Flink中的处理函数（ProcessFunction和KeyedProcessFunction）在对于数据进行颗粒化的精确计算时使用较多，处理函数提供了一个定时服务（TimerService），可以向未来注册一个定时服务，我们可以把它理解为一个闹钟，当闹钟响起时，就调用ProcessFunction中的onTimer()方法，会对数据进行一些计算。我们来解析一下这两个函数。
本文基于Flink1.14版本
ProcessFunction
ProcessFunction是Flink中的较为底层的API，当我们对于DataStream调用process函数的时候，需要在里面传入一个对象，即new ProcessFunction[] {}，ProcessFunction是一个抽象类，我们看一下这个抽象类的源码：
源码解析
@PublicEvolvingpublic abstract class ProcessFunction extends AbstractRichFunction { private static final long serialVersionUID = 1L; public ProcessFunction() { } public abstract void processElement(I var1, ProcessFunction.Context var2, Collector var3) throws Exception; public void onTimer(long timestamp, ProcessFunction.OnTimerContext ctx, Collector out) throws Exception { } public abstract class OnTimerContext extends ProcessFunction.Context { public OnTimerContext() { super(); } public abstract TimeDomain timeDomain(); } public abstract class Context { public Context() { } public abstract Long timestamp(); public abstract TimerService timerService(); public abstract void output(OutputTag var1, X var2); }}我们可以看到ProcessFunction这个抽象类有两个泛型参数分别是输入（Input）和输出（Output）以及它继承了AbstractRichFunction。
ProcessFunction中processElement这个方法是一个抽象方法，代表实现这个抽象类时必须实现这个方法。这个方法的参数有三个I var1, ProcessFunction.Context var2, Collector var3,我们来解析一下：var1的类型是上面抽象类的泛型I，代表输入的数据，var2的类型是ProcessFunction.Context，它是 Flink 中 ProcessFunction 的一个内部抽象类，用于为 processElement 方法提供上下文信息。
ProcessFunction.Context 的主要功能：
1.获取时间戳：
timestamp(): 这个方法返回当前正在处理的事件的时间戳。如果您使用的是事件时间（EventTime），这个时间戳就是事件本身的时间戳；如果是处理时间（ProcessingTime），这个值可能是 null。
2.定时服务访问：
timerService(): 提供对 TimerService 的访问，您可以用它来注册定时器和查询当前时间。这对于需要基于时间做决策的应用来说非常重要。
3.侧输出：
output(OutputTag tag, X value): 允许您将数据发送到非主输出（即侧输出）。侧输出可以用于将数据发送到多个不同的流，或者用于处理特殊情况的数据，例如错误记录或监控事件。
最后Collector 是一个泛型接口，其中 O 表示输出数据类型，可以使用 Collector 来发射任何类型的数据。Collector 允许从一个输入产生多个输出，这在处理复杂的逻辑或进行多阶段处理时非常有用。
我们来看一个例子：
现在我们有订单数据，需要处理每个订单字符串，如果订单金额超过100，则将其标记为”大订单”，否则标记为”小订单”。
假设我们的订单数据是一个简单的字符串格式，包含订单ID和订单金额，格式为 “orderId,amount”：
// 示例订单数据流 val orderDataStream: DataStream[String] = env.fromElements( "order1,100.5", "order2,50.5", "order3,200.0" )1.定义样例类
目的是为了将数据转为对象，便于操作
case class Order(orderId: String, amount: Double)2.使用 ProcessFunction 处理订单数据
val processedStream = orderDataStream .process(new OrderProcessFunction) //OrderProcessFunction为自己实现的ProcessFunction3.实现OrderProcessFunction
class OrderProcessFunction extends ProcessFunction[String, String] { override def processElement( value: String, ctx: ProcessFunction[String, String]#Context, out: Collector[String]): Unit = { // 解析订单数据 val parts = value.split(",")//使用逗号分割数据 val order = Order(parts(0), parts(1).toDouble)//将数据转为对象 // 根据金额分类订单 val orderType = if (order.amount > 100) "大订单" else "小订单" out.collect(s"订单ID: ${order.orderId}, 类型: $orderType")//将数据发送输出 }}3.打印处理后的结果
processedStream.print()结果为：
订单ID: order1, 类型: 大订单订单ID: order2, 类型: 小订单订单ID: order3, 类型: 大订单完整代码：
