从零开始学Flink：Flink 双流 JOIN 实战详解

在前一篇《Flink SQL 窗口(Window)操作详解》中，我们已经打好了时间与窗口的基础。

但在真实业务里，单条流上的聚合往往只是第一步，更常见的需求是把多条业务流关联起来一起看，例如：

订单流 + 支付流：衡量下单到付款的转化效果
浏览流 + 下单流：分析从曝光、点击到下单的完整漏斗
用户行为流 + 用户画像维表：驱动推荐、风控等在线决策

这些需求背后的共性能力就是：双流 JOIN。

本文以「订单流 + 支付流」为主线，从环境准备、建表、造数到 JOIN 查询，一步步带你搞懂 Flink SQL 中的双流 JOIN 思路与实践。

一、双流 JOIN 适用的典型场景

订单与支付关联：找出已下单但未支付、支付失败等情况
广告曝光与点击关联：计算点击率、转化路径
日志与告警规则关联：实时检测异常行为

这些场景有两个共同特征：

两条都是事实流（不断追加的新事件）
需要在时间范围内去匹配事件（谁先发生、允许多长时间内匹配）

因此在流计算中做 JOIN，一定绕不开时间字段 和水位线（Watermark）。

二、Flink 中常见的 JOIN 类型

在 Flink SQL 的流模式下，常见的双流关联方式有：

普通 JOIN：基于等值条件 + 时间字段的 JOIN
Interval Join：基于「时间区间」的双流 JOIN
Temporal Join：一条流 + 维表（变更流）的时态关联

本篇主要聚焦前两种，更贴近「订单流 + 支付流」这样的事实双流场景。

三、准备示例数据表

安装 Kafka（环境前提）

在 WSL2 的 Ubuntu 环境中安装并启动 Kafka，请参考《从零开始学Flink：数据源》。

安装 Flink Kafka SQL Connector

需要把 Flink 的 Kafka SQL Connector JAR 包，放到 $FLINK_HOME/lib 目录下。

以本系列示例使用的 Flink 1.20.1 + Kafka 3.4.0-1.20 为例，可以这样操作：

确认你的 Flink 安装目录（假设为 /opt/flink）：
bash 复制代码
```
export FLINK_HOME=/opt/flink
```

复制代码

下载 Kafka SQL Connector JAR 到 Flink 的 lib 目录：
bash 复制代码
```
cd $FLINK_HOME/lib
wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-kafka/3.4.0-1.20/flink-sql-connector-kafka-3.4.0-1.20.jar
```
如果你是 Windows + WSL2，可以在 WSL2 里执行同样的命令；或者用浏览器下载后手动拷贝到 lib 目录。
如果你使用的是独立集群或远程集群，需要重启 Flink 集群，让新 JAR 在 JobManager/TaskManager 上生效：
bash 复制代码
```
cd $FLINK_HOME
bin/stop-cluster.sh
bin/start-cluster.sh
```
如果只是本地直接运行 bin/sql-client.sh 启动内嵌 mini-cluster，则只需重启 SQL Client 即可。
启动 Flink SQL Client，然后执行本文后续的建表与查询示例：
bash 复制代码
```
cd $FLINK_HOME
bin/sql-client.sh
```

准备 Kafka 中的示例数据表

我们假设已经从 Kafka 中读取两条流：

orders：订单流
payments：支付流

并在建表时定义了事件时间和水位线：

sql 复制代码

CREATE TABLE orders (
  order_id     STRING,
  user_id      STRING,
  order_amount DECIMAL(10, 2),
  order_time   TIMESTAMP_LTZ(3),
  WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'orders',
  'properties.bootstrap.servers' = '127.0.0.1:9092',
  'properties.group.id' = 'flink-orders',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'json',
  'json.timestamp-format.standard' = 'ISO-8601'
);

CREATE TABLE payments (
  pay_id     STRING,
  order_id   STRING,
  pay_amount DECIMAL(10, 2),
  pay_time   TIMESTAMP_LTZ(3),
  WATERMARK FOR pay_time AS pay_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'payments',
  'properties.bootstrap.servers' = '127.0.0.1:9092',
  'properties.group.id' = 'flink-payments',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'json',
  'json.timestamp-format.standard' = 'ISO-8601'
);

有了时间字段和水位线，Flink 才能在流模式下安全地做双流 JOIN，并在「时间窗」关闭后清理状态。

使用 Kafka Console Producer 造测试数据

上面的 DDL 建好了 orders 和 payments 两张表，对应的是 Kafka 中的两个 Topic。接下来我们用 Kafka 自带的命令行工具写入几条 JSON 测试数据。

