深入（流批【牛批】框架）Flink的机制

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原创 2025-08-20 19:38:29 987 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Flink中的批和流和运行时引擎，将批处理视为流处理的一种特殊形式（有界流），实现了编程模型上的统一。开发者可以用相似的逻辑处理两种数据，但引擎内部会根据数据是有界还是无界进行相应的优化。好的，我们来清晰地解释一下Flink中批处理和流处理的区别与联系。Flink的核心设计哲学之一是。Flink 通过统一的。阅读详情

flink本身是专注有状态的无限流处理，有限流处理【batch批次】是无限流处理的一中特殊情况！

应用场景

实时ETL

集成流计算现有的诸多数据通道和SQL灵活的加工能力，对流式数据进行实时清洗、归并和结构化

处理；同时，对离线数仓进行有效的补充和优化，并为数据实时传输提供可计算通道。

实时报表

实时化采集、加工流式数据存储；实时监控和展现业务、客户各类指标，让数据化运营实时化。

如通过分析订单处理系统中的数据获知销售增长率；

通过分析分析运输延迟原因或预测销售量调整库存；

监控预警

对系统和用户行为进行实时监测和分析，以便及时发现危险行为，如计算机网络入侵、诈骗预警等

在线系统

实时计算各类数据指标，并利用实时结果及时调整在线系统的相关策略，在各类内容投放、智能推

送领域有大量的应用，如在客户浏览商品的同时推荐相关商品等

flink主要角色

JobManager

协调分布式执行，它们用来调度task，协调检查点(CheckPoint)，协调失败时恢复等

TaskManager

也称之为worker，主要职责是接收jobmanager协调的task，部署和启动任务，接收上游的数据并处理。同时向resourcemanager反注册自己的资源信息。

ResourceManager

管理集群资源，如Yarn

Dispatcher

作用：提供一个REST接口来让我们提交需要执行的应用。一旦一个应用提交执行，Dispatcher会启动一个JobManager，并将应用转交给他。

Dispatcher还会启动一个webUI来提供有关作业执行信息

注意：某些应用的提交执行的方式，有可能用不到Dispatcher

Task

一个完整的处理阶段（如map阶段），由多个相同功能的SubTask组成‌

SubTask

Task的并行实例，是实际执行的最小单元。例如设置并行度为3的map操作会产生3个SubTask‌

slot:

TaskManager中的资源格子，每个Slot有独立的内存分配（如4GB）‌

一个Slot可以运行多个SubTask（线程级共享）

不同Job的Slot内存隔离，但共享网络等资源‌

slot sharing:

默认行为‌：同一Job的上下游SubTask可共享Slot（如map和filter挤在一个Slot）‌

优势‌：减少数据传输延迟（同Slot内直接内存交换）‌提高资源利用率（轻量级操作不独占Slot）

程序架构主要部分

source

本地集合：fromCollection(seq); fromElements();

文件：readTextFile(path);

socket：socketTextStream();

自定义：StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)，flink本身提供了许多源，也可以implements SourceFunction方法是为非并行源，或者为并行源 implements ParallelSourceFunction接口，或者extends RichParallelSourceFunction。

RichParallelSourceFunction与ParallelSourceFunction是Flink中用于实现自定义数据源的两种关键接口，主要区别如下：

‌功能扩展性‌

RichParallelSourceFunction继承了RichFunction，提供了open()和close()方法，支持访问运行时上下文（如并行度、任务ID等），便于资源管理（如数据库连接）7。
ParallelSourceFunction仅标记接口，无额外方法，需自行实现资源管理逻辑2。

‌并行度支持‌

两者均支持并行执行（通过实现ParallelSourceFunction标记接口）26。
但RichParallelSourceFunction通过运行时上下文可动态分配数据分片（如MySQL分页查询）7。

‌状态管理‌

RichParallelSourceFunction可结合检查点机制实现状态一致性，适合有状态数据源（如偏移量记录）5。
ParallelSourceFunction需自行处理状态持久化4。

‌典型应用场景‌

RichParallelSourceFunction适用于需要复杂初始化或状态管理的场景（如连接外部系统）
ParallelSourceFunction适合简单无状态数据源（如内存集合）3。

