崇明网站怎么做seo/色盲悖论

 按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）：先进行分区，然后定义处理操作

1.定时器（Timer）和定时服务（TimerService）

• 定时器（timers）是处理函数中进行时间相关操作的主要机制
• 定时服务（TimerService）提供了注册定时器的功能

TimerService 是 Flink 关于时间和定时器的基础服务接口：

// 获取当前的处理时间
long currentProcessingTime();
// 获取当前的水位线（事件时间）
long currentWatermark();
// 注册处理时间定时器，当处理时间超过 time 时触发
void registerProcessingTimeTimer(long time);
// 注册事件时间定时器，当水位线超过 time 时触发
void registerEventTimeTimer(long time);
// 删除触发时间为 time 的处理时间定时器
void deleteProcessingTimeTimer(long time);
// 删除触发时间为 time 的事件时间定时器
void deleteEventTimeTimer(long time);

六个方法可以分成两大类：基于处理时间和基于事件时间。而对应的操作主要有三个：获取当前时间，注册定时器，以及删除定时器

尽管处理函数中都可以直接访问TimerService，不过只有基于 KeyedStream 的处理函数，才能去调用注册和删除定时器的方法；未作按键分区的 DataStream 不支持定时器操作，只能获取当前时间

对于处理时间和事件时间这两种类型的定时器，TimerService 内部会用一个优先队列将它们的时间戳保存起来，排队等待执行；可以认为，定时器其实是 KeyedStream上处理算子的一个状态，它以时间戳作为区分。所以 TimerService 会以键（key）和时间戳为标准，对定时器进行去重；也就是说对于每个 key 和时间戳，最多只有一个定时器，如果注册了多次，onTimer()方法也将只被调用一次

基于 KeyedStream 注册定时器时，会传入一个定时器触发的时间戳，这个时间戳的定时器对于每个 key 都是有效的；利用这个特性，有时我们可以故意降低时间戳的精度，来减少定时器的数量，从而提高处理性能。比如我们可以在设置定时器时只保留整秒数，那么定时器的触发频率就是最多 1 秒一次：

long coalescedTime = time / 1000 * 1000; //时间戳（定时器默认的区分精度是毫秒）
ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(coalescedTime); //注册定时器

2.KeyedProcessFunction 的使用

基础用法：

stream.keyBy( t -> t.f0 ).process(new MyKeyedProcessFunction())

这里的MyKeyedProcessFunction即是KeyedProcessFunction的一个实现类；

源码解析

KeyedProcessFunction源码如下：

public abstract class KeyedProcessFunction<K, I, O> extends AbstractRichFunction {private static final long serialVersionUID = 1L;/*** Process one element from the input stream.** <p>This function can output zero or more elements using the {@link Collector} parameter and* also update internal state or set timers using the {@link Context} parameter.** @param value The input value.* @param ctx A {@link Context} that allows querying the timestamp of the element and getting a*     {@link TimerService} for registering timers and querying the time. The context is only*     valid during the invocation of this method, do not store it.* @param out The collector for returning result values.* @throws Exception This method may throw exceptions. Throwing an exception will cause the*     operation to fail and may trigger recovery.*/public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector<O> out) throws Exception;/*** Called when a timer set using {@link TimerService} fires.** @param timestamp The timestamp of the firing timer.* @param ctx An {@link OnTimerContext} that allows querying the timestamp, the {@link*     TimeDomain}, and the key of the firing timer and getting a {@link TimerService} for*     registering timers and querying the time. The context is only valid during the invocation*     of this method, do not store it.* @param out The collector for returning result values.* @throws Exception This method may throw exceptions. Throwing an exception will cause the*     operation to fail and may trigger recovery.*/public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<O> out) throws Exception {}/*** Information available in an invocation of {@link #processElement(Object, Context, Collector)}* or {@link #onTimer(long, OnTimerContext, Collector)}.*/public abstract class Context {/*** Timestamp of the element currently being processed or timestamp of a firing timer.** <p>This might be {@code null}, for example if the time characteristic of your program is* set to {@link org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic#ProcessingTime}.*/public abstract Long timestamp();/** A {@link TimerService} for querying time and registering timers. */public abstract TimerService timerService();/*** Emits a record to the side output identified by the {@link OutputTag}.** @param outputTag the {@code OutputTag} that identifies the side output to emit to.* @param value The record to emit.*/public abstract <X> void output(OutputTag<X> outputTag, X value);/** Get key of the element being processed. */public abstract K getCurrentKey();}/*** Information available in an invocation of {@link #onTimer(long, OnTimerContext, Collector)}.*/public abstract class OnTimerContext extends Context {/** The {@link TimeDomain} of the firing timer. */public abstract TimeDomain timeDomain();/** Get key of the firing timer. */@Overridepublic abstract K getCurrentKey();}
}

