如何用 Flink 实现实时物流轨迹追踪

目录

1. 业务场景大起底：为什么简单的“更新位置”这么难？

2. 抛弃数据库思维：Flink 的“上帝视角”

传统的快照思维 vs Flink 的事件驱动思维

为什么必须是 KeyedState？

3. 核心架构设计：不仅是代码，更是策略

数据结构定义

状态选型：ValueState vs MapState

4. 撸起袖子：KeyedProcessFunction 深度实战

步骤 1: 定义 StateDescriptor

步骤 2: processElement —— 处理每一条 GPS

5. 拒绝定时器风暴：别让你的 Flink 累死在“注册闹钟”上

优化策略：模糊去重（Timer Coalescing）

6. 时间的相对论：Processing Time 的致命陷阱

场景推演：Event Time 的死局

还有个坑：任务重启造成的误报

7. 收尾工作：onTimer 的防御性编程

关于 state.clear() 的底层真相

8. 序列化黑洞：Kryo 还是 POJO？

9. 侧输出流（Side Output）：给“时间旅行者”留个后门

10. 吞吐量瓶颈：如果你还需要“逆地理编码”？

11. 生产环境的“保命”配置清单

1. Checkpoint 必须上 RocksDB 增量快照

2. Checkpoint 对齐与超时

3. 重启策略（Restart Strategy）

12. 监控大屏怎么看？别只看“绿色”

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1. 业务场景大起底：为什么简单的“更新位置”这么难？

咱们做物流或者车联网开发的兄弟，大概率都遇到过这种需求：老板大腿一拍，要个大屏，上面几万辆车在地图上跑，鼠标移上去要能看到这辆车现在的位置，而且，如果这车 2 小时没发信号了，得把它从地图上抹掉，或者标灰，算作“离线”或“异常”。

乍一听，这不就是个 CRUD 吗？

如果你这时候心里想的是：“简单啊，车端上报 GPS，我搞个 Spring Boot 接口，收到了就 UPDATE truck_location SET la