一、Window & Time 介绍

Apache Flink(以下简称 Flink) 是一个天然支持无限流数据处理的分布式计算框架,在 Flink 中 Window  可以将无限流切分成有限流,是处理有限流的核心组件,现在 Flink 中 Window 可以是时间驱动的(Time Window),也可以是数据驱动的(Count Window)。

下面的代码是在 Flink 中使用 Window 的两个示例

二、Window API 使用

从第一部分我们已经知道 Window 的一些基本概念,以及相关 API,下面我们以一个实际例子来看看怎么使用 Window 相关的 API。

代码来自 flink-examples

上面的例子中我们首先会对每条数据进行时间抽取,然后进行 keyby,接着依次调用 window(),evictor(), trigger() 以及 maxBy()。下面我们重点来看 window(), evictor() 和 trigger() 这几个方法。

2.1 WindowAssigner, Evictor 以及 Trigger

window 方法接收的输入是一个WindowAssigner, WindowAssigner 负责将每条输入的数据分发到正确的 window 中(一条数据可能同时分发到多个 Window 中),Flink 提供了几种通用的 WindowAssigner:tumbling window(窗口间的元素无重复),sliding window(窗口间的元素可能重复),session window 以及 global window。如果需要自己定制数据分发策略,则可以实现一个 class,继承自 WindowAssigner。

Tumbling Window

Sliding Window

Session Window

Global Window

evictor  主要用于做一些数据的自定义操作,可以在执行用户代码之前,也可以在执行用户代码之后,更详细的描述可以参考 org.apache.flink.streaming

.api.windowing.evictors.Evictor 的 evicBefore 和 evicAfter 两个方法。Flink 提供了如下三种通用的 evictor:

* CountEvictor 保留指定数量的元素

* DeltaEvictor 通过执行用户给定的 DeltaFunction  以及预设的 threshold,判断是否删除一个元素。

* TimeEvictor设定一个阈值 interval,删除所有不再 max_ts – interval 范围内的元素,其中 max_ts 是窗口内时间戳的最大值。

evictor 是可选的方法,如果用户不选择,则默认没有。

trigger 用来判断一个窗口是否需要被触发,每个 WindowAssigner 都自带一个默认的 trigger,如果默认的 trigger 不能满足你的需求,则可以自定义一个类,继承自 Trigger 即可,我们详细描述下 Trigger 的接口以及含义:

* onElement() 每次往 window 增加一个元素的时候都会触发

* onEventTime() 当 event-time timer 被触发的时候会调用

* onProcessingTime() 当 processing-time timer 被触发的时候会调用

* onMerge() 对两个 trigger 的 state 进行 merge 操作

* clear()  window 销毁的时候被调用

上面的接口中前三个会返回一个 TriggerResult,TriggerResult 有如下几种可能的选择:

* CONTINUE 不做任何事情

* FIRE 触发 window

* PURGE 清空整个 window 的元素并销毁窗口

* FIRE_AND_PURGE 触发窗口,然后销毁窗口

2.2 Time & Watermark

了解完上面的内容后,对于时间驱动的窗口,我们还有两个概念需要澄清:Time 和 Watermark。

我们知道在分布式环境中 Time 是一个很重要的概念,在 Flink 中 Time  可以分为三种Event-Time,Processing-Time 以及 Ingestion-Time,三者的关系我们可以从下图中得知:

Event Time、Ingestion Time、Processing Time

Event-Time 表示事件发生的时间,Processing-Time 则表示处理消息的时间(墙上时间),Ingestion-Time 表示进入到系统的时间。

在 Flink 中我们可以通过下面的方式进行 Time 类型的设置

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime); // 设置使用 ProcessingTime

了解了 Time 之后,我们还需要知道 Watermark 相关的概念。

我们可以考虑一个这样的例子:某 App 会记录用户的所有点击行为,并回传日志(在网络不好的情况下,先保存在本地,延后回传)。A 用户在 11:02 对 App 进行操作,B 用户在 11:03 操作了 App,但是 A 用户的网络不太稳定,回传日志延迟了,导致我们在服务端先接受到 B 用户 11:03 的消息,然后再接受到 A 用户 11:02 的消息,消息乱序了。

那我们怎么保证基于 event-time 的窗口在销毁的时候,已经处理完了所有的数据呢?这就是 watermark 的功能所在。watermark 会携带一个单调递增的时间戳 t,watermark(t) 表示所有时间戳不大于 t 的数据都已经到来了,未来小于等于t的数据不会再来,因此可以放心地触发和销毁窗口了。下图中给了一个乱序数据流中的 watermark 例子

2.3 迟到的数据

上面的 watermark 让我们能够应对乱序的数据,但是真实世界中我们没法得到一个完美的 watermark 数值 — 要么没法获取到,要么耗费太大,因此实际工作中我们会使用近似 watermark  — 生成 watermark(t) 之后,还有较小的概率接受到时间戳 t 之前的数据,在 Flink 中将这些数据定义为 “late elements”, 同样我们可以在 window 中指定是允许延迟的最大时间(默认为 0),可以使用下面的代码进行设置

设置  `allowedLateness` 之后,迟来的数据同样可以触发窗口,进行输出,利用 Flink 的 side output 机制,我们可以获取到这些迟到的数据,使用方式如下:

需要注意的是,设置了 allowedLateness 之后,迟到的数据也可能触发窗口,对于 Session window 来说,可能会对窗口进行合并,产生预期外的行为。

3 Window 内部实现

在讨论 Window 内部实现的时候,我们再通过下图回顾一下 Window 的生命周期

每条数据过来之后,会由 WindowAssigner 分配到对应的 Window,当 Window 被触发之后,会交给 Evictor(如果没有设置 Evictor 则跳过),然后处理 UserFunction。其中 WindowAssigner,Trigger,Evictor 我们都在上面讨论过,而 UserFunction 则是用户编写的代码。

整个流程还有一个问题需要讨论:Window 中的状态存储。我们知道 Flink 是支持 Exactly Once 处理语义的,那么 Window 中的状态存储和普通的状态存储又有什么不一样的地方呢?

首先给出具体的答案:从接口上可以认为没有区别,但是每个 Window 会属于不同的 namespace,而非 Window 场景下,则都属于 VoidNamespace ,最终由 State/Checkpoint 来保证数据的 Exactly Once 语义,下面我们从 org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing.WindowOperator 摘取一段代码进行阐述

从上面我们可以知道,Window 中的的元素同样是通过 state 进行维护,然后由 Checkpoint 机制保证 Exactly Once  语义。

至此,Time、Window 相关的所有内容都已经讲解完毕,主要包括为什么要有 Window; Window 中的三个核心组件:WindowAssigner、Trigger 和 Evictor;Window 中怎么处理乱序数据,乱序数据是否允许延迟,以及怎么处理迟到的数据;最后我们梳理了整个 Window 的数据流程,以及 Window 中怎么保证 Exactly Once 语义。


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