【Flink】Process Function

1、ProcessFunction解析

[1.1 抽象方法.processElement()](#1.1 抽象方法.processElement())

[1.2 非抽象方法.onTimer()](#1.2 非抽象方法.onTimer())

2、Flink中8个不同的处理函数

[2.1 ProcessFunction](#2.1 ProcessFunction)

[2.2 KeyedProcessFunction](#2.2 KeyedProcessFunction)

[2.3 ProcessWindowFunction](#2.3 ProcessWindowFunction)

[2.4 ProcessAllWindowFunction](#2.4 ProcessAllWindowFunction)

[2.5 CoProcessFunction](#2.5 CoProcessFunction)

[2.6 ProcessJoinFunction](#2.6 ProcessJoinFunction)

[2.7 BroadcastProcessFunction](#2.7 BroadcastProcessFunction)

[2.8 KeyedBroadcastProcessFunction](#2.8 KeyedBroadcastProcessFunction)

3、按键分区处理函数

[3.1 定时器（Timer）和定时服务（TimerService）](#3.1 定时器（Timer）和定时服务（TimerService）)

4、窗口处理函数

[4.1 窗口函数使用](#4.1 窗口函数使用)

[4.2 ProcessWindowFunction解析](#4.2 ProcessWindowFunction解析)

它是底层提炼的一个可以自定义处理逻辑的操作，被叫作"处理函数"（process function）。

1、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()。

java 复制代码

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 {}
    ...

}

1.1 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()。
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、map、filter这样的基本转换功能；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。

1.2 非抽象方法.onTimer()

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。

注意：在Flink中，只有"按键分区流"KeyedStream才支持设置定时器的操作。

2、Flink中8个不同的处理函数

2.1 ProcessFunction

最基本的处理函数，基于DataStream直接调用.process()时作为参数传入。

2.2 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，比如基于KeyedStream。

2.3 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。

2.4 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。

2.5 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。关于流的连接合并操作，我们会在后续章节详细介绍。

2.6 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。

2.7 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。关于广播流的相关操作，我们会在后续章节详细介绍。

2.8 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。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

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。

3.1 定时器（ Timer ）和定时服务（ TimerService ）

定时服务与当前运行的环境有关。ProcessFunction的上下文（Context）中提供了.timerService()方法，可以直接返回一个TimerService对象。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：

java 复制代码

// 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);

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。

java 复制代码

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


        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
                .socketTextStream("hadoop102", 7777)
                .map(new WaterSensorMapFunction())
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy
                                .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
                                .withTimestampAssigner((element, ts) -> element.getTs() * 1000L)
                );


        KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId());

        // TODO Process:keyed
        SingleOutputStreamOperator<String> process = sensorKS.process(
                new KeyedProcessFunction<String, WaterSensor, String>() {
                    /**
                     * 来一条数据调用一次
                     * @param value
                     * @param ctx
                     * @param out
                     * @throws Exception
                     */
                    @Override
                    public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        //获取当前数据的key
                        String currentKey = ctx.getCurrentKey();

                        // TODO 1.定时器注册
                        TimerService timerService = ctx.timerService();

                        // 1、事件时间的案例
                        Long currentEventTime = ctx.timestamp(); // 数据中提取出来的事件时间
                        timerService.registerEventTimeTimer(5000L);
                        System.out.println("当前key=" + currentKey + ",当前时间=" + currentEventTime + ",注册了一个5s的定时器");

                        // 2、处理时间的案例
//                        long currentTs = timerService.currentProcessingTime();
//                        timerService.registerProcessingTimeTimer(currentTs + 5000L);
//                        System.out.println("当前key=" + currentKey + ",当前时间=" + currentTs + ",注册了一个5s后的定时器");


                        // 3、获取 process的 当前watermark
//                        long currentWatermark = timerService.currentWatermark();
//                        System.out.println("当前数据=" + value + ",当前watermark=" + currentWatermark);


                        
                        // 注册定时器： 处理时间、事件时间
//                        timerService.registerProcessingTimeTimer();
//                        timerService.registerEventTimeTimer();
                        // 删除定时器： 处理时间、事件时间
//                        timerService.deleteEventTimeTimer();
//                        timerService.deleteProcessingTimeTimer();

                        // 获取当前时间进展： 处理时间-当前系统时间，  事件时间-当前watermark
//                        long currentTs = timerService.currentProcessingTime();
//                        long wm = timerService.currentWatermark();
                    }


                    /**
                     * TODO 2.时间进展到定时器注册的时间，调用该方法
                     * @param timestamp 当前时间进展，就是定时器被触发时的时间
                     * @param ctx       上下文
                     * @param out       采集器
                     * @throws Exception
                     */
                    @Override
                    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        super.onTimer(timestamp, ctx, out);
                        String currentKey = ctx.getCurrentKey();

                        System.out.println("key=" + currentKey + "现在时间是" + timestamp + "定时器触发");
                    }
                }
        );

        process.print();

        env.execute();
    }
}

4、窗口处理函数

除了KeyedProcessFunction，另外一大类常用的处理函数，就是基于窗口的ProcessWindowFunction和ProcessAllWindowFunction了。

4.1 窗口函数使用

java 复制代码

stream.keyBy( t -> t.f0 )
        .window( TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)) )
        .process(new MyProcessWindowFunction())

4.2 ProcessWindowFunction 解析

java 复制代码

public 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。

ProcessWindowFunction里面处理数据的核心方法.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：

java 复制代码

public 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。

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：

java 复制代码

stream.windowAll( TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)) )
    .process(new MyProcessAllWindowFunction())