Flink onTime - processFunction

本文详细介绍了Flink中的ProcessFunction,包括其如何处理事件、状态和定时器等核心概念。展示了如何利用ProcessFunction进行流处理操作,特别是如何实现低层次的Join操作。并通过一个具体的例子演示了如何使用ProcessFunction来维护计数和触发定时任务。

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转载作者:写bug的张小天

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Process Function(过程函数)

ProcessFunction是一个低层次的流处理操作,允许返回所有(无环的)流程序的基础构建模块:
  1、事件(event)(流元素)
  2、状态(state)(容错性,一致性,仅在keyed stream中)
  3、定时器(timers)(event time和processing time, 仅在keyed stream中)

ProcessFunction可以认为是能够访问到keyed state和timers的FlatMapFunction,输入流中接收到的每个事件都会调用它来处理。

对于容错性状态,ProcessFunction可以通过RuntimeContext来访问Flink的keyed state,方法与其他状态性函数访问keyed state一样。

定时器允许应用程序对processing timeevent time的变化做出反应,每次对processElement(...)的调用都会得到一个Context对象,该对象允许访问元素事件时间的时间戳和TimeServerTimeServer可以用来为尚未发生的event-time或者processing-time注册回调,当定时器的时间到达时,onTimer(...)方法会被调用。在这个调用期间,所有的状态都会限定到创建定时器的键,并允许定时器操纵键控状态(keyed states)。

注意:如果你想访问一个键控状态(keyed state)和定时器,你需要将ProcessFunction应用到一个键控流(keyed stream)中:

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

低层次的Join(Low-Level Joins)

为了在两个输入流中实现低层次的操作,应用程序可以使用CoProcessFunction,这个函数绑定了两个不同的输入流,并通过分别调用processElement1(...)processElement2(...)来获取两个不同输入流中的记录。

实现一个低层次的join通常按下面的模式进行:
  1、为一个输入源(或者两个都)创建一个状态(state)
  2、在接收到输入源中的元素时更新状态(state)
  3、在接收到另一个输入源的元素时,探查状态并产生连接结果
例如:你可能将客户数据连接到金融交易中,同时保存客户信息的状态,如果您关心在无序事件的情况下进行完整和确定性的连接,则当客户数据流的水印已经通过交易时,您可以使用计时器来评估和发布交易的连接。

例子

以下示例维护了每个key的计数,并且每一分钟发出一个没有更新key的key/count对。
  1、count,key和last-modification-timestamp保存在ValueState中,该ValueState由key隐含地限定。
  2、对于每条记录,ProcessFunction增加counter的计数并设置最后更新时间戳
  3、该函数还会在未来一分钟内安排回调(基于event time)
  4、在每次回调时,它会根据存储的count的最后更新时间来检查callback的事件时间,如果匹配的话,就会将key/count对发出来

注意:这个简单的例子可以通过session window来实现,我们这里使用ProcessFunction是为了说明它提供的基本模式。
Java 代码:

import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction.Context;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction.OnTimerContext;
import org.apache.flink.util.Collector;


// 定义源数据流
DataStream<Tuple2<String, String>> stream = ...;

// 将 process function 应用到一个键控流(keyed stream)中
DataStream<Tuple2<String, Long>> result = stream
    .keyBy(0)
    .process(new CountWithTimeoutFunction());

/**
 * The data type stored in the state
 * state中保存的数据类型
 */
public class CountWithTimestamp {

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

/**
 * The implementation of the ProcessFunction that maintains the count and timeouts
 * ProcessFunction的实现,用来维护计数和超时
 */
public class CountWithTimeoutFunction extends ProcessFunction<Tuple2<String, String>, Tuple2<String, Long>> {

    /** The state that is maintained by this process function */
    /** process function维持的状态 */
    private ValueState<CountWithTimestamp> state;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) 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
        // 获取当前的count
        CountWithTimestamp current = state.value();
        if (current == null) {
            current = new CountWithTimestamp();
            current.key = value.f0;
        }

