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title: 事件驱动应用
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# 事件驱动应用

<a name="process-functions"></a>
## 处理函数（Process Functions）

<a name="introduction"></a>
### 简介

`ProcessFunction` 将事件处理与 Timer，State 结合在一起，使其成为流处理应用的强大构建模块。
这是使用 Flink 创建事件驱动应用程序的基础。它和 `RichFlatMapFunction` 十分相似， 但是增加了 Timer。

<a name="example"></a>
### 示例

如果你已经体验了
[流式分析训练]({{< ref "docs/learn-flink/streaming_analytics" >}})
的[动手实践]({{< ref "docs/learn-flink/streaming_analytics" >}}#hands-on)，
你应该记得，它是采用 `TumblingEventTimeWindow` 来计算每个小时内每个司机的小费总和，
像下面的示例这样：

```java
// 计算每个司机每小时的小费总和
DataStream<Tuple3<Long, Long, Float>> hourlyTips = fares
        .keyBy((TaxiFare fare) -> fare.driverId)
        .window(TumblingEventTimeWindows.of(Duration.ofHours(1)))
        .process(new AddTips());
```

使用 `KeyedProcessFunction` 去实现相同的操作更加直接且更有学习意义。
让我们开始用以下代码替换上面的代码：

```java
// 计算每个司机每小时的小费总和
DataStream<Tuple3<Long, Long, Float>> hourlyTips = fares
        .keyBy((TaxiFare fare) -> fare.driverId)
        .process(new PseudoWindow(Duration.ofHours(1)));
```

在这个代码片段中，一个名为 `PseudoWindow` 的 `KeyedProcessFunction` 被应用于 KeyedStream，
其结果是一个 `DataStream<Tuple3<Long, Long, Float>>` （与使用 Flink 内置时间窗口的实现生成的流相同）。

`PseudoWindow` 的总体轮廓示意如下：

```java
// 在时长跨度为一小时的窗口中计算每个司机的小费总和。
// 司机ID作为 key。
public static class PseudoWindow extends 
        KeyedProcessFunction<Long, TaxiFare, Tuple3<Long, Long, Float>> {

    private final long durationMsec;

    public PseudoWindow(Time duration) {
        this.durationMsec = duration.toMilliseconds();
    }

    @Override
    // 在初始化期间调用一次。
    public void open(OpenContext ctx) {
        . . .
    }

    @Override
    // 每个票价事件（TaxiFare-Event）输入（到达）时调用，以处理输入的票价事件。
    public void processElement(
            TaxiFare fare,
            Context ctx,
            Collector<Tuple3<Long, Long, Float>> out) throws Exception {

        . . .
    }

    @Override
    // 当当前水印（watermark）表明窗口现在需要完成的时候调用。
    public void onTimer(long timestamp, 
            OnTimerContext context, 
            Collector<Tuple3<Long, Long, Float>> out) throws Exception {

        . . .
    }
}
```

注意事项：

* 有几种类型的 ProcessFunctions -- 不仅包括 `KeyedProcessFunction`，还包括
  `CoProcessFunctions`、`BroadcastProcessFunctions` 等. 

* `KeyedProcessFunction` 是一种 `RichFunction`。作为 `RichFunction`，它可以访问使用 Managed Keyed State 所需的 `open`
  和 `getRuntimeContext` 方法。

* 有两个回调方法须要实现： `processElement` 和 `onTimer`。每个输入事件都会调用 `processElement` 方法；
  当计时器触发时调用 `onTimer`。它们可以是基于事件时间（event time）的 timer，也可以是基于处理时间（processing time）的 timer。
  除此之外，`processElement` 和 `onTimer` 都提供了一个上下文对象，该对象可用于与 `TimerService` 交互。
  这两个回调还传递了一个可用于发出结果的 `Collector`。

