1、简介
之前所介绍的流处理 API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于DataStream进行转换的；所以可以统称为DataStream API，这也是Flink编程的核心。 而我们知道，为了让代码有更强大的表现力和易用性，Flink本身提供了多层API，DataStream API只是中间的一环，如图所示：
在更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如 map，filter，或者window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它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，所以这一层接口就被叫作“处理函数”（process function）。
2、基本处理函数(ProcessFunction)
- 处理函数主要是定义数据流的转换操作，所以也可以把它归到转换算子中。我们知道在Flink中几乎所有转换算子都提供了对应的函数类接口，处理函数也不例外；它所对应的函数类，就叫作ProcessFunction。
2.1 处理函数的功能和使用
之前学习的转换算子，一般只是针对某种具体操作来定义的，能够拿到的信息比较有限。比如map算子，我们实现的MapFunction中，只能获取到当前的数据，定义它转换之后的形式；而像窗口聚合这样的复杂操作，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）。另外我们还介绍过富函数类，比如RichMapFunction，它提供了获取运行时上下文的方法getRuntimeContext()，可以拿到状态，还有并行度、任务名称之类的运行时信息。
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。在定义生成规则之后，水位线会源源不断地产生，像数据一样在任务间流动，可我 们却不能像数据一样去处理它；跟时间相关的操作，目前我们只会用窗口来处理。而在很多应用需求中，要求我们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。
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”。而且处理函数继承了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。此外，处理函数还可以直接将数据输出到侧输出流（side output）中。所以，处理函数是最为灵活的处理方法，可以实现各种自定义的业务逻辑；同时也是整个DataStream API的底层基础。
处理函数的使用与基本的转换操作类似，只需要直接基于DataStream调用.process()方法就可以了。方法需要传入一个ProcessFunction作为参数，用来定义处理逻辑。
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stream.process(new MyProcessFunction())
- 这里ProcessFunction不是接口，而是一个抽象类，继承了AbstractRichFunction； MyProcessFunction 是它的一个具体实现。所以所有的处理函数，都是富函数（RichFunction），富函数可以调用的东西这里同样都可以调用。
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33public class ProcessFunctionExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 从自定义数据源读取数据，并提取时间戳、生成水位线
env.addSource(new ClickSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
return element.timestamp;
}
})
).process(new ProcessFunction<Event, String>() {
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();
}
}- 这里在ProcessFunction中重写了.processElement()方法，自定义了一种处理逻辑：当数据的user为“Mary”时，将其输出一次；而如果为“Bob”时，将user输出两次。这里的输 出，是通过调用out.collect()来实现的。另外我们还可以调用ctx.timerService().currentWatermark()来获取当前的水位线打印输出。所以可以看到，ProcessFunction函数有点像FlatMapFunction的升级版。可以实现Map、Filter、FlatMap的所有功能。很明显，处理函数非常强大，能够做很多之前做不到的事情。
2.2 ProcessFunction解析
在源码中我们可以看到，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。
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()。
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public abstract class ProcessFunction<I, O> extends AbstractRichFunction {
…………
public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector<O> out) throws Exception;
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<O> out) throws Exception {}
…………
}
2.2.1 抽象方法.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来定义的。
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()。Context抽象类定义如下：
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5public abstract class Context {
public abstract Long timestamp();
public abstract TimerService timerService();
public abstract <X> void output(OutputTag<X> outputTag, X value);
}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。