‌实现复杂度‌

RichParallelSourceFunction需实现更多生命周期方法，但开发更规范6。
ParallelSourceFunction更轻量，但灵活性较低2。

总结：优先选择RichParallelSourceFunction以获得更完善的开发支持，仅在无状态且无需资源管理时考虑ParallelSourceFunction

需要访问运行时上下文（如获取并行任务ID）25
需管理资源（如数据库连接、文件句柄）310
需结合检查点机制实现状态一致性（如Kafka偏移量记录）58
典型场景：MySQL分页查询、Kafka消费者、分布式日志采集
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichParallelSourceFunction
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import java.sql.{Connection, DriverManager, ResultSet}

class MySQLRichParallelSource extends RichParallelSourceFunction[String] {
  private var connection: Connection = _
  private var isRunning = true

  override def open(parameters: Configuration): Unit = {
    // 初始化数据库连接
    connection = DriverManager.getConnection(
      "jdbc:mysql://localhost:3306/test", "user", "password"
    )
  }

  override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[String]): Unit = {
    val stmt = connection.createStatement()
    val rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM sensor_data")
    while (isRunning && rs.next()) {
      ctx.collect(rs.getString("value")) // 发射数据
    }
  }

  override def cancel(): Unit = isRunning = false

  override def close(): Unit = {
    if (connection != null) connection.close()
  }
}
简单无状态数据生成（如内存集合、随机数流）914
无需资源初始化/清理的并行任务115
典型场景：模拟传感器数据、内存集合并行读取
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.ParallelSourceFunction
import scala.util.Random

class RandomParallelSource extends ParallelSourceFunction[Int] {
  private var isRunning = true

  override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[Int]): Unit = {
    val rand = new Random()
    while (isRunning) {
      ctx.collect(rand.nextInt(100)) // 生成0-100随机数
      Thread.sleep(500)
    }
  }

  override def cancel(): Unit = isRunning = false
}
transformation

‌Map‌
功能：对数据流中的每个元素进行一对一转换14

val dataStream: DataStream[Int] = env.fromElements(1, 2, 3) val mappedStream = dataStream.map(_ * 2) // 输出2,4,6

‌FlatMap‌
功能：将每个元素转换为0个、1个或多个输出元素17

val words = env.fromElements("hello world", "flink streaming") val splitWords = words.flatMap(_.split(" ")) // 输出各单词

‌Filter‌
功能：根据条件过滤数据元素24

val numbers = env.fromElements(1, 2, 3, 4) val evens = numbers.filter(_ % 2 == 0) // 输出2,4

‌KeyBy‌
功能：按指定key对数据进行分区25

case class Sensor(id: String, temp: Double) val sensors = env.fromElements(Sensor("s1", 35.2), Sensor("s2", 28.5)) val keyedStream = sensors.keyBy(_.id)

‌Reduce‌
功能：对分组数据流进行聚合操作59

keyedStream.reduce((s1, s2) => Sensor(s1.id, s1.temp + s2.temp)) // 相同id的温度累加

‌Aggregations‌
功能：内置聚合函数(sum/min/max等)25

keyedStream.sum("temp") // 按key求温度总和

‌Window‌
功能：在数据流上定义时间或计数窗口58

sensors.keyBy(_.id) .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))) .sum("temp")

‌Union‌
功能：合并多个同类型数据流48

val stream1 = env.fromElements(1, 2) val stream2 = env.fromElements(3, 4) val merged = stream1.union(stream2) // 输出1,2,3,4

‌Join‌
功能：基于key连接两个数据流89

val streamA = env.fromElements(("a", 1), ("b", 2)) val streamB = env.fromElements(("a", 3), ("b", 4)) streamA.join(streamB) .where(_._1).equalTo(_._1) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))) .apply((a,b) => (a._1, a._2 + b._2)) // 输出("a",4),("b",6)

