實戰案例介紹

本案例將實現一個“實時熱門商品”的需求，我們可以將“實時熱門商品”翻譯成程序員更好理解的需求：每隔5分鐘輸出最近一小時內點擊量最多的前 N 個商品。

將這個需求進行分解我們大概要做這么幾件事情：

• 抽取出業務時間戳，告訴 Flink 框架基于業務時間做窗口

• 過濾出點擊行為數據

• 按一小時的窗口大小，每5分鐘統計一次，做滑動窗口聚合（Sliding Window）

• 按每個窗口聚合，輸出每個窗口中點擊量前N名的商品

數據準備

這里我們準備了一份淘寶用戶行為數據集（來自阿里云天池公開數據集）。本數據集包含了淘寶上某一天隨機一百萬用戶的所有行為（包括點擊、購買、加購、收藏）。數據集的組織形式和MovieLens-20M類似，即數據集的每一行表示一條用戶行為，由用戶ID、商品ID、商品類目ID、行為類型和時間戳組成，并以逗號分隔。關于數據集中每一列的詳細描述如下：

你可以通過下面的命令下載數據集到項目的 resources 目錄下：

$ cd my-flink-project/src/main/resources
$ curl https://raw.githubusercontent.com/wuchong/my-flink-project/master/src/main/resources/UserBehavior.csv > UserBehavior.csv

這里是否使用 curl 命令下載數據并不重要，你也可以使用 wget 命令或者直接訪問鏈接下載數據。關鍵是，將數據文件保存到項目的 resources 目錄下，方便應用程序訪問。

編寫程序

在 src/main/java/myflink 下創建 HotItems.java 文件：

package myflink;

public class HotItems {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

    }
}

與上文一樣，我們會一步步往里面填充代碼。第一步仍然是創建一個 StreamExecutionEnvironment，我們把它添加到 main 函數中。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 為了打印到控制臺的結果不亂序，我們配置全局的并發為1，這里改變并發對結果正確性沒有影響
env.setParallelism(1);

創建模擬數據源

在數據準備章節，我們已經將測試的數據集下載到本地了。由于是一個csv文件，我們將使用 CsvInputFormat 創建模擬數據源。

注：雖然一個流式應用應該是一個一直運行著的程序，需要消費一個無限數據源。但是在本案例教程中，為了省去構建真實數據源的繁瑣，我們使用了文件來模擬真實數據源，這并不影響下文要介紹的知識點。這也是一種本地驗證 Flink 應用程序正確性的常用方式。

我們先創建一個 UserBehavior 的 POJO 類（所有成員變量聲明成public便是POJO類），強類型化后能方便后續的處理。

/** 用戶行為數據結構 **/
public static class UserBehavior {
    public long userId;         // 用戶ID
    public long itemId;         // 商品ID
    public int categoryId;      // 商品類目ID
    public String behavior;     // 用戶行為, 包括("pv", "buy", "cart", "fav")
    public long timestamp;      // 行為發生的時間戳，單位秒
}

接下來我們就可以創建一個 PojoCsvInputFormat 了， 這是一個讀取 csv 文件并將每一行轉成指定 POJO 類型（在我們案例中是 UserBehavior）的輸入器。

// UserBehavior.csv 的本地文件路徑
URL fileUrl = HotItems2.class.getClassLoader().getResource("UserBehavior.csv");
Path filePath = Path.fromLocalFile(new File(fileUrl.toURI()));
// 抽取 UserBehavior 的 TypeInformation，是一個 PojoTypeInfo
PojoTypeInfo pojoType = (PojoTypeInfo) TypeExtractor.createTypeInfo(UserBehavior.class);
// 由于 Java 反射抽取出的字段順序是不確定的，需要顯式指定下文件中字段的順序
String[] fieldOrder = new String[]{"userId", "itemId", "categoryId", "behavior", "timestamp"};
// 創建 PojoCsvInputFormat
PojoCsvInputFormat csvInput = new PojoCsvInputFormat<>(filePath, pojoType, fieldOrder);

下一步我們用 PojoCsvInputFormat 創建輸入源。

DataStream dataSource = env.createInput(csvInput, pojoType);

這就創建了一個 UserBehavior 類型的 DataStream。

EventTime 與 Watermark

當我們說“統計過去一小時內點擊量”，這里的“一小時”是指什么呢？ 在 Flink 中它可以是指 ProcessingTime ，也可以是 EventTime，由用戶決定。