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

        // set the state's timestamp to the record's assigned event time timestamp
        // 将state的时间戳设置为记录的分配事件时间戳
        current.lastModified = ctx.timestamp();

        // write the state back
        // 将状态写回
        state.update(current);

        // schedule the next timer 60 seconds from the current event time
        // 从当前事件时间开始计划下一个60秒的定时器
        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
        //获取计划定时器的key的状态
        CountWithTimestamp result = state.value();

        // 检查是否是过时的定时器或最新的定时器
        if (timestamp == result.lastModified + 60000) {
            // emit the state on timeout
            out.collect(new Tuple2<String, Long>(result.key, result.count));
        }
    }
}

Scala 代码:

import org.apache.flink.api.common.state.ValueState
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction.Context
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction.OnTimerContext
import org.apache.flink.util.Collector

//  定义源数据流
val stream: DataStream[Tuple2[String, String]] = ...

// 将 process function 应用到一个键控流(keyed stream)中
val result: DataStream[Tuple2[String, Long]] = stream
  .keyBy(0)
  .process(new CountWithTimeoutFunction())

/**
  *  state中保存的数据类型
  */
case class CountWithTimestamp(key: String, count: Long, lastModified: Long)

/**
  * ProcessFunction的实现,用来维护计数和超时
  */
class CountWithTimeoutFunction extends ProcessFunction[(String, String), (String, Long)] {

  /** process function维持的状态  */
  lazy val state: ValueState[CountWithTimestamp] = getRuntimeContext
    .getState(new ValueStateDescriptor[CountWithTimestamp]("myState", classOf[CountWithTimestamp]))


  override def processElement(value: (String, String), ctx: Context, out: Collector[(String, Long)]): Unit = {
    // 初始化或者获取/更新状态
 
    val current: CountWithTimestamp = state.value match {
      case null =>
        CountWithTimestamp(value._1, 1, ctx.timestamp)
      case CountWithTimestamp(key, count, lastModified) =>
        CountWithTimestamp(key, count + 1, ctx.timestamp)
    }

    // 将状态写回
    state.update(current)

    // 从当前事件时间开始计划下一个60秒的定时器
    ctx.timerService.registerEventTimeTimer(current.lastModified + 60000)
  }

  override def onTimer(timestamp: Long, ctx: OnTimerContext, out: Collector[(String, Long)]): Unit = {
    state.value match {
      case CountWithTimestamp(key, count, lastModified) if (timestamp == lastModified + 60000) =>
        out.collect((key, count))
      case _ =>
    }
  }
}


 

