第四篇|Flink DataStream API 中的多面手——Process Function详解

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Flink的Process Function允许访问时间戳、水位线，并注册计时器。KeyedProcessFunction作为示例，包含processElement和onTimer方法，用于处理数据和回调。TimerService提供注册和删除计时器的接口，支持event time和processing time。文章通过源码解析和案例展示了Process Function的应用。

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在Flink的时间与watermarks详解这篇文章中，阐述了Flink的时间与水位线的相关内容。你可能不禁要发问，该如何访问时间戳和水位线呢？首先通过普通的DataStream API是无法访问的，需要借助Flink提供的一个底层的API——Process Function。Process Function不仅能够访问时间戳与水位线，而且还可以注册在将来的某个特定时间触发的计时器(timers)。除此之外，还可以将数据通过Side Outputs发送到多个输出流中。这样以来，可以实现数据分流的功能，同时也是处理迟到数据的一种方式。下面我们将从源码入手，结合具体的使用案例来说明该如何使用Process Function。

简介

Flink提供了很多Process Function，每种Process Function都有各自的功能，这些Process Function主要包括：

ProcessFunction

KeyedProcessFunction

CoProcessFunction

ProcessJoinFunction

ProcessWindowFunction

ProcessAllWindowFunction

BaseBroadcastProcessFunction

KeyedBroadcastProcessFunction

BroadcastProcessFunction

继承关系图如下：

从上面的继承关系中可以看出，都实现了RichFunction接口，所以支持使用open()、close()、getRuntimeContext()等方法的调用。从名字上可以看出，这些函数都有不同的适用场景，但是基本的功能是类似的，下面会以KeyedProcessFunction为例来讨论这些函数的通用功能。

源码

KeyedProcessFunction

/**
 * 处理KeyedStream流的低级API函数
 * 对于输入流中的每个元素都会触发调用processElement方法.该方法会产生0个或多个输出.
 * 其实现类可以通过Context访问数据的时间戳和计时器(timers).当计时器(timers)触发时，会回调onTimer方法.
 * onTimer方法会产生0个或者多个输出，并且会注册一个未来的计时器.
 *
 * 注意：如果要访问keyed state和计时器(timers)，必须在KeyedStream上使用KeyedProcessFunction.
 * 另外，KeyedProcessFunction的父类AbstractRichFunction实现了RichFunction接口，所以，可以使用
 * open()，close()及getRuntimeContext()方法.
 *
 * @param <K> key的类型
 * @param <I> 输入元素的数据类型
 * @param <O> 输出元素的数据类型
 */
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