‌CoFlatMap‌
功能：连接两个流并共享状态8

val controlStream = env.fromElements("HIGH", "LOW") val dataStream = env.fromElements(1.2, 3.4, 5.6) controlStream.connect(dataStream) .flatMap( (ctrl: String, out: Collector[Double]) => {}, (value: Double, out: Collector[Double]) => { if (currentThreshold == "HIGH") out.collect(value) } )

‌ProcessFunction‌
功能：提供对时间和状态的底层访问

class TempAlertFunction extends ProcessFunction[Sensor, String] { override def processElement( sensor: Sensor, ctx: ProcessFunction[Sensor, String]#Context, out: Collector[String]): Unit = { if (sensor.temp > 100) { out.collect(s"Alert! ${sensor.id} temp=${sensor.temp}") } } }

‌Iterate‌
功能：创建迭代流处理循环

val numbers = env.fromElements(1, 2, 3, 4) val iterated = numbers.iterate( iteration => { val minusOne = iteration.map(_ - 1) val stillGreaterThanZero = minusOne.filter(_ > 0) val lessThanZero = minusOne.filter(_ <= 0) (stillGreaterThanZero, lessThanZero) } )

‌Window Apply‌
功能：对窗口数据应用自定义函数

sensors.keyBy(_.id) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))) .apply { (key, window, vals, out: Collector[String]) => out.collect(s"$key: ${vals.map(_.temp).sum}") }

‌Side Output‌
功能：将数据分流到侧输出流

val outputTag = OutputTag[String]("side-output") val mainStream = numbers.process(new ProcessFunction[Int, Int] { override def processElement( value: Int, ctx: ProcessFunction[Int, Int]#Context, out: Collector[Int]): Unit = { if (value % 2 != 0) { ctx.output(outputTag, s"Odd: $value") } out.collect(value) } }) val sideStream = mainStream.getSideOutput(outputTag)

‌Broadcast‌
功能：将流广播到所有并行任务8

val ruleStream = env.fromElements("rule1", "rule2").broadcast val dataStream = env.fromElements(1, 2, 3) dataStream.connect(ruleStream) .process(new BroadcastProcessFunction[Int, String, String] { override def processElement( value: Int, ctx: BroadcastProcessFunction[Int, String, String]#ReadOnlyContext, out: Collector[String]): Unit = { val rules = ctx.getBroadcastState(...) // 使用广播规则处理数据 } })

完整项目实现示例：
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.util.Collector

object FlinkOperatorsDemo {
  case class SensorReading(id: String, timestamp: Long, temperature: Double)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    
    // 1. 数据源
    val sensorData = env.fromElements(
      SensorReading("sensor1", 1L, 35.6),
      SensorReading("sensor2", 2L, 28.3),
      SensorReading("sensor1", 3L, 37.2)
    )

    // 2. 算子演示
    val processed = sensorData
      .filter(_.temperature > 30)  // Filter
      .map(r => (r.id, r.temperature))  // Map
      .keyBy(_._1)  // KeyBy
      .timeWindow(Time.seconds(5))  // Window
      .reduce((r1, r2) => (r1._1, r1._2 + r2._2))  // Reduce

    processed.print()

    env.execute("Flink Operators Demo")
  }
}
代码说明：

包含Flink核心算子链式调用演示
使用case class定义数据类型
展示从数据源到窗口聚合的完整流程

其他重要算子补充说明：

‌Fold‌：已弃用，推荐使用Reduce
‌WindowAll‌：非分组全局窗口
‌Project‌：选择部分字段（仅DataSet API）
‌Cross‌：两个流的笛卡尔积
‌CoGroup‌：分组连接两个数据集

sink

文件: writeAsText(path)

HDFS:
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink
import org.apache.flink.core.fs.Path
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.bucketassigners.DateTimeBucketAssigner
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.rollingpolicies.DefaultRollingPolicy
import java.time.ZoneId

object FlinkToHdfs {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    
    // 1. 创建测试数据源
    val dataStream = env.fromElements(
      "2025-08-20 15:00:00,user1,click",
      "2025-08-20 15:01:00,user2,purchase",
      "2025-08-20 15:02:00,user3,view"
    )

    // 2. 配置HDFS输出路径
    val hdfsPath = "hdfs://namenode:9000/flink/output"
    
