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內容:所有原創文章分類彙總及配套原始碼,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;
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本篇概覽
- 本文是《CoProcessFunction實戰三部曲》的終篇,主要內容是在CoProcessFunction中使用定時器和側輸出,對上一篇的功能進行增強;
- 回顧上一篇的功能:一號流收到aaa後儲存在狀態中,直到二號流收到aaa,把兩個aaa的值相加後輸出到下游;
- 上述功能有個問題:二號流如果一直收不到aaa,下游就一直沒有aaa的輸出,相當於進入一號流的aaa已經石沉大海了;
- 今天的實戰就是修復上述問題:aaa在一個流中出現後,10秒之內如果出現在另一個流中,就像以前那樣值相加,輸出到下游,如果10秒內沒有出現在另一個流,就流向側輸出,再將所有狀態清理乾淨;
參考文章
梳理流程
- 為了編碼的邏輯正確,我們們把正常和異常的流程先梳理清楚;
- 下圖是正常流程:aaa在一號流出現後,10秒內又在二號流出現了,於是相加並流向下遊:
- 再來看異常的流程,如下圖,一號流在16:14:01收到aaa,但二號流一直沒有收到aaa,等到10秒後,也就是16:14:11,定時器被觸發,從狀態1得知10秒前一號流收到過aaa,於是將資料流向一號側輸出:
- 接下來編碼實現上面的功能;
原始碼下載
如果您不想寫程式碼,整個系列的原始碼可在GitHub下載到,地址和連結資訊如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos):
名稱 | 連結 | 備註 |
---|---|---|
專案主頁 | https://github.com/zq2599/blog_demos | 該專案在GitHub上的主頁 |
git倉庫地址(https) | https://github.com/zq2599/blog_demos.git | 該專案原始碼的倉庫地址,https協議 |
git倉庫地址(ssh) | git@github.com:zq2599/blog_demos.git | 該專案原始碼的倉庫地址,ssh協議 |
這個git專案中有多個資料夾,本章的應用在flinkstudy資料夾下,如下圖紅框所示:
CoProcessFunction的子類
-
前面的兩篇實戰中,CoProcessFunction的子類都寫成了匿名類,如下圖紅框:
-
本文中,CoProcessFunction子類會用到外部類的成員變數,因此不能再用匿名類了,新增CoProcessFunction的子類ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction.java,稍後會說明幾個關鍵點:
package com.bolingcavalry.coprocessfunction;
import com.bolingcavalry.Utils;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
/**
* 實現雙流業務邏輯的功能類
*/
public class ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction extends CoProcessFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction.class);
/**
* 等待時間
*/
private static final long WAIT_TIME = 10000L;
public ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction(OutputTag<String> source1SideOutput, OutputTag<String> source2SideOutput) {
super();
this.source1SideOutput = source1SideOutput;
this.source2SideOutput = source2SideOutput;
}
private OutputTag<String> source1SideOutput;
private OutputTag<String> source2SideOutput;
// 某個key在processElement1中存入的狀態
private ValueState<Integer> state1;
// 某個key在processElement2中存入的狀態
private ValueState<Integer> state2;
// 如果建立了定時器,就在狀態中儲存定時器的key
private ValueState<Long> timerState;
// onTimer中拿不到當前key,只能提前儲存在狀態中(KeyedProcessFunction的OnTimerContext有API可以取到,但是CoProcessFunction的OnTimerContext卻沒有)
private ValueState<String> currentKeyState;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
// 初始化狀態
state1 = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("myState1", Integer.class));
state2 = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("myState2", Integer.class));
timerState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("timerState", Long.class));
currentKeyState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("currentKeyState", String.class));
}
/**
* 所有狀態都清理掉
*/
private void clearAllState() {
state1.clear();
state2.clear();
currentKeyState.clear();
timerState.clear();
}
@Override
public void processElement1(Tuple2<String, Integer> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
logger.info("processElement1:處理元素1:{}", value);
String key = value.f0;
Integer value2 = state2.value();
// value2為空,就表示processElement2還沒有處理或這個key,
// 這時候就把value1儲存起來
if(null==value2) {
logger.info("processElement1:2號流還未收到過[{}],把1號流收到的值[{}]儲存起來", key, value.f1);
state1.update(value.f1);
currentKeyState.update(key);
// 開始10秒的定時器,10秒後會進入
long timerKey = ctx.timestamp() + WAIT_TIME;
ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(timerKey);
// 儲存定時器的key
timerState.update(timerKey);
logger.info("processElement1:建立定時器[{}],等待2號流接收資料", Utils.time(timerKey));
} else {
logger.info("processElement1:2號流收到過[{}],值是[{}],現在把兩個值相加後輸出", key, value2);