• ProcessingTime：事件被處理的時間。也就是由機器的系統時間來決定。

• EventTime：事件發生的時間。一般就是數據本身攜帶的時間。

在本案例中，我們需要統計業務時間上的每小時的點擊量，所以要基于 EventTime 來處理。那么如果讓 Flink 按照我們想要的業務時間來處理呢？這里主要有兩件事情要做。

第一件是告訴 Flink 我們現在按照 EventTime 模式進行處理，Flink 默認使用 ProcessingTime 處理，所以我們要顯式設置下。

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

第二件事情是指定如何獲得業務時間，以及生成 Watermark。Watermark 是用來追蹤業務事件的概念，可以理解成 EventTime 世界中的時鐘，用來指示當前處理到什么時刻的數據了。由于我們的數據源的數據已經經過整理，沒有亂序，即事件的時間戳是單調遞增的，所以可以將每條數據的業務時間就當做 Watermark。這里我們用 AscendingTimestampExtractor 來實現時間戳的抽取和 Watermark 的生成。

注：真實業務場景一般都是存在亂序的，所以一般使用 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor。

DataStream timedData = dataSource
    .assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor() {
        @Override
        public long extractAscendingTimestamp(UserBehavior userBehavior) {
            // 原始數據單位秒，將其轉成毫秒
            return userBehavior.timestamp * 1000;
        }
    });

這樣我們就得到了一個帶有時間標記的數據流了，后面就能做一些窗口的操作。

過濾出點擊事件

在開始窗口操作之前，先回顧下需求“每隔5分鐘輸出過去一小時內點擊量最多的前 N 個商品”。由于原始數據中存在點擊、加購、購買、收藏各種行為的數據，但是我們只需要統計點擊量，所以先使用 FilterFunction 將點擊行為數據過濾出來。

DataStream pvData = timedData
    .filter(new FilterFunction() {
        @Override
        public boolean filter(UserBehavior userBehavior) throws Exception {
            // 過濾出只有點擊的數據
            return userBehavior.behavior.equals("pv");
        }
    });

窗口統計點擊量

由于要每隔5分鐘統計一次最近一小時每個商品的點擊量，所以窗口大小是一小時，每隔5分鐘滑動一次。即分別要統計 [09:00, 10:00), [09:05, 10:05), [09:10, 10:10)... 等窗口的商品點擊量。是一個常見的滑動窗口需求（Sliding Window）。

DataStream windowedData = pvData
    .keyBy("itemId")
    .timeWindow(Time.minutes(60), Time.minutes(5))
    .aggregate(new CountAgg(), new WindowResultFunction());

我們使用.keyBy("itemId")對商品進行分組，使用.timeWindow(Time size, Time slide)對每個商品做滑動窗口（1小時窗口，5分鐘滑動一次）。然后我們使用 .aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf) 做增量的聚合操作，它能使用AggregateFunction提前聚合掉數據，減少 state 的存儲壓力。較之.apply(WindowFunction wf)會將窗口中的數據都存儲下來，最后一起計算要高效地多。aggregate()方法的第一個參數用于

這里的CountAgg實現了AggregateFunction接口，功能是統計窗口中的條數，即遇到一條數據就加一。

/** COUNT 統計的聚合函數實現，每出現一條記錄加一 */
public static class CountAgg implements AggregateFunction {

    @Override
    public Long createAccumulator() {
        return 0L;
    }

    @Override
    public Long add(UserBehavior userBehavior, Long acc) {
        return acc + 1;
    }

    @Override
    public Long getResult(Long acc) {
        return acc;
    }

    @Override
    public Long merge(Long acc1, Long acc2) {
        return acc1 + acc2;
    }
}

.aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf) 的第二個參數WindowFunction將每個 key每個窗口聚合后的結果帶上其他信息進行輸出。我們這里實現的WindowResultFunction將主鍵商品ID，窗口，點擊量封裝成了ItemViewCount進行輸出。

/** 用于輸出窗口的結果 */
public static class WindowResultFunction implements WindowFunction {

    @Override
    public void apply(
            Tuple key,  // 窗口的主鍵，即 itemId
            TimeWindow window,  // 窗口
            Iterable aggregateResult, // 聚合函數的結果，即 count 值
            Collector collector  // 輸出類型為 ItemViewCount
    ) throws Exception {
        Long itemId = ((Tuple1) key).f0;
        Long count = aggregateResult.iterator().next();
        collector.collect(ItemViewCount.of(itemId, window.getEnd(), count));
    }
}

