这样就可以从控制台向本机的9999端口发送字符串了；

2. 在IDEA上直接执行ProcessTime类的main方法，程序运行就开始监听本机的9999端口了；

3. 在前面的控制台输入aaa，然后回车，等待十秒后，IEDA的控制台输出以下信息，从结果可见符合预期：

4. 继续输入aaa再回车，连续两次，中间间隔不要超过10秒，结果如下图，可见每一个Tuple2元素都有一个定时器，但是第二次输入的aaa，其定时器在出发前，aaa的最新出现时间就被第三次输入的操作给更新了，于是第二次输入aaa的定时器中的对比操作发现此时距aaa的最近一次(即第三次)出现还未达到10秒，所以第二个元素不会发射到下游算子：

5. 下游算子收到的所有超时信息会打印出来，如下图红框，只打印了数量等于1和3的记录，等于2的时候因为在10秒内再次输入了aaa，因此没有超时接收，不会在下游打印： 至此，KeyedProcessFunction处理函数的学习就完成了，其状态读写和定时器操作都是很实用能力。

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