// 輸出一個新的元素到下游節點
out.collect(new Tuple2<>(key, value.f1 + value2));
// 刪除定時器(這個定時器應該是processElement2建立的)
long timerKey = timerState.value();
logger.info("processElement1:[{}]的新元素已輸出到下游,刪除定時器[{}]", key, Utils.time(timerKey));
ctx.timerService().deleteProcessingTimeTimer(timerKey);
clearAllState();
}
}
@Override
public void processElement2(Tuple2<String, Integer> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
logger.info("processElement2:處理元素2:{}", value);
String key = value.f0;
Integer value1 = state1.value();
// value1為空,就表示processElement1還沒有處理或這個key,
// 這時候就把value2儲存起來
if(null==value1) {
logger.info("processElement2:1號流還未收到過[{}],把2號流收到的值[{}]儲存起來", key, value.f1);
state2.update(value.f1);
currentKeyState.update(key);
// 開始10秒的定時器,10秒後會進入
long timerKey = ctx.timestamp() + WAIT_TIME;
ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(timerKey);
// 儲存定時器的key
timerState.update(timerKey);
logger.info("processElement2:建立定時器[{}],等待1號流接收資料", Utils.time(timerKey));
} else {
logger.info("processElement2:1號流收到過[{}],值是[{}],現在把兩個值相加後輸出", key, value1);
// 輸出一個新的元素到下游節點
out.collect(new Tuple2<>(key, value.f1 + value1));
// 刪除定時器(這個定時器應該是processElement1建立的)
long timerKey = timerState.value();
logger.info("processElement2:[{}]的新元素已輸出到下游,刪除定時器[{}]", key, Utils.time(timerKey));
ctx.timerService().deleteProcessingTimeTimer(timerKey);
clearAllState();
}
}
@Override
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
super.onTimer(timestamp, ctx, out);
String key = currentKeyState.value();
// 定時器被觸發,意味著此key只在一箇中出現過
logger.info("[{}]的定時器[{}]被觸發了", key, Utils.time(timestamp));
Integer value1 = state1.value();
Integer value2 = state2.value();
if(null!=value1) {
logger.info("只有1號流收到過[{}],值為[{}]", key, value1);
// 側輸出
ctx.output(source1SideOutput, "source1 side, key [" + key+ "], value [" + value1 + "]");
}
if(null!=value2) {
logger.info("只有2號流收到過[{}],值為[{}]", key, value2);
// 側輸出
ctx.output(source2SideOutput, "source2 side, key [" + key+ "], value [" + value2 + "]");
}
clearAllState();
}
}
- 關鍵點之一:新增狀態timerState,用於儲存定時器的key;
- 關鍵點之二:CoProcessFunction的onTimer中拿不到當前key(KeyedProcessFunction可以,其OnTimerContext類提供了API),因此新增狀態currentKeyState,這樣在onTimer中就知道當前key了;
- 關鍵點之三:processElement1中,處理aaa時, 如果2號流還沒收到過aaa,就存入狀態,並啟動10秒定時器;
- 關鍵點之四:processElement2處理aaa時,發現1號流收到過aaa,就相加再輸出到下游,並且刪除processElement1中建立的定時器,aaa相關的所有狀態也全部清理掉;
- 關鍵點之五:如果10秒內aaa在兩個流中都出現過,那麼一定會流入下游並且定時器會被刪除,因此,一旦onTimer被執行,意味著aaa只在一個流中出現過,而且已經過去10秒了,此時在onTimer中可以執行流向側輸出的操作;
- 以上就是雙流處理的邏輯和程式碼,接下來編寫AbstractCoProcessFunctionExecutor的子類;
業務執行類AddTwoSourceValueWithTimeout
- 負責執行整個功能的,是抽象類AbstractCoProcessFunctionExecutor的子類,如下,稍後會說明幾個關鍵點:
package com.bolingcavalry.coprocessfunction;
import com.bolingcavalry.Utils;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
import org.apache.flink.util.OutputTag;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
/**
* @author will
* @email zq2599@gmail.com
* @date 2020-11-11 09:48
* @description 將兩個流中相通key的value相加,當key在一個流中出現後,
* 會在有限時間內等待它在另一個流中出現,如果超過等待時間任未出現就在旁路輸出
*/
public class AddTwoSourceValueWithTimeout extends AbstractCoProcessFunctionExecutor {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AddTwoSourceValueWithTimeout.class);
// 假設aaa流入1號源後,在2號源超過10秒沒有收到aaa,那麼1號源的aaa就會流入source1SideOutput
final OutputTag<String> source1SideOutput = new OutputTag<String>("source1-sideoutput"){};
// 假設aaa流入2號源後,如果1號源超過10秒沒有收到aaa,那麼2號源的aaa就會流入source2SideOutput
final OutputTag<String> source2SideOutput = new OutputTag<String>("source2-sideoutput"){};
/**
* 重寫父類的方法,保持父類邏輯不變,僅增加了時間戳分配器,向元素中加入時間戳
* @param port
* @return
*/
@Override
