Flink CEP-NFA详解_flink nfa-优快云博客

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本文详细介绍了Flink CEP中的非确定有限自动机（NFA）原理，包括状态迁移边的三种类型：Take、Proceed和Ignore，以及如何通过NFA进行模式匹配。此外，还探讨了共享缓存SharedBuffer在减少内存占用中的作用，以应对followedByAny等非严格匹配情况。最后，总结了Flink CEP学习的重点，如事件驱动、乱序处理和容错机制。

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1 CEP-NFA是什么

Flink 的每个模式包含多个状态，模式匹配的过程就是状态转换的过程，每个状态(state)可以理解成由Pattern构成，为了从当前的状态转换成下一个状态，用户可以在Pattern上指定条件，用于状态的过滤和转换。
实际上Flink CEP 首先需要用户创建定义一个个pattern，然后通过链表将由前后逻辑关系的pattern串在一起，构成模式匹配的逻辑表达。然后需要用户利用NFACompiler，将模式进行分拆，创建出NFA(非确定有限自动机)对象，NFA包含了该次模式匹配的各个状态和状态间转换的表达式。整个示意图就像如下：
在这里插入图片描述

2 CEP的三种状态迁移边

（1）Take: 表示事件匹配成功，将当前状态更新到新状态，并前进到“下一个”状态；
（2）Procceed: 当事件来到的时候，当前状态不发生变化，在状态转换图中事件直接“前进”到下一个目标状态；
（3）IGNORE: 当事件来到的时候，如果匹配不成功，忽略当前事件，当前状态不发生任何变化。
为了更好地理解上述概念，本文利用下面的代码，构建一个NFA：

//构建链接
patterns Pattern pattern = Pattern.begin("start").where(new SimpleCondition() {
   
 private static final long serialVersionUID = 5726188262756267490L; 
@Override public boolean filter(Event value) throws Exception {
    
return value.getName().equals("c");
            }
        }).fo