    // 3. 创建StreamingFileSink
    val sink = StreamingFileSink
      .forRowFormat(
        new Path(hdfsPath),
        new SimpleStringEncoder[String]("UTF-8")
      )
      .withBucketAssigner(new DateTimeBucketAssigner[String](
        "yyyy-MM-dd--HH",
        ZoneId.of("UTC")
      ))
      .withRollingPolicy(
        DefaultRollingPolicy.builder()
          .withRolloverInterval(60 * 60 * 1000) // 1小时滚动一次
          .withInactivityInterval(15 * 60 * 1000) // 15分钟不活动则滚动
          .withMaxPartSize(128 * 1024 * 1024) // 128MB
          .build()
      )
      .build()

    // 4. 添加sink到数据流
    dataStream.addSink(sink)

    env.execute("Flink to HDFS Example")
  }
}
kafka: FlinkKafkaProducer

redis:RedisSink

hbase:

自定义:SinkToMySql extends RichSinkFunction

Chain

Operator Chain

数据传输

Flink在处理任务间的数据传输过程中，采用了缓冲区机制。

Yarn部署机制

(1)启动一个YARN yarn-session.sh -h

/export/servers/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d

# -n 表示申请2个容器，这里指的就是多少个taskmanager

# -s 表示每个TaskManager的slots数量

# -tm 表示每个TaskManager的内存大小

# -d 表示以后台程序方式运行

如果不想让Flink YARN客户端始终运行，那么也可以启动分离的 YARN会话。该参数被称为-d或--detached。在这种情况下，Flink YARN客户端只会将Flink提交给集群，然后关闭它自己

(2)直接在YARN上提交运行Flink作业(Run a Flink job on YARN)

bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024 /export/servers/flink/examples/batch/WordCount.jar

# -m jobmanager的地址

# -yn 表示TaskManager的个数

停止yarn-cluster：

yarn application -kill application_1527077715040_0003

rm -rf /tmp/.yarn-properties-root

窗口

通俗讲，Window是用来对一个无限的流设置一个有限的集合，从而在有界的数据集上进行操作的一种机制。流上的集合由Window来划定范围，比如“计算过去10分钟”或者“最后50个元素的和”

分为：

时间窗口（TimeWindow）

数量窗口（CountWindow）

滚动窗口

时间驱动：keyedStream.timeWindow(Time.seconds(10))

数量驱动：keyedStream.countWindow(3)

滑动窗口

时间驱动：keyedStream.timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds(5))

数量驱动：keyedStream.countWindow(3, 2)

会话窗口

keyedStream.window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))

全局窗口
EventTime[事件时间]

事件发生的时间，例如：点击网站上的某个链接的时间，每一条日志都会记录自己的生成时间。如果以EventTime为基准来定义时间窗口那将形成EventTimeWindow,要求消息本身就应该携带EventTime。如果要使用事件时间，要设置：env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) //设置使用事件时间

IngestionTime[摄入时间]

数据进入Flink的时间，如某个Flink节点的source operator接收到数据的时间，例如：某个source消费到kafka中的数据。如果以IngesingtTime为基准来定义时间窗口那将形成IngestingTimeWindow,以source的systemTime为准

ProcessingTime[处理时间]

某个Flink节点执行某个operation的时间，例如：timeWindow处理数据时的系统时间，默认的时间属性就是Processing Time如果以ProcessingTime基准来定义时间窗口那将形成ProcessingTimeWindow，以operator的systemTime为准

水印（水位线）

水位线是为了控制这个事件能不能被处理，如果在水位线允许的事件范围之外，肯定是不会被当前窗口处理的。emitWatermark(当前最大时间 - 乱序允许时间)这个方法200ms周期执行，就是告诉框架只能提交这个时间及之后的时间的事件过来。当水位线超过窗口结束时间时，对应的窗口才会被触发计算。这种机制确保了：即使数据乱序到达，只要在允许的时间范围内，仍然能被正确处理；超过容忍时间的迟到数据会被丢弃。

