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前面API篇完结，对数据的转换、聚合、窗口等，都是基于DataStream的，称DataStreamAPI，如图：

在Flink底层，可以不定义具体是什么算子，而只是一个统一的处理（process）操作，里面可以自定义逻辑。即图中底层的处理函数层。从下到上，封装越来越重，使用越来越简单。前面用的map等都是Flink封装好的，底层则是process。当现有的算子无法实现需求时，直接用process就行，最底层，最灵活，逻辑你自己开发就行，自定义处理逻辑！！！

1、基本处理函数

处理函数的使用和前面的转换算子一样，基于DataStream对象调用即可：

stream.process(new MyProcessFunction())

• ProcessFunction不是接口，而是一个抽象类，继承了AbstractRichFunction

• ProcessFunction的两个泛型：I表示Input，是输入的数据类型；O即Output，是处理完成之后输出的数据类型

• ProcessFunction抽象类有抽象方法processElement须重写，以及非抽象方法onTimer

public abstract class ProcessFunction<I, O> extends AbstractRichFunction {...public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector<O> out) throws Exception;public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<O> out) throws Exception {}...}

抽象方法 processElement：

• 定义处理元素的逻辑
• 流中的每个元素都会调用一次这个房啊
• 三个形参分别为：流中数据value自身、上下文对象ctx获取相关信息、收集器out往下游发处理完的数据

非抽象方法onTimer：

• 定时器触发时调用这个方法
• 注册定时器即设一个闹钟，onTimer则是闹钟响了以后要做的事
• onTimer是基于时间线的一个回调方法
• onTimer的三个形参分别为：时间戳（timestamp），上下文（ctx），以及收集器（out）

最初的DataStream流在经过不同的操作后会得到不同类型的流，比如keyBy后的KeyedStream，window后的WindowedStream。对于这些不同类型的流，其实都可以直接调用.process()方法进行自定义处理，不过process重载，传参是不同类型的ProcessFunction

关于处理函数的分类：

• 在什么情况下调用process方法，就传入一个什么类型的ProcessFunction
• 具体类型，在process下Ctrl+P查看传参提示就行，比如DataStream下传ProcessFunction，按键分区后得到KeyedStream传KeyedProcessFunction

2、定时器和定时服务

ProcessFunction的上下文对象Context有timerService()方法，可返回一个TimerService对象。TimerService是Flink实现定时功能的关键。其常用方法：

• 获取当前的处理时间

long currentProcessingTime();

• 获取当前的水位线（事件时间）

long currentWatermark();

• 注册处理时间定时器，当处理时间超过time时触发

void registerProcessingTimeTimer(long time);

• 注册事件时间定时器，当水位线超过time时触发

void registerEventTimeTimer(long time);

• 删除触发时间为time的处理时间定时器

void deleteProcessingTimeTimer(long time);

• 删除触发时间为time的处理时间定时器

void deleteEventTimeTimer(long time);

注意：

• 只有在KeyedStream中才支持使用TimerService设置定时器的操作
• TimerService会以键（key）和时间戳为标准，对定时器进行去重，即同样的key和时间戳下，定时器只会留一个，触发时onTimer只被调用一次

3、KeyedProcessFunction下演示定时器

事件时间下的定时器演示：定义一个5s的定时器，在水位线时间到达5s时触发

public class KeyedProcessTimerDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env.socketTextStream("node01", 9527).map(new WaterSensorMapFunction()).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))  //乱序默认的水位生成器.withTimestampAssigner((element, ts) -> element.getTs() * 1000L)  //时间戳提取);KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId());// TODO Process:keyedSingleOutputStreamOperator<String> process = sensorKS.process(new KeyedProcessFunction<String, WaterSensor, String>() {/*** 来一条数据调用一次* @param value  每条数据* @param ctx 上下文对象* @param out 采集器* @throws Exception*/@Overridepublic void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {//获取当前数据的keyString currentKey = ctx.getCurrentKey();// 获取定时器服务对象TimerService timerService = ctx.timerService();// 数据中提取出来的事件时间Long currentEventTime = ctx.timestamp(); //注册定时任务，水位线被推到5s时触发timerService.registerEventTimeTimer(5000L);System.out.println("当前key=" + currentKey + ",当前时间=" + currentEventTime + ",注册了一个5s的定时器");/*** 时间进展到定时器注册的时间，调用该方法* @param timestamp 当前时间进展，就是定时器被触发时的时间* @param ctx       上下文* @param out       采集器* @throws Exception*/@Overridepublic void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {super.onTimer(timestamp, ctx, out);String currentKey = ctx.getCurrentKey();System.out.println("key=" + currentKey + "现在时间是" + timestamp + "定时器触发");}});process.print();env.execute();}
}

运行：注意时间戳8s时水位线为8s-3s-1ms < 5s，即当前最大事件时间 - 等待延迟时间 - 1ms，因此未触发，且同一个key，同一个定时时间，只有一个定时器生效：

看下不同key的效果，注意，水位线是多少和key没关系，s1,9,9进去，直接水位线变成9-3-1ms > 5s，三个定时器都触发

再用处理时间下的定时器：

public class KeyedProcessTimerDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {//...重复代码略，同上KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId());// TODO Process:keyedSingleOutputStreamOperator<String> process = sensorKS.process(new KeyedProcessFunction<String, WaterSensor, String>() {@Overridepublic void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {//获取当前数据的keyString currentKey = ctx.getCurrentKey();TimerService timerService = ctx.timerService();//当前数据的处理时间long currentTs = timerService.currentProcessingTime();//定时器不用水位线为标杆，直接处理时间加5stimerService.registerProcessingTimeTimer(currentTs + 5000L);System.out.println("当前key=" + currentKey + ",当前时间=" + currentTs + ",注册了一个5s后的定时器");}//...重复代码略，同上
}

运行：

4、process重获取当前watermark

还是用上面的socket流，但process逻辑不玩定时器，验证下watermark：

//...重复代码略，同上@Override
public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {     // 获取 process的 当前watermarklong currentWatermark = timerService.currentWatermark();System.out.println("当前数据=" + value + ",当前watermark=" + currentWatermark);}

此时可以看到，s1,1,1进去，水位线本应为1000ms-3000ms-1ms = -2001，但通过timerService获取到的却是起始值，就那个Long.MIN，直到s1,5进去，才获取到-2001，依次往下，都差一个

在process重获取当前的watermark，显示的是上一次的watermark，因为process还没接收到这条数据对应的生成的新的watermark。关键点：watermark也是一个数据，要跟着流中对应的那个数据往下游流。

上图示意了为什么s5,5获取到的水位线为-2001，因为此时process还没接收到这条数据对应的生成的新的watermark（1999还在process框外，框内只有一个-2001）