通过几个参数的分析不难发现，ProcessFunction可以轻松实现flatMap这样的基本转换功 能（当然map、filter更不在话下）；而通过富函数提供的获取上下文方法.getRuntimeContext()，也可以自定义状态（state）进行处理，这也就能实现聚合操作的功能了。
2.2.2 非抽象方法.onTimer()
- 用于定义定时触发的操作，这是一个非常强大、也非常有趣的功能。这个方法只有在注册好的定时器触发的时候才会调用，而定时器是通过“定时服务”TimerService来注册的。打个比方，注册定时器（timer）就是设了一个闹钟，到了设定时间就会响；而.onTimer()中定义的，就是闹钟响的时候要做的事。所以它本质上是一个基于时间的“回调”（callback）方法，通过时间的进展来触发；在事件时间语义下就是由水位线（watermark）来触发了。
- 与.processElement()类似，定时方法.onTimer()也有三个参数：时间戳（timestamp），上下文（ctx），以及收集器（out）。这里的timestamp是指设定好的触发时间，事件时间语义下当然就是水位线了。另外这里同样有上下文和收集器，所以也可以调用定时服务（TimerService），以及任意输出处理之后的数据。
- 既然有.onTimer()方法做定时触发，我们用ProcessFunction也可以自定义数据按照时间分组、定时触发计算输出结果；这其实就实现了窗口（window）的功能。所以说ProcessFunction是真正意义上的终极奥义，用它可以实现一切功能。
- 处理函数都是基于事件触发的。水位线就如同插入流中的一条数据一样；只不过处理真正的数据事件调用的是.processElement()方法，而处理水位线事件调用的是.onTimer()。
- 这里需要注意的是，上面的.onTimer()方法只是定时器触发时的操作，而定时器（timer） 真正的设置需要用到上下文ctx中的定时服务。在Flink中，只有“按键分区流”KeyedStream才支持设置定时器的操作，所以之前的代码中我们并没有使用定时器。所以基于不同类型的流，可以使用不同的处理函数，它们之间还是有一些微小的区别的。接下来我们就介绍一下处理函数的分类。
2.2.3 处理函数的分类
- Flink中的处理函数其实是一个大家族，ProcessFunction只是其中一员。
- DataStream在调用一些转换方法之后，有可能生成新的流类型；例如调用.keyBy()之后得到KeyedStream，进而再调用.window()之后得到WindowedStream。对于不同类型的流，其实都可以直接调用.process()方法进行自定义处理，这时传入的参数就都叫作处理函数。当然，它们尽管本质相同，都是可以访问状态和时间信息的底层 API，可彼此之间也会有所差异。Flink提供了8个不同的处理函数：
- ProcessFunction：最基本的处理函数，基于DataStream直接调用.process()时作为参数传入。
- 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，比如基于KeyedStream。
- 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。
- ProcessAllWindowFunction：同样是开窗之后的处理函数，基于AllWindowedStream调用.process()时作为参数传入。
- 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。
- 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。
- 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keyBy的普通DataStream与一个广播流（BroadcastStream）做连接（conncet）之后的产物。
- 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。与BroadcastProcessFunction不同的是，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。
3、按键分区处理函数(KeyedProcessFunction)
- 在Flink程序中，为了实现数据的聚合统计，或者开窗计算之类的功能，我们一般都要先用keyBy算子对数据流进行“按键分区”，得到一个KeyedStream。也就是指定一个键（key）， 按照它的哈希值（hash code）将数据分成不同的“组”，然后分配到不同的并行子任务上执行计算；这相当于做了一个逻辑分流的操作，从而可以充分利用并行计算的优势实时处理海量数据。
- 另外我们在上节中也提到，只有在KeyedStream中才支持使用TimerService设置定时器的操作。所以一般情况下，我们都是先做了keyBy分区之后，再去定义处理操作；代码中更加常见的处理函数是KeyedProcessFunction，最基本的ProcessFunction反而出镜率没那么高。
3.1 定时器(Timer)和定时服务(TimerService)
KeyedProcessFunction的一个特色，就是可以灵活地使用定时器。
定时器（timers）是处理函数中进行时间相关操作的主要机制。在.onTimer()方法中可以实现定时处理的逻辑，而它能触发的前提，就是之前曾经注册过定时器、并且现在已经到了触发时间。注册定时器的功能，是通过上下文中提供的“定时服务”（TimerService）来实现的。
定时服务与当前运行的环境有关。前面已经介绍过，ProcessFunction的上下文（Context）中提供了.timerService()方法，可以直接返回一个TimerService对象：
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public abstract TimerService timerService();
TimerService是Flink关于时间和定时器的基础服务接口，包含以下六个方法：
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12// 获取当前的处理时间
long currentProcessingTime();
// 获取当前的水位线（事件时间）
long currentWatermark();
// 注册处理时间定时器，当处理时间超过 time 时触发
void registerProcessingTimeTimer(long time);
// 注册事件时间定时器，当水位线超过 time 时触发
void registerEventTimeTimer(long time);
// 删除触发时间为 time 的处理时间定时器
void deleteProcessingTimeTimer(long time);
// 删除触发时间为 time 的处理时间定时器