窗口的创建是根据事件时间来的，是独立的任务来创建，框架会根据事件时间，将当前事件归到那个窗口。水位线是触发窗口计算，跟窗口创建没关系。

例如：窗口[10：00：00 - 10：00：10)，当窗口接收到第一条10：00：10事件，就会创建下一个[10：00：10- 10：00：20)，但是这个时候因为水位线，上一个窗口还没被触发计算，只有当水位线时间 >= 10:00:10时，才会被触发计算。

水位线生成器: 事件处理方法，给下游发送水位时间方法（200ms执行一次）

事件时间提取器：提取事件时间
new WatermarkStrategy[OrderDetail] {
        override def createWatermarkGenerator(context: WatermarkGeneratorSupplier.Context): WatermarkGenerator[OrderDetail] = {
          new WatermarkGenerator[OrderDetail] {
            //每来一条数据，都会调用onEvent
            var maxTimestamp = Long.MinValue
            var maxOutOfOrderness = 500L;

            override def onEvent(event: OrderDetail, eventTimestamp: Long, output: WatermarkOutput): Unit = {
              maxTimestamp = Math.max(maxTimestamp, format.parse(event.orderCreateTime).getTime)
            }

            override def onPeriodicEmit(output: WatermarkOutput): Unit = {
              output.emitWatermark(new Watermark(maxTimestamp - maxOutOfOrderness))
            }
          }
        }
        //1.老版本  2. lambda
      }.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner[OrderDetail] {
        override def extractTimestamp(element: OrderDetail, recordTimestamp: Long): Long = {
          format.parse(element.orderCreateTime).getTime
        }
      }
整体流程‌：

数据流中每个事件会先经过extractTimestamp提取时间戳
然后触发onEvent方法处理
最后周期性调用onPeriodicEmit生成水位线

‌方法调用时机详解‌：

(1) extractTimestamp方法：

‌调用时机‌：每条数据到达时立即调用
‌作用‌：就像快递员拆包裹看发货日期，从数据中提取事件时间戳
‌示例‌：MyEvent("A", 1630000000000)会提取出1630000000000

(2) onEvent方法：

‌调用时机‌：紧接在extractTimestamp之后
‌作用‌：像记录最高水位的标尺，比较并保存当前最大时间戳
‌示例‌：当收到时间戳1000的事件，会更新currentMaxTimestamp = 1000

(3) onPeriodicEmit方法：

‌调用时机‌：默认每200ms自动调用一次（类似心跳机制）
‌作用‌：发出水位线 = 当前最大时间戳 - 允许乱序时间
‌示例‌：如果currentMaxTimestamp=5000，maxOutOfOrderness=3000，则发出水位线2000

‌参数说明‌：

maxOutOfOrderness：相当于"宽容度"，设置允许迟到数据的最长时间（如设为3000表示允许3秒内的迟到数据）
currentMaxTimestamp：动态变化的变量，始终记录已见数据的最大时间戳

‌工作类比‌：
想象老师在批改时间乱序提交的作业：

extractTimestamp：查看每份作业的提交日期
onEvent：记录目前看到的最晚提交日期
onPeriodicEmit：每隔一段时间宣布："现在开始只接受比(最晚日期-3天)更早的作业"

迟到数据处理方法：允许延迟，侧输出流，自定义触发器，全局窗口+延迟合并
迟到数据的处理机制‌

1. ‌允许延迟（Allowed Lateness）‌

这是最常用的方式，‌扩展窗口等待时间‌：
javaCopy Code

.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) .allowedLateness(Time.seconds(5)) // 允许5秒延迟
‌运作方式‌：
水位线到达 窗口结束时间 时触发‌初次计算‌
在 [窗口结束时间, 窗口结束时间+允许延迟] 区间内：
新到达的属于该窗口的数据‌重新触发窗口计算‌
窗口状态持续更新
‌示例‌：
mermaidCopy Code

timeline title 10秒窗口 + 5秒允许延迟 section 事件时间 00:13 : 水位线到达00:10 → 触发初次计算 00:14 : 迟到数据(事件时间00:09)到达 → 重新触发计算 00:15 : 迟到数据(事件时间00:08)到达 → 再次触发计算 00:16 : 水位线到达00:11 → 窗口正式关闭
2. ‌侧输出流（Side Output）‌