protected KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> buildStreamFromSocket(StreamExecutionEnvironment env, int port) {
return env
// 監聽埠
.socketTextStream("localhost", port)
// 得到的字串"aaa,3"轉成Tuple2例項,f0="aaa",f1=3
.map(new WordCountMap())
// 設定時間戳分配器,用當前時間作為時間戳
.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks<Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public long extractTimestamp(Tuple2<String, Integer> element, long previousElementTimestamp) {
long timestamp = System.currentTimeMillis();
logger.info("新增時間戳,值:{},時間戳:{}", element, Utils.time(timestamp));
// 使用當前系統時間作為時間戳
return timestamp;
}
@Override
public Watermark getCurrentWatermark() {
// 本例不需要watermark,返回null
return null;
}
})
// 將單詞作為key分割槽
.keyBy(0);
}
@Override
protected CoProcessFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> getCoProcessFunctionInstance() {
return new ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction(source1SideOutput, source2SideOutput);
}
@Override
protected void doSideOutput(SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mainDataStream) {
// 兩個側輸出都直接列印
mainDataStream.getSideOutput(source1SideOutput).print();
mainDataStream.getSideOutput(source2SideOutput).print();
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
new AddTwoSourceValueWithTimeout().execute();
}
}
- 關鍵點之一:增減成員變數source1SideOutput和source2SideOutput,用於側輸出;
- 關鍵點之二:重寫父類的buildStreamFromSocket方法,加了個時間戳分配器,這樣每個元素都帶有時間戳;
- 關鍵點之三:重寫父類的doSideOutput方法,這裡面會把側輸出的資料列印出來;
- 以上就是所有程式碼了,接下來開始驗證;
驗證(不超時的操作)
- 分別開啟本機的9998和9999埠,我這裡是MacBook,執行nc -l 9998和nc -l 9999
- 啟動Flink應用,如果您和我一樣是Mac電腦,直接執行AddTwoSourceValueWithTimeout.main方法即可(如果是windows電腦,我這沒試過,不過做成jar線上部署也是可以的);
- 在監聽9998埠的控制檯輸入aaa,1,此時flink控制檯輸出如下,可見processElement1方法中,讀取state2為空,表示aaa在2號流還未出現過,此時的aaa是首次出現,應該放入state中儲存,並且建立了定時器:
18:18:10,472 INFO AddTwoSourceValueWithTimeout - 新增時間戳,值:(aaa,1),時間戳:2020-11-12 06:18:10
18:18:10,550 INFO ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction - processElement1:處理元素1:(aaa,1)
18:18:10,550 INFO ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction - processElement1:2號流還未收到過[aaa],把1號流收到的值[1]儲存起來
18:18:10,553 INFO ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction - processElement1:建立定時器[2020-11-12 06:18:20],等待2號流接收資料
- 儘快在監聽9999埠的控制檯輸入aaa,2,flink日誌如下所示,可見相加後輸出到下游,並且定時器也刪除了:
18:18:15,813 INFO AddTwoSourceValueWithTimeout - 新增時間戳,值:(aaa,2),時間戳:2020-11-12 06:18:15
18:18:15,887 INFO ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction - processElement2:處理元素2:(aaa,2)
18:18:15,887 INFO ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction - processElement2:1號流收到過[aaa],值是[1],現在把兩個值相加後輸出
(aaa,3)
18:18:15,888 INFO ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction - processElement2:[aaa]的新元素已輸出到下游,刪除定時器[2020-11-12 06:18:20]
驗證(超時的操作)
- 前面試過了正常流程,再來試試超時流程是否符合預期;
- 在監聽9998埠的控制檯輸入aaa,1,然後等待十秒,flink控制檯輸出如下,可見定時器被觸發,並且aaa流向了1號流的側輸出:
18:23:37,393 INFO AddTwoSourceValueWithTimeout - 新增時間戳,值:(aaa,1),時間戳:2020-11-12 06:23:37
18:23:37,417 INFO ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction - processElement1:處理元素1:(aaa,1)
18:23:37,417 INFO ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction - processElement1:2號流還未收到過[aaa],把1號流收到的值[1]儲存起來
18:23:37,417 INFO ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction - processElement1:建立定時器[2020-11-12 06:23:47],等待2號流接收資料
18:23:47,398 INFO ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction - [aaa]的定時器[2020-11-12 06:23:47]被觸發了
18:23:47,399 INFO ExecuteWithTimeoutCoProcessFunction - 只有1號流收到過[aaa],值為[1]
source1 side, key [aaa], value [1]
- 至此,CoProcessFunction實戰三部曲已經全部完成了,希望這三次實戰能夠給您一些參考,幫您更快掌握和理解CoProcessFunction;
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