void deleteEventTimeTimer(long time);- 六个方法可以分成两大类：基于处理时间和基于事件时间。而对应的操作主要有三个：获取当前时间，注册定时器，以及删除定时器。需要注意，尽管处理函数中都可以直接访问TimerService，不过只有基于KeyedStream的处理函数，才能去调用注册和删除定时器的方法；未作按键分区的DataStream不支持定时器操作，只能获取当前时间。
对于处理时间和事件时间这两种类型的定时器，TimerService内部会用一个优先队列将它们的时间戳（timestamp）保存起来，排队等待执行。可以认为，定时器其实是KeyedStream上处理算子的一个状态，它以时间戳作为区分。所以TimerService会以键（key）和时间戳为标准，对定时器进行去重；也就是说对于每个key和时间戳，最多只有一个定时器，如果注册了多次，onTimer()方法也将只被调用一次。这样一来，我们在代码中就方便了很多，可以肆无忌惮地对一个key注册定时器，而不用担心重复定义——因为一个时间戳上的定时器只会触发一次。
基于KeyedStream注册定时器时，会传入一个定时器触发的时间戳，这个时间戳的定时器对于每个key都是有效的。这样，我们的代码并不需要做额外的处理，底层就可以直接对不同key进行独立的处理操作了。利用这个特性，有时我们可以故意降低时间戳的精度，来减少定时器的数量，从而提高处理性能。比如我们可以在设置定时器时只保留整秒数，那么定时器的触发频率就是最多1秒一次。
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2long coalescedTime = time / 1000 * 1000;
ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(coalescedTime);- 这里注意定时器的时间戳必须是毫秒数，所以我们得到整秒之后还要乘以1000。定时器默认的区分精度是毫秒。
- 另外Flink对.onTimer()和.processElement()方法是同步调用的（synchronous），所以也不会出现状态的并发修改。
Flink的定时器同样具有容错性，它和状态一起都会被保存到一致性检查点（checkpoint） 中。当发生故障时，Flink会重启并读取检查点中的状态，恢复定时器。如果是处理时间的定时器，有可能会出现已经“过期”的情况，这时它们会在重启时被立刻触发。
3.2 KeyedProcessFunction的使用
KeyedProcessFunction可以说是处理函数中的“嫡系部队”，可以认为是ProcessFunction的 一个扩展。我们只要基于keyBy之后的KeyedStream，直接调用.process()方法，这时需要传入的参数就是KeyedProcessFunction的实现类。
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2stream.keyBy( t -> t.f0 )
.process(new MyKeyedProcessFunction())类似地，KeyedProcessFunction也是继承自AbstractRichFunction的一个抽象类，源码中定义如下：
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12public abstract class KeyedProcessFunction<K, I, O> extends AbstractRichFunction
{
...
public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector<O> out)
throws Exception;
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<O> out)
throws Exception {}
public abstract class Context {...}
...
}- 可以看到与ProcessFunction的定义几乎完全一样，区别只是在于类型参数多了一个K，这是当前按键分区的key的类型。同样地，我们必须实现一个.processElement()抽象方法，用来处理流中的每一个数据；另外还有一个非抽象方法.onTimer()，用来定义定时器触发时的回调操作。由于定时器只能在KeyedStream上使用，所以到了KeyedProcessFunction这里，我们才真正对时间有了精细的控制，定时方法.onTimer()才真正派上了用场。
下面是一个使用处理时间定时器的具体示例：
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31public class ProcessingTimeTimerTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 处理时间语义，不需要分配时间戳和 watermark
SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new
ClickSource());
// 要用定时器，必须基于 KeyedStream
stream.keyBy(data -> true)
.process(new KeyedProcessFunction<Boolean, Event, String>() {
public void processElement(Event value, Context ctx,
Collector<String> out) throws Exception {
Long currTs = ctx.timerService().currentProcessingTime();
out.collect("数据到达，到达时间：" + new Timestamp(currTs));
// 注册一个 10 秒后的定时器
ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(currTs + 10
* 1000L);
}
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx,
Collector<String> out) throws Exception {
out.collect("定时器触发，触发时间：" + new Timestamp(timestamp));
}
})
.print();
env.execute();
}
}
- 在上面的代码中，由于定时器只能在KeyedStream上使用，所以先要进行keyBy；这里的.keyBy(data -> true)是将所有数据的key都指定为了true，其实就是所有数据拥有相同的key，会分配到同一个分区。
- 之后我们自定义了一个KeyedProcessFunction，其中.processElement()方法是每来一个数据都会调用一次，主要是定义了一个10秒之后的定时器；而.onTimer()方法则会在定时器触发时调用。所以我们会看到，程序运行后先在控制台输出“数据到达”的信息，等待10秒之后， 又会输出“定时器触发”的信息，打印出的时间间隔正是10秒。