假设你已经在 WSL2 的 Ubuntu 中启动好了 Kafka（包括 ZooKeeper 或 KRaft），进入 Kafka 安装目录，执行：

1. 往订单 Topic 写入数据

bash 复制代码

bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --topic orders

在命令行中输入几条 JSON 数据（按回车发送一条）：

json 复制代码

{"order_id":"o_1","user_id":"u_1","order_amount":100.00,"order_time":"2026-02-16T14:41:00Z"}
{"order_id":"o_2","user_id":"u_2","order_amount":200.00,"order_time":"2026-02-16T14:42:00Z"}
{"order_id":"o_3","user_id":"u_1","order_amount":150.00,"order_time":"2026-02-16T14:45:00Z"}

2. 往支付 Topic 写入数据

新开一个终端，同样进入 Kafka 安装目录，执行：

bash 复制代码

bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --topic payments

输入对应的支付 JSON 数据：

json 复制代码

{"pay_id":"p_1","order_id":"o_1","pay_amount":100.00,"pay_time":"2026-02-16T14:41:00Z"}
{"pay_id":"p_2","order_id":"o_2","pay_amount":200.00,"pay_time":"2026-02-16T14:42:00Z"}

这里的字段名、时间格式都要和前面建表时定义的一致，这样 Flink 才能正确反序列化 JSON 并进行双流 JOIN。

四、基于时间条件的普通双流 JOIN

先来看最直观的一种写法：同时指定「关联键」和「时间范围」。

**需求：**统计订单在下单后 15 分钟内完成支付的记录。

sql 复制代码

SELECT
  o.order_id,
  o.user_id,
  o.order_amount,
  o.order_time,
  p.pay_id,
  p.pay_amount,
  p.pay_time
FROM orders AS o
JOIN payments AS p
ON o.order_id = p.order_id
AND p.pay_time BETWEEN o.order_time AND o.order_time + INTERVAL '15' MINUTE;

这里有几点非常关键：

o.order_id = p.order_id：以订单号作为两条流的业务主键
pay_time BETWEEN order_time AND order_time + INTERVAL '15' MINUTE：明确限定"下单后 15 分钟内支付"这类时间约束
使用事件时间字段配合水位线，可以在保证计算正确性的前提下控制状态大小，并处理一定范围内的迟到数据

如果你希望保留那些下单了但超时未支付 的记录，可以将上面的 JOIN 改为 LEFT JOIN，然后在下游以 p.pay_id IS NULL 作为"未支付/超时"的判断条件。

五、Interval Join：显式时间区间的双流 JOIN

普通 JOIN 中的时间条件本质上就是一种「区间约束」。

在 Flink Table API 中，有一个更明确的概念：Interval Join。

等价的 Interval Join 写法大致如下（Table API 伪代码，仅作为概念理解）：

sql 复制代码

SELECT
  o.order_id,
  o.order_time,
  p.pay_id,
  p.pay_time
FROM orders AS o
JOIN payments AS p
ON o.order_id = p.order_id
AND p.pay_time BETWEEN o.order_time AND o.order_time + INTERVAL '15' MINUTE;

无论是普通 JOIN 还是 Interval Join，本质上都是：

以某个时间字段作为「对齐基准」
设定一个前后允许的时间区间
在这个区间内匹配到的记录会输出为 JOIN 结果

六、迟到数据与状态清理

在流式 JOIN 中，最容易被忽略但又非常重要的一点就是：状态会不断累积。

Flink 会根据时间条件和水位线来决定：

某条历史事件是否还有可能再匹配到另一条流的事件
超出时间范围且水位线已推进时，可以安全地清理对应状态

设计双流 JOIN 时，建议考虑：

时间窗口不要设置得过大，否则状态会膨胀
根据业务的真实延迟来设置水位线与时间区间
对于极端迟到的数据，是丢弃、旁路输出，还是通过补偿机制处理

七、一个完整的小结

通过本文，你需要记住下面几点：

双流 JOIN 场景非常常见，本质是两条事实流在时间上的匹配
流式 JOIN 一定要依赖事件时间 + 水位线来控制状态和迟到数据
常见的方式包括基于时间条件的普通 JOIN 和 Interval JOIN
设计时间区间时，要在「业务容忍度」和「资源消耗」之间做权衡

在下一篇中，我们可以继续围绕「实时数仓」或「维表时态 Join」展开，把事实流与维度数据关联起来，构建更真实的 Flink SQL 实战项目。

原文来自:http://blog.daimajiangxin.com.cn