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1 窗口触发机制

1.1 源码解析

以EventTimeTrigger源码说明如何触发窗口计算,在EventTimeTrigger源码中只需要关注onElement和onEventTime两个方法即可,源码内容如下:

@PublicEvolving
public class EventTimeTrigger extends Trigger<Object, TimeWindow> {private static final long serialVersionUID = 1L;private EventTimeTrigger() {}// 基于数据驱动的方法@Overridepublic TriggerResult onElement(Object element, long timestamp, TimeWindow window, TriggerContext ctx)throws Exception {// 判断当前watermark是否大于等于窗口的最大时间if (window.maxTimestamp() <= ctx.getCurrentWatermark()) {// if the watermark is already past the window fire immediately// 如果大于等于窗口的最大时间触发计算return TriggerResult.FIRE;} else {// 小于窗口的最大时间首先注册定时器ctx.registerEventTimeTimer(window.maxTimestamp());// 然后等待数据继续输入,不触发计算return TriggerResult.CONTINUE;}}// 基于事件时间定时器驱动的方法@Overridepublic TriggerResult onEventTime(long time, TimeWindow window, TriggerContext ctx) {// 根据不断发送来的watermark判断是否触发计算return time == window.maxTimestamp() ? TriggerResult.FIRE : TriggerResult.CONTINUE;}// ...
}

源码中将不需要的关注的代码都已省略

• onElement

  注释中写明这个方法是基于数据进行驱动的,也就是说只有数据到达时才会执行这个方法,每一个窗口都有自己的startTime和endTime,也就是窗口的范围,判断条件中window.maxTimestamp()获取的就是当前窗口的endTime,如果当前watermark超出当前窗口的endTime就会触发这个窗口计算,TriggerResult.FIRE表示的就是窗口开始计算,如果当前watermark小于endTime就不会触发窗口计算这个窗口会继续等待数据输入,也就是TriggerResult.CONTINUE方法.

• onEventTime

  onElement是由数据驱动的,但是Flink的实际数据处理过程是存在没有数据发送到当前窗口,但是会有watermark源源不断的发送到当前窗口的情况,在多并行度的执行条件下就会发生这种情况.在onEventTime方法中如果上游发送过来的watermark等于当前窗口的endTime就会执行TriggerResult.FIRE否则还是执行TriggerResult.CONTINUE.

Trigger的触发机制就是这样,其他的CountTrigger等大致逻辑基本是一样的,了解清楚源码中这两个方法的作用很容易理解.

1.2 代码实现

• 自定义Trigger

  /*** 这里首先需要继承Trigger类,并将<Object, TimeWindow>中的Object修改成自己需要的数据类型,这段代码中需要根据UserEvent2中的数据* 来控制触发窗口计算的条件,所以将Object修改成UserEvent2**/ 
  public class CustomTrigger extends Trigger<UserEvent2, TimeWindow> {public CustomTrigger() {}// 通过修改onElement方法中窗口计算的触发逻辑实现自定义方式@Overridepublic TriggerResult onElement(// 这里也要将原有的Object类型修改成上面的UserEvent2UserEvent2 element, long timestamp, TimeWindow window, TriggerContext ctx)throws Exception {// 原有的判断逻辑不动,这个是为了便捷,判断逻辑可以根据实际需求进行修改,或者如同下面中添加一个新的触发逻辑if (window.maxTimestamp() <= ctx.getCurrentWatermark()) {return TriggerResult.FIRE;// 这里增加一个判断逻辑,当用户行为时间为2700的时候也触发计算} else if (element.getTime().equals("2700")) {return TriggerResult.FIRE;// 原有的判断逻辑不动} else {ctx.registerEventTimeTimer(window.maxTimestamp());return TriggerResult.CONTINUE;}}@Overridepublic TriggerResult onEventTime(long time, TimeWindow window, TriggerContext ctx) {return time == window.maxTimestamp() ? TriggerResult.FIRE : TriggerResult.CONTINUE;}@Overridepublic TriggerResult onProcessingTime(long time, TimeWindow window, TriggerContext ctx)throws Exception {return TriggerResult.CONTINUE;}@Overridepublic void clear(TimeWindow window, TriggerContext ctx) throws Exception {ctx.deleteEventTimeTimer(window.maxTimestamp());}@Overridepublic boolean canMerge() {return true;}@Overridepublic void onMerge(TimeWindow window, OnMergeContext ctx) {long windowMaxTimestamp = window.maxTimestamp();if (windowMaxTimestamp > ctx.getCurrentWatermark()) {ctx.registerEventTimeTimer(windowMaxTimestamp);}}// 将toString中俄返回值根据用户的需要进行修改@Overridepublic String toString() {return "CustomTrigger()";}// 将返回值更改成创建的自定义Trigger类public static CustomTrigger create() {return new CustomTrigger();}
  }
  

• 业务代码

  // ...
  SingleOutputStreamOperator<UserEvent2> windowedStream = keyedStream.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 设置滚动窗口大小为10s.trigger(new CustomTrigger()) // 传入自定义的Trigger类.allowedLateness(Time.seconds(2)) // 允许迟到数据迟到时间2s,同watermark中的forBoundedOutOfOrderness功能类似.sideOutputLateData(lateData) // 将迟到数据进行测流输出.max("time");// 获取用户行为发生事件最大的这条数据
  // ...
  

  上面这段业务代码中设置的滚动窗口的大小为10s,正常来说只有满足end - start = 10000的时候才会触发窗口计算,但是在自定义Trigger中指定了当数据中时间为2700的时候也触发窗口计算,在时间为2700的数据没到达时候还会按照原有的逻辑触发窗口计算,但是只要2700的数据到达,不管时候达到TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))这个条件,都会触发窗口计算.