上面的例子是处理时间的定时器，所以我们是真的需要等待10秒才会看到结果。事件时间语义下，又会有什么不同呢？我们可以对上面的代码略作修改，做一个测试：
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61public class EventTimeTimerTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new
CustomSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
public long extractTimestamp(Event element, long
recordTimestamp) {
return element.timestamp;
}
}));
// 基于 KeyedStream 定义事件时间定时器
stream.keyBy(data -> true)
.process(new KeyedProcessFunction<Boolean, Event, String>() {
public void processElement(Event value, Context ctx,
Collector<String> out) throws Exception {
out.collect("数据到达，时间戳为：" + ctx.timestamp());
out.collect(" 数据到达，水位线为： " +
ctx.timerService().currentWatermark() + "\n -------分割线-------");
// 注册一个 10 秒后的定时器
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(ctx.timestamp()
+ 10 * 1000L);
}
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx,
Collector<String> out) throws Exception {
out.collect("定时器触发，触发时间：" + timestamp);
}
})
.print();
env.execute();
}
// 自定义测试数据源
public static class CustomSource implements SourceFunction<Event> {
public void run(SourceContext<Event> ctx) throws Exception {
// 直接发出测试数据
ctx.collect(new Event("Mary", "./home", 1000L));
// 为了更加明显，中间停顿 5 秒钟
Thread.sleep(5000L);
// 发出 10 秒后的数据
ctx.collect(new Event("Mary", "./home", 11000L));
Thread.sleep(5000L);
// 发出 10 秒+1ms 后的数据
ctx.collect(new Event("Alice", "./cart", 11001L));
Thread.sleep(5000L);
}
public void cancel() {
}
}
}由于是事件时间语义，所以我们必须从数据中提取出数据产生的时间戳。这里为了更清楚地看到程序行为，我们自定义了一个数据源，发出三条测试数据，时间戳分别为1000、11000和11001，并且发出数据后都会停顿5秒。
在代码中，我们依然将所有数据分到同一分区，然后在自定义的KeyedProcessFunction中使用定时器。同样地，每来一条数据，我们就将当前的数据时间戳和水位线信息输出，并注册一个10秒后（以当前数据时间戳为基准）的事件时间定时器。执行程序结果如下：
每来一条数据，都会输出两行“数据到达”的信息，并以分割线隔开；两条数据到达的时间间隔为5秒。当第三条数据到达后，随后立即输出一条定时器触发的信息；再过5秒之后，剩余两条定时器信息输出，程序运行结束。
我们可以发现，数据到来之后，当前的水位线与时间戳并不是一致的。当第一条数据到来， 时间戳为 1000，可水位线的生成是周期性的（默认200ms一次），不会立即发生改变，所以依然是最小值Long.MIN_VALUE；随后只要到了水位线生成的时间点（200ms 到了），就会依据当前的最大时间戳1000来生成水位线了。这里我们没有设置水位线延迟，默认需要减去1毫秒，所以水位线推进到了999。而当时间戳为11000的第二条数据到来之后，水位线同样没有立即改变，仍然是999，就好像总是“滞后”数据一样。
这样程序的行为就可以得到合理解释了。事件时间语义下，定时器触发的条件就是水位线推进到设定的时间。第一条数据到来后，设定的定时器时间为1000 + 10 * 1000 = 11000；而当时间戳为11000的第二条数据到来，水位线还处在999的位置，当然不会立即触发定时器；而之后水位线会推进到10999，同样是无法触发定时器的。必须等到第三条数据到来，将水位线真正推进到11000，就可以触发第一个定时器了。第三条数据发出后再过5秒，没有更多的数据生成了，整个程序运行结束将要退出，此时Flink会自动将水位线推进到长整型的最大值 （Long.MAX_VALUE）。于是所有尚未触发的定时器这时就统一触发了，我们就在控制台看到了后两个定时器的触发信息。
4、窗口处理函数
4.1 窗口处理函数的使用
进行窗口计算，我们可以直接调用现成的简单聚合方法（sum/max/min）,也可以通过调 用.reduce()或.aggregate()来自定义一般的增量聚合函数（ReduceFunction/AggregateFucntion）； 而对于更加复杂、需要窗口信息和额外状态的一些场景，我们还可以直接使用全窗口函数、把数据全部收集保存在窗口内，等到触发窗口计算时再统一处理。窗口处理函数就是一种典型的全窗口函数。
窗口处理函数ProcessWindowFunction的使用与其他窗口函数类似，也是基于WindowedStream直接调用方法就可以，只不过这时调用的是.process()。
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3stream.keyBy( t -> t.f0 )
.window( TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)) )
.process(new MyProcessWindowFunction())
4.2 ProcessWindowFunction解析
ProcessWindowFunction既是处理函数又是全窗口函数。从名字上也可以推测出，它的本质似乎更倾向于“窗口函数”一些。事实上它的用法也确实跟其他处理函数有很大不同。我们可以从源码中的定义看到这一点：
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9public abstract class ProcessWindowFunction<IN, OUT, KEY, W extends Window>
extends AbstractRichFunction {
...