<a name="the-open-method"></a>
#### `open()` 方法

```java
// 每个窗口都持有托管的 Keyed state 的入口，并且根据窗口的结束时间执行 keyed 策略。
// 每个司机都有一个单独的MapState对象。
private transient MapState<Long, Float> sumOfTips;

@Override
public void open(OpenContext ctx) {

    MapStateDescriptor<Long, Float> sumDesc =
            new MapStateDescriptor<>("sumOfTips", Long.class, Float.class);
    sumOfTips = getRuntimeContext().getMapState(sumDesc);
}
```

由于票价事件（fare-event）可能会乱序到达，有时需要在计算输出前一个小时结果前，处理下一个小时的事件。
这样能够保证“乱序造成的延迟数据”得到正确处理（放到前一个小时中）。
实际上，如果 Watermark 延迟比窗口长度长得多，则可能有多个窗口同时打开，而不仅仅是两个。
此实现通过使用 `MapState` 来支持处理这一点，该 `MapState` 将每个窗口的结束时间戳映射到该窗口的小费总和。

<a name="the-processelement-method"></a>
#### `processElement()` 方法

```java
public void processElement(
        TaxiFare fare,
        Context ctx,
        Collector<Tuple3<Long, Long, Float>> out) throws Exception {

    long eventTime = fare.getEventTime();
    TimerService timerService = ctx.timerService();

    if (eventTime <= timerService.currentWatermark()) {
        // 事件延迟；其对应的窗口已经触发。
    } else {
        // 将 eventTime 向上取值并将结果赋值到包含当前事件的窗口的末尾时间点。
        long endOfWindow = (eventTime - (eventTime % durationMsec) + durationMsec - 1);

        // 在窗口完成时将启用回调
        timerService.registerEventTimeTimer(endOfWindow);

        // 将此票价的小费添加到该窗口的总计中。
        Float sum = sumOfTips.get(endOfWindow);
        if (sum == null) {
            sum = 0.0F;
        }
        sum += fare.tip;
        sumOfTips.put(endOfWindow, sum);
    }
}
```

需要考虑的事项：

* 延迟的事件怎么处理？watermark 后面的事件（即延迟的）正在被删除。
  如果你想做一些比这更高级的操作，可以考虑使用旁路输出（Side outputs），这将在[下一节]({{< ref "docs/learn-flink/event_driven" >}}#side-outputs)中解释。

* 本例使用一个 `MapState`，其中 keys 是时间戳（timestamp），并为同一时间戳设置一个 Timer。
  这是一种常见的模式；它使得在 Timer 触发时查找相关信息变得简单高效。

<a name="the-ontimer-method"></a>
#### `onTimer()` 方法

```java
public void onTimer(
        long timestamp, 
        OnTimerContext context, 
        Collector<Tuple3<Long, Long, Float>> out) throws Exception {

    long driverId = context.getCurrentKey();
    // 查找刚结束的一小时结果。
    Float sumOfTips = this.sumOfTips.get(timestamp);

    Tuple3<Long, Long, Float> result = Tuple3.of(driverId, timestamp, sumOfTips);
    out.collect(result);
    this.sumOfTips.remove(timestamp);
}
```

注意：

* 传递给 `onTimer` 的 `OnTimerContext context` 可用于确定当前 key。

* 我们的 pseudo-windows 在当前 Watermark 到达每小时结束时触发，此时调用 `onTimer`。
  这个 `onTimer` 方法从 `sumOfTips` 中删除相关的条目，这样做的效果是不可能容纳延迟的事件。
  这相当于在使用 Flink 的时间窗口时将 allowedLateness 设置为零。

<a name="performance-considerations"></a>
### 性能考虑

Flink 提供了为 RocksDB 优化的 `MapState` 和 `ListState` 类型。
相对于 `ValueState`，更建议使用 `MapState` 和 `ListState`，因为使用 RocksDBStateBackend 的情况下，
`MapState` 和 `ListState` 比 `ValueState` 性能更好。
RocksDBStateBackend 可以附加到 `ListState`，而无需进行（反）序列化，
对于 `MapState`，每个 key/value 都是一个单独的 RocksDB 对象，因此可以有效地访问和更新 `MapState`。