捕获‌超过允许延迟的迟到数据‌：
javaCopy Code

OutputTag<Event> lateTag = new OutputTag<>("late-data"); DataStream<Event> main = stream .keyBy(...) .window(...) .allowedLateness(Time.seconds(3)) .sideOutputLateData(lateTag) // 捕获超时迟到数据 .process(...); // 获取迟到数据流 DataStream<Event> lateStream = main.getSideOutput(lateTag);

‌应用场景‌：
关键业务数据补全（如金融交易）
延迟监控和告警
数据质量分析

3. ‌触发器（Trigger）自定义‌

精细控制计算触发逻辑：
javaCopy Code

.trigger(new ContinuousEventTimeTrigger(20) { @Override public TriggerResult onElement(...) { // 自定义迟到数据处理逻辑 if (isLateData(element)) { updateWindowState(element); // 手动更新窗口状态 return TriggerResult.FIRE; // 立即触发计算 } return super.onElement(...); } })

‌适用场景‌：
特殊业务规则（如证券交易中的尾单处理）
动态延迟策略（基于数据量调整）

4. ‌全局窗口（GlobalWindow）+ 延迟合并‌

处理‌无界迟到数据‌：
javaCopy Code

.window(GlobalWindows.create()) .trigger(PurgingTrigger.of( new LateDataFireTrigger() // 自定义处理所有迟到数据 ))

‌迟到数据处理流程‌
mermaidCopy Code

flowchart TD A[数据到达] --> B{事件时间是否在<br/>当前水位线之前？} B -->|是| C[迟到数据] B -->|否| D[正常处理] C --> E{是否在允许延迟内？} E -->|是| F[更新窗口状态并重新触发计算] E -->|否| G{是否配置侧输出？} G -->|是| H[输出到侧输出流] G -->|否| I[直接丢弃]

‌实际案例：电商订单统计‌

‌场景‌：统计每10分钟的订单总额，容忍3秒延迟，超时订单单独记录
javaCopy Code

// 定义迟到标签 OutputTag<Order> lateOrders = new OutputTag<>("late-orders"); SingleOutputStreamOperator<Double> result = orders .keyBy(Order::getCategory) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(10))) .allowedLateness(Time.seconds(3)) .sideOutputLateData(lateOrders) .aggregate(new OrderSumAggregator()); // 处理主结果 result.print(); // 处理超时订单 result.getSideOutput(lateOrders) .map(order -> "LATE_ORDER: " + order) .addSink(new LateOrderSink());

‌数据处理效果‌：

数据事件时间处理水位线处理方式
12:15:07 12:15:10 进入正常窗口 [12:10,12:20)
12:19:58 12:20:05 允许延迟期内 → 更新窗口结果
12:20:02 12:20:08 允许延迟期内 → 再次更新结果
12:20:05 12:20:13 超过延迟期 → 输出到侧输出流

‌最佳实践建议‌
‌允许延迟设置‌：

一般设为网络延迟峰值的 ‌2-3倍‌（如Kafka延迟监控的P99值）
不宜过大（避免状态膨胀）
‌监控配置‌：
javaCopy Code

// 监控迟到数据比例 lateDataStream .map(_ => 1L).windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.hours(1))) .sum(0) .addSink(new LateDataMetricSink());
‌状态清理优化‌：
javaCopy Code

.withLateFiredPurgingTrigger() // 及时清理已完成窗口状态
‌动态延迟策略‌（高级）：
javaCopy Code

.allowedLateness(ctx => { if (ctx.element().isPriority()) return Time.minutes(5); return Time.seconds(30); })
💡 ‌核心原则‌：水位线决定‌何时触发计算‌，允许延迟决定‌等待迟到数据多久‌，侧输出决定‌超时数据的归宿‌。三者协同实现完整的迟到数据处理机制

数据事件时间	处理水位线	处理方式
12:15:07	12:15:10	进入正常窗口 [12:10,12:20)
12:19:58	12:20:05	允许延迟期内 → 更新窗口结果
12:20:02	12:20:08	允许延迟期内 → 再次更新结果
12:20:05	12:20:13	超过延迟期 → 输出到侧输出流