/** 商品點擊量(窗口操作的輸出類型) */
public static class ItemViewCount {
    public long itemId;     // 商品ID
    public long windowEnd;  // 窗口結束時間戳
    public long viewCount;  // 商品的點擊量

    public static ItemViewCount of(long itemId, long windowEnd, long viewCount) {
        ItemViewCount result = new ItemViewCount();
        result.itemId = itemId;
        result.windowEnd = windowEnd;
        result.viewCount = viewCount;
        return result;
    }
}

現在我們得到了每個商品在每個窗口的點擊量的數據流。

TopN 計算最熱門商品

為了統計每個窗口下最熱門的商品，我們需要再次按窗口進行分組，這里根據ItemViewCount中的windowEnd進行keyBy()操作。然后使用 ProcessFunction 實現一個自定義的 TopN 函數 TopNHotItems 來計算點擊量排名前3名的商品，并將排名結果格式化成字符串，便于后續輸出。

DataStream topItems = windowedData
    .keyBy("windowEnd")
    .process(new TopNHotItems(3));  // 求點擊量前3名的商品

ProcessFunction 是 Flink 提供的一個 low-level API，用于實現更高級的功能。它主要提供了定時器 timer 的功能（支持EventTime或ProcessingTime）。本案例中我們將利用 timer 來判斷何時收齊了某個 window 下所有商品的點擊量數據。由于 Watermark 的進度是全局的，

在 processElement 方法中，每當收到一條數據（ItemViewCount），我們就注冊一個 windowEnd+1 的定時器（Flink 框架會自動忽略同一時間的重復注冊）。windowEnd+1 的定時器被觸發時，意味著收到了windowEnd+1的 Watermark，即收齊了該windowEnd下的所有商品窗口統計值。我們在 onTimer() 中處理將收集的所有商品及點擊量進行排序，選出 TopN，并將排名信息格式化成字符串后進行輸出。

這里我們還使用了 ListState<ItemViewCount> 來存儲收到的每條 ItemViewCount 消息，保證在發生故障時，狀態數據的不丟失和一致性。ListState 是 Flink 提供的類似 Java List 接口的 State API，它集成了框架的 checkpoint 機制，自動做到了 exactly-once 的語義保證。

/** 求某個窗口中前 N 名的熱門點擊商品，key 為窗口時間戳，輸出為 TopN 的結果字符串 */
public static class TopNHotItems extends KeyedProcessFunction {

    private final int topSize;

    public TopNHotItems(int topSize) {
        this.topSize = topSize;
    }

    // 用于存儲商品與點擊數的狀態，待收齊同一個窗口的數據后，再觸發 TopN 計算
    private ListState itemState;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);
        // 狀態的注冊
        ListStateDescriptor itemsStateDesc = new ListStateDescriptor<>(
                "itemState-state",
                ItemViewCount.class);
        itemState = getRuntimeContext().getListState(itemsStateDesc);
    }

    @Override
    public void processElement(
            ItemViewCount input,
            Context context,
            Collector collector) throws Exception {

        // 每條數據都保存到狀態中
        itemState.add(input);
        // 注冊 windowEnd+1 的 EventTime Timer, 當觸發時，說明收齊了屬于windowEnd窗口的所有商品數據
        context.timerService().registerEventTimeTimer(input.windowEnd + 1);
    }

    @Override
    public void onTimer(
            long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector out) throws Exception {
        // 獲取收到的所有商品點擊量
        List allItems = new ArrayList<>();
        for (ItemViewCount item : itemState.get()) {
            allItems.add(item);
        }
        // 提前清除狀態中的數據，釋放空間
        itemState.clear();
        // 按照點擊量從大到小排序
        allItems.sort(new Comparator() {
            @Override
            public int compare(ItemViewCount o1, ItemViewCount o2) {
                return (int) (o2.viewCount - o1.viewCount);
            }
        });
        // 將排名信息格式化成 String, 便于打印
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        result.append("====================================\n");
        result.append("時間: ").append(new Timestamp(timestamp-1)).append("\n");
        for (int i=0;i

打印輸出

最后一步我們將結果打印輸出到控制臺，并調用env.execute執行任務。

topItems.print();
env.execute("Hot Items Job");

運行程序

直接運行 main 函數，就能看到不斷輸出的每個時間點的熱門商品ID。

本文通過實現一個“實時熱門商品”的案例，學習和實踐了 Flink 的多個核心概念和 API 用法。包括 EventTime、Watermark 的使用，State 的使用，Window API 的使用，以及 TopN 的實現。希望本文能加深大家對 Flink 的理解，幫助大家解決實戰上遇到的問題。