{{< top >}}

<a name="side-outputs"></a>
## 旁路输出（Side Outputs）

<a name="introduction-1"></a>
### 简介

有几个很好的理由希望从 Flink 算子获得多个输出流，如下报告条目：

* 异常情况（exceptions）
* 格式错误的事件（malformed events）
* 延迟的事件（late events）
* operator 告警（operational alerts），如与外部服务的连接超时

旁路输出（Side outputs）是一种方便的方法。除了错误报告之外，旁路输出也是实现流的 n 路分割的好方法。

<a name="example-1"></a>
### 示例

现在你可以对上一节中忽略的延迟事件执行某些操作。

Side output channel 与 `OutputTag<T>` 相关联。这些标记拥有自己的名称，并与对应 DataStream 类型一致。

```java
private static final OutputTag<TaxiFare> lateFares = new OutputTag<TaxiFare>("lateFares") {};
```

上面显示的是一个静态 `OutputTag<TaxiFare>` ，当在 `PseudoWindow` 的 `processElement` 方法中发出延迟事件时，可以引用它：

```java
if (eventTime <= timerService.currentWatermark()) {
    // 事件延迟，其对应的窗口已经触发。
    ctx.output(lateFares, fare);
} else {
    . . .
}
```

以及当在作业的 `main` 中从该旁路输出访问流时：

```java
// 计算每个司机每小时的小费总和
SingleOutputStreamOperator hourlyTips = fares
        .keyBy((TaxiFare fare) -> fare.driverId)
        .process(new PseudoWindow(Duration.ofHours(1)));

hourlyTips.getSideOutput(lateFares).print();
```

或者，可以使用两个同名的 OutputTag 来引用同一个旁路输出，但如果这样做，它们必须具有相同的类型。

{{< top >}}

<a name="closing-remarks"></a>
## 结语

在本例中，你已经了解了如何使用 `ProcessFunction` 重新实现一个简单的时间窗口。
当然，如果 Flink 内置的窗口 API 能够满足你的开发需求，那么一定要优先使用它。
但如果你发现自己在考虑用 Flink 的窗口做些错综复杂的事情，不要害怕自己动手。

此外，`ProcessFunctions` 对于计算分析之外的许多其他用例也很有用。
下面的实践练习提供了一个完全不同的例子。

`ProcessFunctions` 的另一个常见用例是清理过时 State。如果你回想一下
{{< training_link file="/rides-and-fares" name="Rides and Fares Exercise" >}}，
其中使用 `RichCoFlatMapFunction` 来计算简单 Join，那么示例方案假设 TaxiRides 和 TaxiFares 两个事件是严格匹配为一个有效
数据对（必须同时出现）并且每一组这样的有效数据对都和一个唯一的 `rideId` 严格对应。如果数据对中的某个 TaxiRides 事件（TaxiFares 事件）
丢失，则同一 `rideId` 对应的另一个出现的 TaxiFares 事件（TaxiRides 事件）对应的 State 则永远不会被清理掉。
所以这里可以使用 `KeyedCoProcessFunction` 的实现代替它（`RichCoFlatMapFunction`），并且可以使用计时器来检测和清除任何过时
的 State。

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<a name="hands-on"></a>
## 实践练习

本节的实践练习是 {{< training_link file="/long-ride-alerts" name="Long Ride Alerts Exercise" >}}.

{{< top >}}

<a name="further-reading"></a>
## 延伸阅读

- [处理函数（ProcessFunction）]({{< ref "docs/dev/datastream/operators/process_function" >}})
- [旁路输出（Side Outputs）]({{< ref "docs/dev/datastream/side_output" >}})

{{< top >}}