public abstract void process(KEY key, Context context, Iterable<IN> elements, Collector<OUT> out) throws Exception;
public void clear(Context context) throws Exception {}
public abstract class Context implements java.io.Serializable {...}
}ProcessWindowFunction依然是一个继承了AbstractRichFunction的抽象类，它有四个类型参数：
- IN：input，数据流中窗口任务的输入数据类型。
- OUT：output，窗口任务进行计算之后的输出数据类型。
- KEY：数据中键key的类型。
- W：窗口的类型，是Window的子类型。一般情况下我们定义时间窗口，W就是TimeWindow。
而内部定义的方法，跟我们之前熟悉的处理函数就有所区别了。因为全窗口函数不是逐个处理元素的，所以处理数据的方法在这里并不是.processElement()，而是改成了.process()。方法包含四个参数。
- key：窗口做统计计算基于的键，也就是之前keyBy用来分区的字段。
- context：当前窗口进行计算的上下文，它的类型就是ProcessWindowFunction内部定义的抽象类 Context。
- elements：窗口收集到用来计算的所有数据，这是一个可迭代的集合类型。
- out：用来发送数据输出计算结果的收集器，类型为Collector。
可以明显看出，这里的参数不再是一个输入数据，而是窗口中所有数据的集合。而上下文context所包含的内容也跟其他处理函数有所差别：
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8public abstract class Context implements java.io.Serializable {
public abstract W window();
public abstract long currentProcessingTime();
public abstract long currentWatermark();
public abstract KeyedStateStore windowState();
public abstract KeyedStateStore globalState();
public abstract <X> void output(OutputTag<X> outputTag, X value);
}- 除了可以通过.output()方法定义侧输出流不变外，其他部分都有所变化。这里不再持有TimerService对象，只能通过currentProcessingTime()和currentWatermark()来获取当前时间，所以失去了设置定时器的功能；另外由于当前不是只处理一个数据，所以也不再提供.timestamp()方法。
- 与此同时，也增加了一些获取其他信息的方法：比如可以通过.window()直接获取到当前的窗口对象，也可以通过.windowState()和.globalState()获取到当前自定义的窗口状态和全局状态。注意这里的“窗口状态”是自定义的，不包括窗口本身已经有的状态，针对当前key、当前窗口有效；而“全局状态”同样是自定义的状态，针对当前key的所有窗口有效。
所以我们会发现，ProcessWindowFunction中除了.process()方法外，并没有.onTimer()方法， 而是多出了一个.clear()方法。从名字就可以看出，这主要是方便我们进行窗口的清理工作。如果我们自定义了窗口状态，那么必须在.clear()方法中进行显式地清除，避免内存溢出。
对于窗口而言，它本身的定义就包含了一个触发计算的时间点，其实一般情况下是没有必要再去做定时操作的。如果还想要有定时器的功能，Flink也提供了另外的途径——使用窗口触发器（Trigger），在触发器中也有一个TriggerContext， 它可以起到类似TimerService的作用：获取当前时间、注册和删除定时器，另外还可以获取当前的状态。这样设计无疑会让处理流程更加清晰——定时操作也是一种“触发”，所以我们就 让所有的触发操作归触发器管，而所有处理数据的操作则归窗口函数管。
至于另一种窗口处理函数ProcessAllWindowFunction，它的用法非常类似。区别在于它基于的是 AllWindowedStream，相当于对没有keyBy的数据流直接开窗并调用.process()方法：
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2stream.windowAll( TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.process(new MyProcessAllWindowFunction())
5、应用案例——Top N
- 窗口的计算处理，在实际应用中非常常见。对于一些比较复杂的需求，如果增量聚合函数无法满足，我们就需要考虑使用窗口处理函数这样的“大招”了。
- 网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门url。例如，需要统计最近10秒钟内最热门的两个url链接，并且每5秒钟更新一次。我们知道，这可以用一个滑动窗口来实现，而“热门度”一般可以直接用访问量来表示。于是就需要开滑动窗口收集url的访问数据，按照不同的url进行统计，而后汇总排序并最终输出前两名。这其实就是著名的“Top N”问题。
- 很显然，简单的增量聚合可以得到url链接的访问量，但是后续的排序输出Top N就很难实现了。所以接下来我们用窗口处理函数进行实现。
5.1 使用ProcessAllWindowFunction
一种最简单的想法是，我们干脆不区分url链接，而是将所有访问数据都收集起来，统一进行统计计算。所以可以不做keyBy，直接基于DataStream开窗，然后使用全窗口函数ProcessAllWindowFunction来进行处理。
在窗口中可以用一个HashMap来保存每个url的访问次数，只要遍历窗口中的所有数据，自然就能得到所有url的热门度。最后把HashMap转成一个列表ArrayList，然后进行排序、取出前两名输出就可以了。