import org.apache.flink.streaming.api.scala._import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunctionimport org.apache.flink.util.Collector// 定义订单数据的样例类case class Order(orderId: String, amount: Double)object OrderProcessing { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 示例订单数据流 val orderDataStream: DataStream[String] = env.fromElements( "order1,100.5", "order2,50.5", "order3,200.0" ) // 使用 ProcessFunction 处理订单数据 val processedStream = orderDataStream .process(new OrderProcessFunction) // 打印处理后的结果 processedStream.print() env.execute("Order Processing") }}class OrderProcessFunction extends ProcessFunction[String, String] { override def processElement( value: String, ctx: ProcessFunction[String, String]#Context, out: Collector[String]): Unit = { // 解析订单数据 val parts = value.split(",") val order = Order(parts(0), parts(1).toDouble) // 根据金额分类订单 val orderType = if (order.amount > 100) "大订单" else "小订单" out.collect(s"订单ID: ${order.orderId}, 类型: $orderType") }}KeyedProcessFunction
KeyedProcessFunction允许对一个键控（keyed）流的每个元素进行操作，并提供对状态和定时器的访问。这使得它非常适合处理需要细粒度控制的场景。
键控流：在 Flink 中，一个键控流是通过 keyBy 方法从一个普通流创建的。在键控流中，所有的元素都根据指定的键分组。
KeyedProcessFunction 有两个主要方法：processElement：
输入：每个流元素，以及上下文信息（Context）。
功能：处理每个元素，可以访问当前元素的键、状态和定时器。
使用场景：适用于每个事件的独立处理，如更新状态、发射输出、注册定时器等。
onTimer：
输入：定时器触发的时间戳，以及定时器上下文信息（OnTimerContext）。
功能：在特定时间点触发的逻辑处理。
使用场景：适用于需要基于时间的操作，如超时检测、定时输出等。
KeyedProcessFunction 还有附加特性:
状态管理：KeyedProcessFunction 支持 Flink 的状态管理，可以为每个键保存和更新状态。这在需要跟踪每个键的历史信息或执行聚合操作时非常有用。
定时器：可以注册处理时间（processing time）或事件时间（event time）定时器。定时器在指定的时间点触发，执行 onTimer 方法中的逻辑。
侧输出（Side Outputs）：除了主输出流外，还可以发射数据到侧输出标签。这允许您处理如异常数据、监控事件等特殊用途的输出。
源码解析
我们来看一下KeyedProcessFunction的源码：
@PublicEvolvingpublic abstract class KeyedProcessFunction extends AbstractRichFunction { private static final long serialVersionUID = 1L; public KeyedProcessFunction() { } public abstract void processElement(I var1, KeyedProcessFunction.Context var2, Collector var3) throws Exception; public void onTimer(long timestamp, KeyedProcessFunction.OnTimerContext ctx, Collector out) throws Exception { } public abstract class OnTimerContext extends KeyedProcessFunction.Context { public OnTimerContext() { super(); } public abstract TimeDomain timeDomain(); public abstract K getCurrentKey(); } public abstract class Context { public Context() { } public abstract Long timestamp(); public abstract TimerService timerService(); public abstract void output(OutputTag var1, X var2); public abstract K getCurrentKey(); }}KeyedProcessFunction 是一个抽象类，用于处理键控流中的元素。它允许对每个元素进行复杂的处理，并提供了对定时器和状态的控制。其中 K (即”Key)表示键的类型，I 表示输入元素的类型，O 表示输出元素的类型。
KeyedProcessFunction继承自 AbstractRichFunction，表明 KeyedProcessFunction 可以访问 Flink 的富函数（rich function）特性，如生命周期方法和运行时上下文。
processElement方法和onTimer方法与ProcessFunction中的类似
OnTimerContext类 是 Context 的子类，为定时器提供额外的上下文信息。其中的timeDomain() 能返回当前定时器的时间域（处理时间或事件时间）。getCurrentKey() 可以返回当前处理的键。
Context 类中的 timestamp() 用于返回当前处理元素的时间戳。timerService()提供对定时器服务的访问，允许注册和取消定时器。output(OutputTag var1, X var2)允许将数据发送到侧输出。getCurrentKey()返回当前处理的键。
下面我们来看一个使用KeyedProcessFunction处理订单数据的例子：例子二：
假设我们有订单数据流，每个订单包含订单ID、用户ID、订单金额和时间戳。现在我们需要计算每个用户的订单总金额，同时对于每个用户，如果在指定时间内没有新的订单，发出一个警告消息，以及对于超过特定金额的订单，将其发送到一个侧输出。
数据源：
// 示例订单数据流 val orderDataStream: DataStream[Order] = env.fromElements( Order("order1", "user1", 50.0, 1000), Order("order2", "user2", 300.0, 2000), Order("order3", "user1", 200.0, 3000), )1.定义订单样例类
case class Order(orderId: String, userId: String, amount: Double, timestamp: Long)2.定义侧输出标签
val largeOrderTag = new OutputTag[String]("large-order")3.使用 ProcessFunction 处理订单数据