<think>好的,我现在需要帮助用户了解Flink如何读取数据库表中的数据。用户之前已经询问过Flink处理Kafka消息,现在转向数据库读取,可能是想扩展数据源的使用场景。 首先,我应该回顾一下Flink连接数据库的常见方法。记得Flink提供了JDBC连接器,可以通过JDBC API访问关系型数据库。另外,用户可能还需要批处理或者流处理的方式,但Flink主要处理流数据,所以需要考虑如何将数据库表作为流或批处理的数据源。 接下来,需要明确用户的需求。用户可能想实时读取数据库变化,或者定期批量导入数据。如果是实时读取,可能需要CDC(Change Data Capture)工具,比如Debezium,配合Kafka作为中间层,再用Flink消费。如果是批量读取,可以使用Flink的批处理模式直接查询表。 然后,我要考虑不同的数据库类型,比如MySQL、PostgreSQL等,虽然JDBC是通用的,但具体配置可能有所不同。另外,需要注意依赖的添加,比如JDBC连接器的库,以及数据库驱动的引入。 还要提到代码示例,包括如何配置JDBC连接,如何执行查询,以及如何处理结果。需要注意的是,Flink的Table API和SQL可能更方便,但DataStream API更灵活。可能需要两种方式的示例。 另外,性能优化方面,比如并行读取、分区配置、连接池设置等,都是用户可能关心的问题。还有容错和事务处理,尤其是在流处理中如何保证一致性。 用户可能遇到的常见问题包括连接失败、数据读取效率低、状态管理等问题,需要给出排查建议。比如检查JDBC URL、驱动类是否正确,网络是否通畅,以及如何优化查询语句。 最后,扩展应用场景,比如结合CDC实现实时同步,或者与其他数据源进行联合分析,可以提升回答的实用性。确保回答结构清晰,分步骤讲解,让用户能够逐步理解和实施。</think>### **Flink读取数据库表数据详解** #### **一、核心实现方式** Flink读取数据库数据主要通过以下三种模式实现: | **模式** | **适用场景** | **技术特点** | |-----------------------|--------------------------------------|------------------------------------------------| | **批量读取** | 全表扫描、离线分析 | 使用`JdbcInputFormat`或Flink批处理SQL | | **定时轮询** | 增量数据拉取 | 结合`ProcessFunction`自定义轮询逻辑 | | **CDC实时捕获** | 实时同步数据变更 | 集成Debezium+Kafka实现变更数据捕获(CDC) | --- #### **二、JDBC批量读取实现** ##### **1. 添加依赖(Maven示例)** ```xml <!-- Flink JDBC Connector --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <!-- MySQL驱动 --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.28</version> </dependency> ``` ##### **2. 使用DataStream API读取** ```java // 创建JDBC连接配置 JdbcConnectionOptions connOptions = new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder() .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb") .withDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver") .withUsername("user") .withPassword("pass") .build(); // 定义输入格式(全表读取) JdbcInputFormat inputFormat = JdbcInputFormat.buildJdbcInputFormat() .setDrivername("com.mysql.cj.jdbc.Driver") .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb") .setQuery("SELECT id, name FROM users") .setRowTypeInfo(new RowTypeInfo(BasicTypeInfo.INT_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO)) .setUsername("user") .setPassword("pass") .finish(); // 创建数据源 DataSource<Row> dataSource = env.createInput(inputFormat); ``` ##### **3. 使用Table API/SQL读取** ```java // 创建表环境 StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); // 定义JDBC Catalog tableEnv.executeSql( "CREATE TABLE jdbc_table (" + " id INT," + " name STRING" + ") WITH (" + " 'connector' = 'jdbc'," + " 'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb'," + " 'table-name' = 'users'," + " 'username' = 'user'," + " 'password' = 'pass'" + ")"); // 执行查询 Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM jdbc_table WHERE id > 100"); ``` --- #### **三、增量轮询实现** 通过自定义SourceFunction实现周期性查询: ```java public class JdbcPollingSource extends RichSourceFunction<Row> { private volatile boolean isRunning = true; private Connection connection; @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); connection = DriverManager.getConnection( "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb", "user", "pass"); } @Override public void run(SourceContext<Row> ctx) throws Exception { while (isRunning) { // 执行增量查询(示例:按时间戳过滤) PreparedStatement ps = connection.prepareStatement( "SELECT * FROM orders WHERE update_time > ?"); ps.setTimestamp(1, lastProcessedTime); ResultSet rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { ctx.collect(Row.of( rs.getInt("id"), rs.getString("order_no") )); } Thread.sleep(60000); // 每分钟轮询一次 } } @Override public void cancel() { isRunning = false; } } ``` --- #### **四、CDC实时捕获方案** ##### **1. 