状态

Flink中的状态(State)是指算子任务在运行过程中需要记住的信息，这些信息可以用来实现复杂的有状态计算。状态是Flink实现精确一次(exactly-once)语义和故障恢复的基础。

keyed state 键控状态只能用于keyedStream上

ValueState,MapState,ReducingState,AggregatingState


import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction
import org.apache.flink.api.common.state._
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import org.apache.flink.streaming.api.scala._

object KeyedStateExamples {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    
    // 示例数据流
    val input = env.fromElements(
      ("user1", 10),
      ("user2", 5),
      ("user1", 20),
      ("user3", 8),
      ("user2", 15)
    )
    
    // 1. ValueState示例
    val valueStateResult = input.keyBy(_._1)
      .map(new ValueStateExample)
      .print("ValueState结果")
    
    // 2. ListState示例
    val listStateResult = input.keyBy(_._1)
      .map(new ListStateExample)
      .print("ListState结果")
    
    // 3. MapState示例
    val mapStateResult = input.keyBy(_._1)
      .map(new MapStateExample)
      .print("MapState结果")
    
    // 4. ReducingState示例
    val reducingStateResult = input.keyBy(_._1)
      .map(new ReducingStateExample)
      .print("ReducingState结果")
    
    // 5. AggregatingState示例
    val aggregatingStateResult = input.keyBy(_._1)
      .map(new AggregatingStateExample)
      .print("AggregatingState结果")
    
    env.execute("Keyed State Examples")
  }
}

// 1. ValueState实现
class ValueStateExample extends RichMapFunction[(String, Int), (String, Int)] {
  private var state: ValueState[Int] = _
  
  override def open(parameters: Configuration): Unit = {
    val stateDesc = new ValueStateDescriptor[Int](
      "valueState", 
      TypeInformation.of(classOf[Int])
    )
    state = getRuntimeContext.getState(stateDesc)
  }
  
  override def map(value: (String, Int)): (String, Int) = {
    val current = Option(state.value()).getOrElse(0)
    val newValue = current + value._2
    state.update(newValue)
    (value._1, newValue)
  }
}

// 2. ListState实现
class ListStateExample extends RichMapFunction[(String, Int), (String, List[Int])] {
  private var state: ListState[Int] = _
  
  override def open(parameters: Configuration): Unit = {
    val stateDesc = new ListStateDescriptor[Int](
      "listState", 
      TypeInformation.of(classOf[Int])
    )
    state = getRuntimeContext.getListState(stateDesc)
  }
  
  override def map(value: (String, Int)): (String, List[Int]) = {
    state.add(value._2)
    (value._1, state.get().asScala.toList)
  }
}

// 3. MapState实现
class MapStateExample extends RichMapFunction[(String, Int), (String, Map[String, Int])] {
  private var state: MapState[String, Int] = _
  
  override def open(parameters: Configuration): Unit = {
    val stateDesc = new MapStateDescriptor[String, Int](
      "mapState", 
      TypeInformation.of(classOf[String]),
      TypeInformation.of(classOf[Int])
    )
    state = getRuntimeContext.getMapState(stateDesc)
  }
  
  override def map(value: (String, Int)): (String, Map[String, Int]) = {
    state.put(value._1, value._2)
    (value._1, state.entries().asScala.map(e => e.getKey -> e.getValue).toMap)
  }
}

// 4. ReducingState实现
class ReducingStateExample extends RichMapFunction[(String, Int), (String, Int)] {
  private var state: ReducingState[Int] = _
  
  override def open(parameters: Configuration): Unit = {
    val stateDesc = new ReducingStateDescriptor[Int](
      "reducingState",
      (a: Int, b: Int) => a + b,  // ReduceFunction
      TypeInformation.of(classOf[Int])
    )
    state = getRuntimeContext.getReducingState(stateDesc)
  }
  
  override def map(value: (String, Int)): (String, Int) = {
    state.add(value._2)
    (value._1, state.get())
  }
}

