Flink 第8.1章 Flink Timer 机制原理，源码整理。

序

参考：

Flink Timer（定时器）机制与其具体实现_LittleMagics的博客-优快云博客

4 characteristics of Timers in Apache Flink to keep in mind

Flink程序 Timer实现定时操作_保护我方胖虎的博客-优快云博客_flink 定时任务

其实大多数 Flink Timer 实现的都是根据  LittleMagics 发表的文章进行加工改造，但是大佬的思路有点跳跃，有些地方个人认为没有表现很清楚，所以摸索着大佬的主线，自己啃了一遍源码写出这篇文章。

全文word显示5K字，优快云显示9K字，推荐阅读时间1hour（跟随源码）。

最后的图还是放到前面来，跟随图来查询事半功倍：

Timer 简介

Timer 定时器 是 Flink Streaming API 提供的用于感知时间变化并且进行处理的机制。

所以对于业务来说，最常用的就是在 KeyedProcessFunction 的时候利用 Timer 机制。我们在其 processElement() 方法中注册 Timer，然后覆写 onTimer() 方法作为 Timer 触发时的回调逻辑。

根据时间特征的不同，我们分为以下两种：

处理时间

调用 Context.timerService().registerProcessingTimeTimer() 注册；

onTimer() 在系统时间达到 Timer 设定的时间戳时触发。

事件时间

调用 Context.timerService().registerEventTimeTimer() 注册；

onTimer() 在 Watermark 达到或者超过 Timer 设定的时间戳时触发。

KeyedProcessFunction 最简单的 Timer 触发

KeyedProcessFunction

一般来说，我们显式的调用 Timer 比较常用的就是 KeyedProcessFunction 低阶函数进行数据处理。

我们可以在 processElement 方法中，执行我们需要的数据逻辑处理和 Timer 的开启。

onTimer 方法则是定时器触发执行的具体方法。

实例

比如我们可以设置一种来一条数据就设置一个 Timer，并且过一段时间后触发的代码：

我们将键存储在 State 中，Timer 进行调用。所以就可以使用 processElement() 方法中注册 Timer。

然后使用 DataGeneratorSource 进行数据创建，调用使用：

但一般在生产环境中并不会这样使用，单个数据的 Timer 大概率会导致 Timer 过多，而性能无法支撑。

Window Trigger 触发

除了 KeyedProcessFunction 之外， Timer 还可以在窗口机制中有重要地位。提起窗口自然就能想到 Trigger，比如 ProcessingTimeTrigger 的部分代码（这个是事件时间特征下的默认触发器）。

org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.ProcessingTimeTrigger

可以看到内部有三个方法： onElement、onEventTime、onProcessingTime。

在 ProcessingTime 中就关心 onProcessingTime  和 onEventTime，而 onElement 是基于事件时间的，所以并不会在 ProcessingTrigger 中进行调用。

当 Watermark 还没有到达窗口的右边沿的时候，就注册以窗口右边沿为时间戳的 Timer。当 Timer 到期后触发 onProcessingTime() 方法，进而触发该窗口相关联的 Trigger。

Window Trigger 例子