架构流程** ```mermaid graph LR DB[(MySQL)] --> Debezium Debezium --> Kafka Kafka --> Flink Flink -->|处理结果| Downstream[下游系统] ``` ##### **2. 实现步骤** 1. **启用MySQL Binlog**: ```sql # my.cnf配置 [mysqld] server-id=1 log-bin=mysql-bin binlog_format=row ``` 2. **部署Debezium连接器**: ```bash curl -i -X POST -H "Accept:application/json" \ -H "Content-Type:application/json" localhost:8083/connectors/ \ -d '{ "name": "mysql-connector", "config": { "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector", "database.hostname": "localhost", "database.port": "3306", "database.user": "user", "database.password": "pass", "database.server.id": "184054", "database.server.name": "inventory", "database.include.list": "mydb", "table.include.list": "mydb.users", "database.history.kafka.bootstrap.servers": "kafka:9092" } }' ``` 3. **Flink消费Kafka CDC数据**: ```java FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>( "inventory.mydb.users", new SimpleStringSchema(), kafkaProps ); DataStream<String> stream = env.addSource(consumer) .map(json -> parseChangeEvent(json)); // 解析变更事件 ``` --- #### **五、性能优化策略** | **优化方向** | **具体方法** | |--------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **并行读取** | 按分区键拆分查询:`SELECT * FROM table WHERE id % {parallelism} = {taskId}` | | **批量获取** | 设置`fetchSize`参数提升读取效率 | | **连接池管理** | 使用HikariCP等连接池替代单连接 | | **索引优化** | 为查询条件字段建立索引 | | **异步IO** | 启用异步访问模式(需配合支持异步的驱动) | **JDBC连接池配置示例**: ```java JdbcConnectionOptions connOptions = new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder() .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb") .withDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver") .withUsername("user") .withPassword("pass") .withConnectionCheckTimeoutSeconds(60) .withMaxRetries(3) .build(); ``` --- #### **六、容错与一致性** 1. **Checkpoint机制** - 定期保存读取偏移量(JDBC需自行记录最后处理ID或时间戳) - 重启时从保存的状态恢复 2. **事务边界控制** ```java env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart( 3, // 最大重试次数 Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 重试间隔 )); ``` 3. **Exactly-Once保障** - CDC模式:依赖Kafka的精确一次语义 - 直接JDBC读取:需实现幂等写入 --- #### **七、典型应用场景** | **场景** | **技术方案** | |---------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **数据仓库ETL** | 批量读取全量数据 + Flink转换处理 | | **实时报表** | CDC捕获变更事件 + 流式聚合计算 | | **数据同步** | 通过JDBC连接器实现跨数据库同步 | | **特征工程** | 读取业务表数据 + 实时特征计算(如用户画像) | --- #### **八、常见问题排查** 1. **连接超时** - 检查网络连通性(telnet测试端口) - 验证账号权限(SELECT权限是否开放) - 调整连接超时参数:`connect.timeout=3000` 2. **数据重复读取** - 检查增量查询条件(时间戳/ID是否准确记录) - 验证Checkpoint是否正常生效 3. **性能瓶颈** ```sql -- 分析慢查询 EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM large_table WHERE create_time > '2023-01-01'; ``` 4. **驱动兼容性问题** - 确认驱动版本与数据库版本匹配 - 检查日志中的`ClassNotFoundException` --- #### **九、扩展方案** - **多源联合查询**:JDBC表与Kafka流进行JOIN操作 ```sql SELECT o.*, u.name FROM kafka_orders o JOIN jdbc_users u ON o.user_id = u.id; ``` - **动态表关联**:使用`Temporal Table Join`关联维度表 ```sql SELECT o.order_time, o.amount, r.rate FROM Orders o, LATERAL TABLE (Rates(o.order_time)) r WHERE o.currency = r.currency; ``` --- ### **总结建议** - **模式选择** - 低频更新场景:使用JDBC批量读取 - 高频实时变更:优先采用CDC方案 - **生产建议** - 为JDBC连接配置白名单IP - 设置合理的`validationQuery`(如`SELECT 1`) - 监控数据库连接数(避免连接泄漏) - **版本兼容性** - Flink 1.14+推荐使用新版`flink-connector-jdbc` - MySQL 8.x需使用`mysql-connector-java 8.x`驱动
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