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71public class ProcessAllWindowTopN {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.addSource(new ClickSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
public long extractTimestamp(Event element, long
recordTimestamp) {
return element.timestamp;
}
})
);
// 只需要 url 就可以统计数量，所以转换成 String 直接开窗统计
SingleOutputStreamOperator<String> result = eventStream
.map(new MapFunction<Event, String>() {
public String map(Event value) throws Exception {
return value.url;
}
})
.windowAll(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5))) // 开滑动窗口
.process(new ProcessAllWindowFunction<String, String, TimeWindow>() {
public void process(Context context, Iterable<String> elements,
Collector<String> out) throws Exception {
HashMap<String, Long> urlCountMap = new HashMap<>();
// 遍历窗口中数据，将浏览量保存到一个 HashMap 中
for (String url : elements) {
if (urlCountMap.containsKey(url)) {
long count = urlCountMap.get(url);
urlCountMap.put(url, count + 1L);
} else {
urlCountMap.put(url, 1L);
}
}
ArrayList<Tuple2<String, Long>> mapList = new ArrayList<Tuple2<String, Long>>();
// 将浏览量数据放入 ArrayList，进行排序
for (String key : urlCountMap.keySet()) {
mapList.add(Tuple2.of(key, urlCountMap.get(key)));
}
mapList.sort(new Comparator<Tuple2<String, Long>>() {
public int compare(Tuple2<String, Long> o1, Tuple2<String,
Long> o2) {
return o2.f1.intValue() - o1.f1.intValue();
}
});
// 取排序后的前两名，构建输出结果
StringBuilder result = new StringBuilder();
result.append("========================================\n");
for (int i = 0; i < 2; i++) {
Tuple2<String, Long> temp = mapList.get(i);
String info = "浏览量 No." + (i + 1) +
" url：" + temp.f0 +
" 浏览量：" + temp.f1 +
" 窗 口 结 束 时 间 ： " + new Timestamp(context.window().getEnd()) + "\n";
result.append(info);
}
result.append("========================================\n");
out.collect(result.toString());
}
});
result.print();
env.execute();
}
}
5.2 使用KeyedProcessFunction
直接使用ProcessAllWindowFunction的方式显然不够高效。如果我们可以利用增量聚合函数的特性，每来一条数据就更新一次对应url的浏览量，那么到窗口触发计算时只需要做排序输出就可以了。
基于这样的想法，我们可以从两个方面去做优化：一是对数据进行按键分区，分别统计浏览量；二是进行增量聚合，得到结果最后再做排序输出。所以，我们可以使用增量聚合函数AggregateFunction进行浏览量的统计，然后结合ProcessWindowFunction排序输出来实现Top N的需求。
具体实现思路就是，先按照url对数据进行keyBy分区，然后开窗进行增量聚合。这里就会发现一个问题：我们进行按键分区之后，窗口的计算就会只针对当前key有效了；也就是说， 每个窗口的统计结果中，只会有一个url的浏览量，这是无法直接用ProcessWindowFunction进行排序的。所以我们只能分成两步：先对每个url链接统计出浏览量，然后再将统计结果收集起来，排序输出最终结果。因为最后的排序还是基于每个时间窗口的，所以为了让输出的统计结果中包含窗口信息，我们可以之前定义的POJO类UrlViewCount来表示，它包含了 url、浏览量（count）以及窗口的起始结束时间。之后对UrlViewCount的处理，可以先按窗口分区，然后用KeyedProcessFunction来实现。总结处理流程如下：
- 读取数据源；
- 筛选浏览行为（pv）；
- 提取时间戳并生成水位线；
- 按照url进行keyBy分区操作；
- 开长度为1小时、步长为5分钟的事件时间滑动窗口；
- 使用增量聚合函数AggregateFunction，并结合全窗口函数WindowFunction进行窗口聚合，得到每个 url、在每个统计窗口内的浏览量，包装成UrlViewCount；
