flink对状态ttl进行单元测试

背景

在处理键值分区状态时，使用ttl设置过期时间是我们经常使用的，但是任何代码的修改都需要首先进行单元测试，本文就使用单元测试来验证一下状态ttl的设置是否正确

测试状态ttl超时的单元测试

首先看一下处理函数：

java 复制代码

// 处理函数
public class MyStateProcessFunction extends KeyedProcessFunction<String, String, String> {
 
    // 键值分区状态
    ValueState<String> previousInput;
 
    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        ValueStateDescriptor stateDescriptor = new ValueStateDescriptor<String>("previousInput", Types.STRING);
        // 状态ttl超时时间设置
        StateTtlConfig ttlConfig =
                StateTtlConfig.newBuilder(Time.minutes(1)).setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite)
                        .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)
                        // check 10 keys for every state access
                        .cleanupIncrementally(10, false).build();
        stateDescriptor.enableTimeToLive(ttlConfig);
        previousInput = getRuntimeContext().getState(stateDescriptor);
    }
 
    @Override
    public void processElement(String in, Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
        context.timerService().registerProcessingTimeTimer(100);
        String out = (Objects.nonNull(previousInput.value()) ? previousInput.value() : "") + in;
        collector.collect(out);
        if (!in.contains("NotUpdate")) {// 为了模仿有访问状态，但是不更新状态，正常情况下业务逻辑是访问其他key组的其它state，而一直没有访问的key的状态会在超时时间到之后被清理掉
            previousInput.update(in);
        }
    }
 
    @Override
    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        if (Objects.nonNull(previousInput.value())) {
            out.collect(String.format("timer trigger %s", previousInput.value()));
        } else {
            out.collect(String.format("timer trigger state clear", previousInput.value()));
        }
    }
 
}

单元测试代码:

java 复制代码

/**
 * 测试状态处理函数，包含状态的ttl配置,以及ontimer方法
 **/
@Test
public void testKeyedStateProcessFunction() throws Exception {
    MyStateProcessFunction myStateProcessFunction = new MyStateProcessFunction();
    OneInputStreamOperatorTestHarness<String, String> testHarness =
            ProcessFunctionTestHarnesses.forKeyedProcessFunction(myStateProcessFunction, x -> "1", Types.STRING);
    testHarness.open();
    testHarness.processElement("hello", 10);
    // 注册了一个定时器,定时器100后过期
    Assert.assertEquals(1, testHarness.numProcessingTimeTimers());
    // 测试输出
    Assert.assertEquals(Lists.newArrayList("hello"), testHarness.extractOutputValues());
    ValueState<String> previousInput = myStateProcessFunction.getRuntimeContext()
            .getState(new ValueStateDescriptor<>("previousInput", Types.STRING));
    // 查看下状态应该已经被设置
    Assert.assertEquals("hello", previousInput.value());
 
    testHarness.processElement("world", 10);
    // 再次测试输出
    Assert.assertEquals(Lists.newArrayList("hello", "helloworld"), testHarness.extractOutputValues());
    // 再次查看下状态应该已经被设置
    Assert.assertEquals("world", previousInput.value());
 
    // 设置时间为1分钟,让状态超时
    testHarness.setStateTtlProcessingTime(Time.minutes(1).toMilliseconds());
    // 触发下状态访问,这样flink就会清理，正常生产中不需要这一步，访问状态本来就一直在进行中，只是可能是其他key分组的状态
    testHarness.processElement("NotUpdate1", System.currentTimeMillis());
    // 查看下状态应该已经被清理
    Assert.assertNull(previousInput.value());
 
    // 设置让定时器过期,顺带确认下状态已经被清理
    testHarness.setProcessingTime(100);
 
    // 测试输出(包含两个输入+一个定时器的输出)
    Assert.assertEquals(Lists.newArrayList("hello", "helloworld", "NotUpdate1", "timer trigger state clear"),
            testHarness.extractOutputValues());
    testHarness.close();
}

测试代码中已经包含了详细的注解，我们实现自己的ttl单元测试时可以参考下