45、Flink 的 Process Function 详解

Process Function

1.概述

ProcessFunction 是底层的数据流处理操作，可访问所有（非循环）流应用程序的基本模块。

• 事件 (数据流中的元素)
• 状态（容错、一致、仅在 keyed stream 上）
• 定时器（事件时间和处理时间，仅在 keyed stream 上）

ProcessFunction 可以被认为是一个可以访问 keyed State 和定时器的 FlatMapFunction，它通过对输入流中接收到的每个元素进行调用来处理事件。

对于状态，ProcessFunction 允许访问 keyed State，可通过 RuntimeContext 访问。

定时器支持处理时间和事件时间，对函数 processElement（…）的每次调用都会获得一个 Context 对象，该对象可以访问元素的事件时间戳和 TimerService；TimerService 可用于注册处理时间和事件时间定时器；对于事件时间定时器，当 watermark 到达或超过定时器的时间戳时，会调用 onTimer(…)，在该调用过程中，所有状态的作用域再次限定为创建定时器时使用的 key，从而允许定时器操作 keyed State。

注意：如果要访问 keyed State 和定时器，必须在 keyed stream 上应用 ProcessFunction。

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

2.底层 Joins

对于两个输入的底层 Join 可以使用 CoProcessFunction 或 KeyedCoProcessFunction，通过调用 processElement1（…）和processElement2（…）分别处理两个输入。

底层 Join 流程如下：

为一个输入或两个输入创建状态对象；

从输入中接收元素时更新状态；

从另一个输入接收元素后，查询状态并产生 Join 结果；

示例：将客户数据加入金融交易，同时保留客户数据的状态；如果关心在面对无序事件时具有完整和确定性的 Join，那么当客户数据流的watermark 超过交易时间时，可以使用定时器评估并触发交易的 Join。

3.案例

示例：KeyedProcessFunction 维护每个 key 的 count，并在一分钟后（事件时间）发出一个 key/count，而不更新该 key。

• count、key 和上次修改时间戳存储在 ValueState 中；
• 对于每条记录，KeyedProcessFunction 递增计数器并设置最后一次修改的时间戳；
• 一分钟后（事件时间）触发定时器；
• 定时器触发时，会根据存储计数的最后修改时间检查回调的事件时间戳，并在它们匹配的情况下发出 key/计数。

注意：也可以用会话窗口实现，此处使用 KeyedProcessFunction。

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.configuration.Configuration;
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;


// the source data stream
DataStream<Tuple2<String, String>> stream = ...;

// apply the process function onto a keyed stream
DataStream<Tuple2<String, Long>> result = stream
    .keyBy(value -> value.f0)
    .process(new CountWithTimeoutFunction());

/**
 * The data type stored in the state
 */
public class CountWithTimestamp {

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

/**
 * The implementation of the ProcessFunction that maintains the count and timeouts
 */
public class CountWithTimeoutFunction 
        extends KeyedProcessFunction<Tuple, Tuple2<String, String>, Tuple2<String, Long>> {

    /** The state that is maintained by this process function */
    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 {

        // retrieve the current count
        CountWithTimestamp current = state.value();
        if (current == null) {
            current = new CountWithTimestamp();
            current.key = value.f0;
        }

        // update the state's count
        current.count++;

        // set the state's timestamp to the record's assigned event time timestamp
        current.lastModified = ctx.timestamp();

        // write the state back
        state.update(current);

        // schedule the next timer 60 seconds from the current event time
        ctx.timerService().registerEventTimeTimer(current.lastModified + 60000);
    }

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

        // get the state for the key that scheduled the timer
        CountWithTimestamp result = state.value();

        // check if this is an outdated timer or the latest timer
        if (timestamp == result.lastModified + 60000) {
            // emit the state on timeout
            out.collect(new Tuple2<String, Long>(result.key, result.count));
        }
    }
}

4.KeyedProcessFunction

KeyedProcessFunction 作为 ProcessFunction 的扩展，在其 onTimer() 方法中提供了对定时器 key 的访问。

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

5.定时器

a）概述

处理时间和事件时间定时器都由 TimerService 内部维护，并排队等待执行。

TimerService 按 key 和时间戳消除重复的定时器，即每个 key 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计时器，那么 onTimer() 方法将只被调用一次。

Flink 会同步 onTimer() 和 processElement() 的调用，无需担心同时修改状态。

b）容错

定时器是容错的，并与应用程序的状态一起进行 Checkpoint，如果发生故障恢复或从保存点启动应用程序，则会恢复定时器。

当应用程序从故障中恢复或从保存点启动时，本应在恢复前启动的检查点中的处理时间定时器将立即启动。

定时器使用异步检查点，除了 RocksDB 后端/与增量快照/与基于堆的定时器的组合，但是大量的定时器会增加检查点时间，因为定时器是检查点状态的一部分。

c）合并定时器

由于 Flink 为每个 key 和时间戳只维护一个定时器，可以通过降低定时器的精度来合并定时器以减少定时器的数量。

对于1秒（事件或处理时间）的定时器精度，可以将目标时间四舍五入到整秒，定时器最多会提前1秒触发，但不会晚于要求的毫秒精度，每个键和秒最多有一个计时器。

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

由于事件时间定时器只在 watermark 到达时触发，可以使用当前 watermark 来注册定时器，并将其与下一个 watermark 合并。

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

定时器也可以按如下方式停止和移除

停止处理时间定时器：

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

停止事件时间定时器：

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

如果没有注册具有给定时间戳的定时器，则停止定时器无效。