- 按照窗口进行keyBy分区操作；
- 对同一窗口的统计结果数据，使用KeyedProcessFunction进行收集并排序输出。
糟糕的是，这里又会带来另一个问题。最后我们用KeyedProcessFunction来收集数据做排序，这时面对的就是窗口聚合之后的数据流，而窗口已经不存在了；那到底什么时候会收集齐所有数据呢？这问题听起来似乎有些没道理。我们统计浏览量的窗口已经关闭，就说明了当前已经到了要输出结果的时候，直接输出不就行了吗？
没有这么简单。因为数据流中的元素是逐个到来的，所以即使理论上我们应该“同时”收到很多url的浏览量统计结果，实际也是有先后的、只能一条一条处理。下游任务（就是我们定义的KeyedProcessFunction）看到一个url的统计结果，并不能保证这个时间段的统计数据不会再来了，所以也不能贸然进行排序输出。解决的办法，自然就是要等所有数据到齐了——这很容易让我们联想起水位线设置延迟时间的方法。这里我们也可以“多等一会儿”，等到水位线真正超过了窗口结束时间，要统计的数据就肯定到齐了。
具体实现上，可以采用一个延迟触发的事件时间定时器。基于窗口的结束时间来设定延迟， 其实并不需要等太久——因为我们是靠水位线的推进来触发定时器，而水位线的含义就是“之前的数据都到齐了”。所以我们只需要设置1毫秒的延迟，就一定可以保证这一点。
而在等待过程中，之前已经到达的数据应该缓存起来，我们这里用一个自定义的“列表状态”（ListState）来进行存储，如图所示。这个状态需要使用富函数类的getRuntimeContext()方法获取运行时上下文来定义，我们一般把它放在open()生命周期方法中。之后每来一个UrlViewCount，就把它添加到当前的列表状态中，并注册一个触发时间为窗口结束时间加1毫秒（windowEnd + 1）的定时器。待到水位线到达这个时间，定时器触发，我们可以保证当前窗口所有url的统计结果UrlViewCount都到齐了；于是从状态中取出进行排序输出。
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117public class KeyedProcessTopN {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 从自定义数据源读取数据
SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env.addSource(new
ClickSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
public long extractTimestamp(Event element, long
recordTimestamp) {
return element.timestamp;
}
}));
// 需要按照 url 分组，求出每个 url 的访问量
SingleOutputStreamOperator<UrlViewCount> urlCountStream =
eventStream.keyBy(data -> data.url)
.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
.aggregate(new UrlViewCountAgg(), new UrlViewCountResult());
// 对结果中同一个窗口的统计数据，进行排序处理
SingleOutputStreamOperator<String> result = urlCountStream.keyBy(data -> data.windowEnd).process(new TopN(2));
result.print("result");
env.execute();
}
// 自定义增量聚合
public static class UrlViewCountAgg implements AggregateFunction<Event, Long, Long> {
public Long createAccumulator() {
return 0L;
}
public Long add(Event value, Long accumulator) {
return accumulator + 1;
}
public Long getResult(Long accumulator) {
return accumulator;
}
public Long merge(Long a, Long b) {
return null;
}
}
// 自定义全窗口函数，只需要包装窗口信息
public static class UrlViewCountResult extends ProcessWindowFunction<Long, UrlViewCount, String, TimeWindow> {
public void process(String url, Context context, Iterable<Long> elements, Collector<UrlViewCount> out) throws Exception {
// 结合窗口信息，包装输出内容
Long start = context.window().getStart();
Long end = context.window().getEnd();
out.collect(new UrlViewCount(url, elements.iterator().next(), start, end));
}
}
// 自定义处理函数，排序取 top n
public static class TopN extends KeyedProcessFunction<Long, UrlViewCount, String> {
// 将 n 作为属性
private Integer n;
// 定义一个列表状态
private ListState<UrlViewCount> urlViewCountListState;
public TopN(Integer n) {
this.n = n;
}
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
// 从环境中获取列表状态句柄