val processedStream = orderDataStream .keyBy(_.userId) .process(new ComplexOrderProcessFunction)4.实现 ComplexOrderProcessFunction
class ComplexOrderProcessFunction extends KeyedProcessFunction[String, Order, String] { // 每个用户的订单总额 val userAmounts = mutable.HashMap[String, Double]() // 定时器时间 val timerInterval: Long = 60000 // 1分钟 override def processElement( order: Order, ctx: KeyedProcessFunction[String, Order, String]#Context, out: Collector[String]): Unit = { // 更新用户的订单总额 val totalAmount = userAmounts.getOrElse(order.userId, 0.0) + order.amount userAmounts(order.userId) = totalAmount // 检查订单是否超过特定金额，如果是，则输出到侧输出 if (order.amount > 250.0) { ctx.output(largeOrderTag, s"大额订单: ${order.orderId} - ${order.amount}") } // 注册定时器，当前时间加上间隔 ctx.timerService().registerEventTimeTimer(order.timestamp + timerInterval) // 输出用户的订单总额 out.collect(s"用户 ${order.userId} 的订单总额: $totalAmount") } override def onTimer( timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[String, Order, String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = { // 定时器触发，发出警告 out.collect(s"用户 ${ctx.getCurrentKey} 在过去的一分钟内没有新的订单。") }}5.打印输出
// 打印主输出 processedStream.print() // 打印侧输出 processedStream.getSideOutput(largeOrderTag).print("large-orders")在这个例子中：
- 当一个订单到达时，我们更新基于用户ID的订单总额。
- 如果订单金额超过 250，则将其作为大额订单输出到侧输出。
- 为每个用户设置一个定时器，如果在一分钟内没有新订单，则发出警告。
- 在主输出中，我们发射每个用户的订单总额。
结果：
large-orders:1> 大额订单: order2 - 300.01> 用户 user2 的订单总额: 300.01> 用户 user2 在过去的一分钟内没有新的订单。12> 用户 user1 的订单总额: 50.012> 用户 user1 的订单总额: 250.012> 用户 user1 在过去的一分钟内没有新的订单。12> 用户 user1 在过去的一分钟内没有新的订单。完整代码：
// 定义订单样例类case class Order(orderId: String, userId: String, amount: Double, timestamp: Long)object ComplexOrderProcessing { // 侧输出标签 val largeOrderTag = new OutputTag[String]("large-order") def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 示例订单数据流 val orderDataStream: DataStream[Order] = env.fromElements( Order("order1", "user1", 50.0, 1000), Order("order2", "user2", 300.0, 2000), Order("order3", "user1", 200.0, 3000), ) // 使用 ProcessFunction 处理订单数据 val processedStream = orderDataStream .keyBy(_.userId) .process(new ComplexOrderProcessFunction) // 打印主输出 processedStream.print() // 打印侧输出 processedStream.getSideOutput(largeOrderTag).print("large-orders") env.execute("Complex Order Processing") }}class ComplexOrderProcessFunction extends KeyedProcessFunction[String, Order, String] { // 每个用户的订单总额 val userAmounts = mutable.HashMap[String, Double]() // 定时器时间 val timerInterval: Long = 60000 // 1分钟 override def processElement( order: Order, ctx: KeyedProcessFunction[String, Order, String]#Context, out: Collector[String]): Unit = { // 更新用户的订单总额 val totalAmount = userAmounts.getOrElse(order.userId, 0.0) + order.amount userAmounts(order.userId) = totalAmount // 检查订单是否超过特定金额，如果是，则输出到侧输出 if (order.amount > 250.0) { ctx.output(largeOrderTag, s"大额订单: ${order.orderId} - ${order.amount}") } // 注册定时器，当前时间加上间隔 ctx.timerService().registerEventTimeTimer(order.timestamp + timerInterval) // 输出用户的订单总额 out.collect(s"用户 ${order.userId} 的订单总额: $totalAmount") } override def onTimer( timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[String, Order, String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = { // 定时器触发，发出警告 out.collect(s"用户 ${ctx.getCurrentKey} 在过去的一分钟内没有新的订单。") }}以上就是本文的全部内容啦(͏ ˉ ꈊ ˉ)✧˖°