// 5. AggregatingState实现
class AggregatingStateExample extends RichMapFunction[(String, Int), (String, Double)] {
  private var state: AggregatingState[Int, Double] = _
  
  override def open(parameters: Configuration): Unit = {
    val stateDesc = new AggregatingStateDescriptor[Int, (Int, Int), Double](
      "aggregatingState",
      new AverageAggregate,
      TypeInformation.of(classOf[(Int, Int)]),
      TypeInformation.of(classOf[Double])
    )
    state = getRuntimeContext.getAggregatingState(stateDesc)
  }
  
  override def map(value: (String, Int)): (String, Double) = {
    state.add(value._2)
    (value._1, state.get())
  }
}

// 用于AggregatingState的聚合函数
class AverageAggregate extends AggregateFunction[Int, (Int, Int), Double] {
  override def createAccumulator(): (Int, Int) = (0, 0)
  
  override def add(value: Int, accumulator: (Int, Int)): (Int, Int) = {
    (accumulator._1 + value, accumulator._2 + 1)
  }
  
  override def getResult(accumulator: (Int, Int)): Double = {
    accumulator._1.toDouble / accumulator._2
  }
  
  override def merge(a: (Int, Int), b: (Int, Int)): (Int, Int) = {
    (a._1 + b._1, a._2 + b._2)
  }
}

算子状态


import org.apache.flink.api.common.state.{ListState, ListStateDescriptor}
import org.apache.flink.runtime.state.{FunctionInitializationContext, FunctionSnapshotContext}
import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.CheckpointedFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction

class BufferingSource(threshold: Int) extends SourceFunction[String] with CheckpointedFunction {
  private var isRunning = true
  private var bufferedElements = List[String]()
  private var checkpointedState: ListState[String] = _

  override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[String]): Unit = {
    while (isRunning) {
      bufferedElements ::= s"element-${System.currentTimeMillis()}"
      if (bufferedElements.size >= threshold) {
        bufferedElements.reverse.foreach(ctx.collect)
        bufferedElements = Nil
      }
      Thread.sleep(100)
    }
  }

  override def snapshotState(context: FunctionSnapshotContext): Unit = {
    checkpointedState.update(bufferedElements.asJava)
  }

  override def initializeState(context: FunctionInitializationContext): Unit = {
    checkpointedState = context.getOperatorStateStore.getListState(
      new ListStateDescriptor[String]("buffered-elements", classOf[String]))
    
    if (context.isRestored) {
      bufferedElements = checkpointedState.get().asScala.toList
    }
  }
}


class UnionListSource extends SourceFunction[Int] with CheckpointedFunction {
  private var checkpointedState: ListState[Int] = _
  private var toEmit = (1 to 100).toList

  override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[Int]): Unit = {
    toEmit.foreach { num =>
      ctx.collect(num)
      Thread.sleep(10)
    }
  }

  override def snapshotState(context: FunctionSnapshotContext): Unit = {
    checkpointedState.update(toEmit.asJava)
  }

  override def initializeState(context: FunctionInitializationContext): Unit = {
    checkpointedState = context.getOperatorStateStore.getUnionListState(
      new ListStateDescriptor[Int]("union-state", classOf[Int]))
    
    if (context.isRestored) {
      toEmit = checkpointedState.get().asScala.toList
    }
  }
}


import org.apache.flink.api.common.state.{MapStateDescriptor, BroadcastState}
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.BroadcastProcessFunction
import org.apache.flink.util.Collector

class DynamicFilterFunction extends BroadcastProcessFunction[String, String, String] {
  private final val ruleDescriptor = 
    new MapStateDescriptor[String, String]("rules", classOf[String], classOf[String])

  override def processElement(
    value: String,
    ctx: ReadOnlyContext,
    out: Collector[String]): Unit = {
    val rule = ctx.getBroadcastState(ruleDescriptor).get("filter")
    if (rule == null || value.contains(rule)) {
      out.collect(value)
    }
  }

  override def processBroadcastElement(
    rule: String,
    ctx: Context,
    out: Collector[String]): Unit = {
    ctx.getBroadcastState(ruleDescriptor).put("filter", rule)
  }
}