揭秘Flink水印机制：侧流输出轻松应对漏网之鱼

后端

2023-01-01 12:03:51

Flink：应对乱序数据的利器

水印机制：驾驭数据流中的时间

随着大数据时代的到来，数据量激增，对数据处理提出了更高的要求。Flink作为一款强大的流处理引擎，凭借其卓越的性能和丰富的功能，成为众多企业的数据处理利器。

在实际工作场景中，数据流入不会总是井然有序的，这给数据处理带来了巨大的挑战。为了解决乱序数据问题，Flink引入了水印机制。该机制通过为每个事件分配一个时间戳，判断数据是否滞后于当前处理时间。

举个例子，假设我们有一个用户购买记录的流数据源。我们需要统计每种商品的销售额。使用水印机制，我们可以为每个购买记录分配一个事件时间戳，表示该购买发生的时间。这样，我们就能识别出滞后的数据，从而避免将其包含在统计中。

侧流输出机制：捕捉漏网之鱼

即使使用了水印机制，也可能存在漏网之鱼。例如，当数据延迟过大时，水印可能无法及时到达，导致这些数据无法被正确处理。为了解决这个问题，Flink提供了侧流输出机制。

侧流输出机制允许用户将这些漏网数据输出到一个单独的流中，以便后续处理。用户可以根据需要自定义侧流输出的条件。例如，我们可以将延迟超过一定阈值的数据输出到侧流，或者将某些特定类型的数据输出到侧流。

在我们的购买记录统计场景中，我们可以使用侧流输出机制将延迟超过 1 分钟的购买记录输出到侧流。这些延迟的记录不会被包含在销售额统计中，但我们可以后续对它们进行单独处理，比如发送告警或进行数据修复。

代码示例：Flink 水印机制和侧流输出机制实战

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;

import java.util.Random;

public class FlinkWatermarksAndSideOutput {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建数据源，每秒产生一个随机购买记录
        DataStream<PurchaseRecord> purchaseRecords = env.addSource(new PurchaseRecordSource());

        // 为每个购买记录分配时间戳
        DataStream<PurchaseRecord> purchaseRecordsWithTimestamps = purchaseRecords
                .assignTimestampsAndWatermarks(new PurchaseRecordTimestampAssigner());

        // 将数据流划分为 1 分钟的滚动窗口
        DataStream<PurchaseRecord> windowedPurchaseRecords = purchaseRecordsWithTimestamps
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(1)));

        // 计算每种商品的销售额
        DataStream<PurchaseSummary> purchaseSummary = windowedPurchaseRecords
                .reduce(new PurchaseSummaryReducer());

        // 使用侧流输出机制过滤出延迟超过 1 分钟的数据
        DataStream<PurchaseRecord> latePurchaseRecords = purchaseRecordsWithTimestamps
                .filter(new LatePurchaseRecordFilter());

        // 打印正常处理的数据和延迟数据
        purchaseSummary.print("正常处理的数据：");
        latePurchaseRecords.print("延迟数据：");

        // 执行流处理作业
        env.execute("Flink Watermarks and Side Output");
    }

    // 自定义数据源，每秒产生一个随机购买记录
    public static class PurchaseRecordSource extends RichSourceFunction<PurchaseRecord> {

        private boolean running = true;

        @Override
        public void run(SourceContext<PurchaseRecord> ctx) throws Exception {
            Random random = new Random();

            while (running) {
                PurchaseRecord purchaseRecord = new PurchaseRecord(
                        random.nextInt(100), // 商品 ID
                        random.nextInt(1000), // 购买时间
                        random.nextInt(100) // 购买数量
                );

                ctx.collectWithTimestamp(purchaseRecord, purchaseRecord.getPurchaseTime());

                Thread.sleep(1000);
            }
        }

        @Override
        public void cancel() {
            running = false;
        }
    }

    // 自定义时间戳分配器，为每个购买记录分配事件时间戳
    public static class PurchaseRecordTimestampAssigner implements AssignerWithPeriodicWatermarks<PurchaseRecord> {

        private long maxTimestamp = Long.MIN_VALUE;

        @Override
        public long extractTimestamp(PurchaseRecord purchaseRecord, long previousElementTimestamp) {
            long timestamp = purchaseRecord.getPurchaseTime();
            maxTimestamp = Math.max(maxTimestamp, timestamp);

            return timestamp;
        }

        @Override
        public Watermark getCurrentWatermark() {
            return new Watermark(maxTimestamp);
        }
    }

    // 自定义过滤函数，过滤出延迟超过 1 分钟的数据
    public static class LatePurchaseRecordFilter implements FilterFunction<PurchaseRecord> {

        @Override
        public boolean filter(PurchaseRecord purchaseRecord) {
            return purchaseRecord.getPurchaseTime() < getTimestamp() - 60000;
        }
    }
}