可以看到和ProcessFunction类似，都有一个processElement()和onTimer()方法，并且定义了一个Context抽象类；不同点在于类型参数多了一个K，也就是key的类型；

代码示例

①处理时间语义

public class ProcessingTimeTimerTest {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);// 处理时间语义，不需要分配时间戳和watermarkSingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());// 要用定时器，必须基于KeyedStreamstream.keyBy(data -> true).process(new KeyedProcessFunction<Boolean, Event, String>() {@Overridepublic void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {Long currTs = ctx.timerService().currentProcessingTime();out.collect("数据到达，到达时间：" + new Timestamp(currTs));// 注册一个10秒后的定时器ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(currTs + 10 * 1000L);}@Overridepublic void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {out.collect("定时器触发，触发时间：" + new Timestamp(timestamp));}}).print();env.execute();}
}

通过ctx.timerService().currentProcessingTime()获取当前处理时间；

通过ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer来设置一个定时器；

运行结果如下：

由于定时器是处理时间的定时器，不用考虑水位线延时问题，因此10s后能够准时触发定时操作；

---

②事件时间语义：

public class EventTimeTimerTest {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new CustomSource()).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps().withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {@Overridepublic long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {return element.timestamp;}}));// 基于KeyedStream定义事件时间定时器stream.keyBy(data -> true).process(new KeyedProcessFunction<Boolean, Event, String>() {@Overridepublic void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {out.collect("数据到达，时间戳为：" + ctx.timestamp());out.collect("数据到达，水位线为：" + ctx.timerService().currentWatermark() + "\n -------分割线-------");// 注册一个10秒后的定时器ctx.timerService().registerEventTimeTimer(ctx.timestamp() + 10 * 1000L);}@Overridepublic void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {out.collect("定时器触发，触发时间：" + timestamp);}}).print();env.execute();}// 自定义测试数据源public static class CustomSource implements SourceFunction<Event> {@Overridepublic void run(SourceContext<Event> ctx) throws Exception {// 直接发出测试数据ctx.collect(new Event("Mary", "./home", 1000L));// 为了更加明显，中间停顿5秒钟Thread.sleep(5000L);// 发出10秒后的数据ctx.collect(new Event("Mary", "./home", 11000L));Thread.sleep(5000L);// 发出10秒+1ms后的数据ctx.collect(new Event("Alice", "./cart", 11001L));Thread.sleep(5000L);}@Overridepublic void cancel() { }}
}

运行结果如下：

运行结果解释：

①第一条数据到来时，时间戳为1000，但由于水位线的生成是周期性的（默认200ms），因此水位线不会立即发送改变，仍然是Long.MIN_VALUE，之后只要到了水位线生成的时间周期，就会依据当前最大的时间戳来生成水位线（默认减1）

②第二条数据到来时，显然水位线已经推进到了999，但仍然不会立即改变；

③在事件时间语义下，定时器触发的条件就是水位线推进到设定的时间；第一条数据到来之后，设定的定时器时间为11000，而当时间戳为11000的数据到来时，水位线还停留在999的位置，因此不会立即触发定时器；之后水位线会推进到10999（11000-1），同样无法触发定时器；

④第三条数据到来时，时间戳为11001，此时水位线推进到了10999，等到水位线周期性更新后，推进到11000（11001-1），这样第一个定时器就会触发

⑤然后等待5s后，没有新的数据到来，整个程序结束，将要退出，此时会将水位线推进到Long.MAX_VALUE，所以所有没有触发的定时器统一触发；

 学习课程链接：【尚硅谷】Flink1.13实战教程（涵盖所有flink-Java知识点）_哔哩哔哩_bilibili