urlViewCountListState = getRuntimeContext().getListState(new ListStateDescriptor<UrlViewCount>("url-view-count-list", Types.POJO(UrlViewCount.class)));
}
public void processElement(UrlViewCount value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
// 将 count 数据添加到列表状态中，保存起来
urlViewCountListState.add(value);
// 注册 window end + 1ms 后的定时器，等待所有数据到齐开始排序
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(ctx.getCurrentKey() + 1);
}
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
// 将数据从列表状态变量中取出，放入 ArrayList，方便排序
ArrayList<UrlViewCount> urlViewCountArrayList = new ArrayList<>();
for (UrlViewCount urlViewCount : urlViewCountListState.get()) {
urlViewCountArrayList.add(urlViewCount);
}
// 清空状态，释放资源
urlViewCountListState.clear();
// 排序
urlViewCountArrayList.sort(new Comparator<UrlViewCount>() {
public int compare(UrlViewCount o1, UrlViewCount o2) {
return o2.count.intValue() - o1.count.intValue();
}
});
// 取前两名，构建输出结果
StringBuilder result = new StringBuilder();
result.append("========================================\n");
result.append("窗口结束时间：" + new Timestamp(timestamp - 1) + "\n");
for (int i = 0; i < this.n; i++) {
UrlViewCount UrlViewCount = urlViewCountArrayList.get(i);
String info = "No." + (i + 1) + " "
+ "url：" + UrlViewCount.url + " "
+ "浏览量：" + UrlViewCount.count + "\n";
result.append(info);
}
result.append("========================================\n");
out.collect(result.toString());
}
}
}
- 代码中，我们还利用了定时器的特性：针对同一key、同一时间戳会进行去重。所以对于同一个窗口而言，我们接到统计结果数据后设定的windowEnd + 1的定时器都是一样的，最终只会触发一次计算。而对于不同的key（这里key是windowEnd），定时器和状态都是独立的，所以我们也不用担心不同窗口间数据的干扰。
6、侧输出流(Side Output)
处理函数还有另外一个特有功能，就是将自定义的数据放入“侧输出流”（side output）输 出。这个概念我们并不陌生，之前在讲到窗口处理迟到数据时，最后一招就是输出到侧输出流。而这种处理方式的本质，其实就是处理函数的侧输出流功能。
之前讲到的绝大多数转换算子，输出的都是单一流，流里的数据类型只能有一种。而侧输出流可以认为是“主流”上分叉出的“支流”，所以可以由一条流产生出多条流，而且这些流中的数据类型还可以不一样。利用这个功能可以很容易地实现“分流”操作。
具体应用时，只要在处理函数的.processElement()或者.onTimer()方法中，调用上下文的.output()方法就可以了。
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11DataStream<Integer> stream = env.addSource(...);
SingleOutputStreamOperator<Long> longStream = stream.process(new ProcessFunction<Integer, Long>() {
public void processElement( Integer value, Context ctx, Collector<Integer>
out) throws Exception {
// 转换成 Long，输出到主流中
out.collect(Long.valueOf(value));
// 转换成 String，输出到侧输出流中
ctx.output(outputTag, "side-output: " + String.valueOf(value));
}
});这里output()方法需要传入两个参数，第一个是一个“输出标签”OutputTag，用来标识侧输出流，一般会在外部统一声明；第二个就是要输出的数据。我们可以在外部先将OutputTag声明出来：
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OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<String>("side-output") {};
如果想要获取这个侧输出流，可以基于处理之后的DataStream直接调用.getSideOutput()方法，传入对应的OutputTag，这个方式与窗口API中获取侧输出流是完全一样的。
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DataStream<String> stringStream = longStream.getSideOutput(outputTag);