Flink (九)：DataStream API (六) Process Function

1. ProcessFunction

ProcessFunction 是一种底层的流处理操作，基于它用户可以访问（无环）流应用程序的所有基本构建块

事件（流元素）
状态（容错，一致性，仅在 keyed stream 上）
定时器（事件时间和处理时间，仅在 keyed stream 上）

可以将 ProcessFunction 视为一种可以访问 keyed state 和定时器的 FlatMapFunction。Flink 为收到的输入流中的每个事件都调用该函数来进行处理。对于容错，与其它有状态的函数类似，ProcessFunction 可以通过 RuntimeContext 访问 Flink 的keyed state。定时器允许应用程序对处理时间和事件时间中的更改做出反应。每次调用 processElement(...) 时参数中都会提供一个 Context 对象，该对象可以访问元素的事件时间戳和 TimerService。

TimerService 可用于为将来特定的事件时间/处理时间注册回调。特定事件时间的 onTimer(...) 回调函数会在当前对齐的 watermark 超过所注册的时间戳时调用。特定处理时间的 onTimer(...) 回调函数则会在系统物理时间超过所注册的时间戳时调用。在该调用期间，所有状态会被再次绑定到创建定时器时的键上，从而允许定时器操作与之对应的 keyed state。如果想要访问 keyed state 和定时器，需要在 keyed stream 上使用 ProcessFunction。

java 复制代码

stream.keyBy(...).process(new MyProcessFunction());

2. 底层 Join

为了在两个输入上实现底层操作，应用程序可以使用 CoProcessFunction 或 KeyedCoProcessFunction。这些函数绑定两个不同的输入，从两个不同的输入中获取元素并分别调用 processElement1(...) 和 processElement2(...) 进行处理。

实现底层 join 一般需要遵循以下模式：

为一个输入（或两者）创建状态对象。
从某个输入接收元素时更新状态。
从另一个输入接收元素时，查询状态并生成 join 结果。

例如，你可能会将客户数据与金融交易进行 join，同时想要保留客户数据的状态。如果你希望即使在出现乱序事件时仍然可以得到完整且确定的 join 结果，你可以通过注册一个定时器在客户数据流的 watermark 已经超过当前这条金融交易记录时计算和发送 join 结果。

在下面的例子中，KeyedProcessFunction 维护每个键的计数，并且每次超过一分钟（事件时间）没有更新时输出一次键/计数对。

计数，键和最后修改时间存储在 ValueState 中，它由键隐式限定范围。
对于每条记录，KeyedProcessFunction 递增计数器并设置最后修改时间。
对于每条记录，该函数还会注册了一个一分钟后（事件时间）的回调函数。
在每次回调时，它会根据注册的时间和最后修改时间进行比较，如果正好差一分钟则输出键/计数对（即，在该分钟内没有进一步更新）

这个简单的例子本身可以用会话窗口（session window）实现，这里我们使用 KeyedProcessFunction 来展示使用它的基本模式。

java 复制代码

import org.apache.flink.api.common.functions.OpenContext;
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.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction.Context;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction.OnTimerContext;
import org.apache.flink.util.Collector;


// 源数据流
DataStream<Tuple2<String, String>> stream = ...;

// 使用 process function 来处理一个 Keyed Stream 
DataStream<Tuple2<String, Long>> result = stream
    .keyBy(value -> value.f0)
    .process(new CountWithTimeoutFunction());

/**
 * 在状态中保存的数据类型
 */
public class CountWithTimestamp {

    public String key;
    public long count;
    public long lastModified;
}

/**
 * 用来维护数量和超时的 ProcessFunction 实现
 */
public class CountWithTimeoutFunction 
        extends KeyedProcessFunction<Tuple, Tuple2<String, String>, Tuple2<String, Long>> {

    /** 由 process function 管理的状态 */
    private ValueState<CountWithTimestamp> state;

    @Override
    public void open(OpenContext openContext) throws Exception {
        state = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("myState", CountWithTimestamp.class));
    }

    @Override
    public void processElement(
            Tuple2<String, String> value, 
            Context ctx, 
            Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {

        // 获得当前的数量
        CountWithTimestamp current = state.value();
        if (current == null) {
            current = new CountWithTimestamp();
            current.key = value.f0;
        }

        // 更新状态中的数量
        current.count++;

        // 将状态中的最后修改时间改为记录的事件时间
        current.lastModified = ctx.timestamp();

        // 将更新后的状态写回
        state.update(current);

        // 注册一个 60s 之后的事件时间回调 
        ctx.timerService().registerEventTimeTimer(current.lastModified + 60000);
    }

    @Override
    public void onTimer(
            long timestamp, 
            OnTimerContext ctx, 
            Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {

        // 获得注册该回调时使用的键对应的状态
        CountWithTimestamp result = state.value();

        // 检查当前回调时否是最新的回调还是后续注册了新的回调
        if (timestamp == result.lastModified + 60000) {
            // 超时后发送状态
            out.collect(new Tuple2<String, Long>(result.key, result.count));
        }
    }
}

在 Flink 1.4.0 之前，在调用处理时间定时器时，ProcessFunction.onTimer() 方法将当前的处理时间设置为事件时间的时间戳。此行为非常不明显，用户可能不会注意到。然而，这样做是有害的，因为处理时间的时间戳是不确定的，并且和 watermark 不一致。此外，用户依赖于此错误的时间戳来实现逻辑很有可能导致非预期的错误。因此，我们决定对其进行修复。在 1.4.0 后，使用此错误的事件时间时间戳的 Flink 作业将失败，用户应将其作业更正为正确的逻辑。

3. KeyedProcessFunction

KeyedProcessFunction 是 ProcessFunction 的一个扩展, 可以在其 onTimer(...) 方法中访问定时器的键。

java 复制代码

@Override
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<OUT> out) throws Exception {
    K key = ctx.getCurrentKey();
    // ...
}

4. Timers

两种定时器（处理时间定时器和事件时间定时器）都在 TimerService 内部维护，并排队等待执行。对于相同的键和时间戳，TimerService 会删除重复的定时器，即每个键和时间戳最多有一个定时器。如果为同一时间戳注册了多个定时器，则只调用一次 onTimer() 方法。Flink 会同步 onTimer() 和 processElement() 的调用，因此用户不必担心状态的并发修改。

4.1 Fault Tolerance

定时器支持容错，它会和应用程序的状态一起进行 checkpoint。当进行故障恢复或从保存点启动应用程序时，定时器也会被恢复。当应用程序从故障中恢复或从保存点启动时，可能会发生这种情况。即：在恢复之前就应该触发的处理时间定时器会立即触发。

除了使用基于 RocksDB backend 的增量 snapshots 并使用基于 Heap 的定时器的情况外，Flink 总是会异步执行计算器的快照操作。大量定时器会增加 checkpoint 的时间，因为定时器是需要 checkpoint 的状态的一部分。

4.2 Timer Coalescing

由于 Flink 中每个键和时间戳只保存一个定时器，因此可以通过降低定时器的精度来合并它们，从而减少定时器的数量。

对于精度为 1 秒（事件或处理时间）的定时器，可以将目标时间向下舍入为整秒。定时器最多会提前 1 秒，但不迟于要求的毫秒精度。这样，每个键在每秒内最多有一个定时器。

java 复制代码

long coalescedTime = ((ctx.timestamp() + timeout) / 1000) * 1000;
ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(coalescedTime);

由于事件时间定时器仅在 watermark 到来时才触发，因此还可以将下一个 watermark 到达前的定时器与当前定时器合并：

java 复制代码

long coalescedTime = ctx.timerService().currentWatermark() + 1;
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(coalescedTime);

定时器也可以按照以下方式被停止或者删除：

停止处理时间定时器：

java 复制代码

long timestampOfTimerToStop = ...;
ctx.timerService().deleteProcessingTimeTimer(timestampOfTimerToStop);

停止事件时间定时器：

java 复制代码

long timestampOfTimerToStop = ...;
ctx.timerService().deleteEventTimeTimer(timestampOfTimerToStop);

如果没有注册给定时间戳的定时器，则停止定时器不会产生影响。