Flink CEP demo 实战

简介

       flink cep 是flink的复杂处理库。主要用来筛选，流式数据中，符合条件的某个系列动作。譬如筛选出连续的告警，或者是用户生成订单后，规定时间内没有完成支付等。

       一般cep都用于KeyedStream。

一般开发流程

1. 生成一个datastream或者KeyedStream
2. 定义一组规则
3. 将这组规则应用于流，生成PatternStream
4. 将生成的PatternStream，通过select方法，将符合规则的数据通过自定义的输出形式，生成结果流
5. 结果流就是我们最终得到的数据

Demo

        这个例子是判断订单是否正常，譬如说，订单的有效时间是30分钟，所以要在30分钟内完成支付，才算一次正常的支付。如果超过了30分钟，用户依然发起了支付动作，这个时候就是有问题的，要发出一条指令告诉用户该订单已经超时。

     模拟数据，mock用户的订单行为：

public class MySource extends RichSourceFunction {
    
    @Override
    public void run(SourceContext ctx) throws Exception {

        Map map = new HashMap<>();
        map.put("userid","1");
        map.put("orderid","2222");
        map.put("behave","order");
        ctx.collect(JSON.toJSONString(map));

        Thread.sleep(1000);

        map.put("userid","1");
        map.put("orderid","2222");
        map.put("behave","pay");
        ctx.collect(JSON.toJSONString(map));
        Thread.sleep(1000);

        map.put("userid","2");
        map.put("orderid","2223");
        map.put("behave","pay");
        ctx.collect(JSON.toJSONString(map));
        Thread.sleep(1000);

        map.put("userid","2");
        map.put("orderid","2224");
        map.put("behave","order");
        ctx.collect(JSON.toJSONString(map));
        Thread.sleep(4000);

        map.put("userid","2");
        map.put("orderid","2224");
        map.put("behave","order");
        ctx.collect(JSON.toJSONString(map));
        Thread.sleep(4000);
    }
    @Override
    public void cancel() {

    }
}

只要程序：

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.cep.CEP;
import org.apache.flink.cep.PatternSelectFunction;
import org.apache.flink.cep.PatternStream;
import org.apache.flink.cep.PatternTimeoutFunction;
import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern;
import org.apache.flink.cep.pattern.conditions.IterativeCondition;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.util.List;
import java.util.Map;

public class TestCEP {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        /**
         *  接收source并将数据转换成一个tuple
         */
        DataStream> myDataStream  = env.addSource(new MySource()).map(new MapFunction>() {
            @Override
            public Tuple3 map(String value) throws Exception {

                JSONObject json = JSON.parseObject(value);
                return new Tuple3<>(json.getString("userid"),json.getString("orderid"),json.getString("behave"));
            }
        });

        /**
         * 定义一个规则
         * 接受到behave是order以后，下一个动作必须是pay才算符合这个需求
         */
        Pattern, Tuple3> myPattern = Pattern.>begin("start").where(new IterativeCondition>() {
            @Override
            public boolean filter(Tuple3 value, Context> ctx) throws Exception {
                System.out.println("value:" + value);
                return value.f2.equals("order");
            }
        }).next("next").where(new IterativeCondition>() {
            @Override
            public boolean filter(Tuple3 value, Context> ctx) throws Exception {
                return value.f2.equals("pay");
            }
        }).within(Time.seconds(3));


        PatternStream> pattern = CEP.pattern(myDataStream.keyBy(0), myPattern);

        //记录超时的订单
        OutputTag outputTag = new OutputTag("myOutput"){};

        SingleOutputStreamOperator resultStream = pattern.select(outputTag,
                /**
                 * 超时的
                 */
                new PatternTimeoutFunction, String>() {
                    @Override
                    public String timeout(Map>> pattern, long timeoutTimestamp) throws Exception {
                        System.out.println("pattern:"+pattern);
                        List> startList = pattern.get("start");
                        Tuple3 tuple3 = startList.get(0);
                        return tuple3.toString() + "迟到的";
                    }
                }, new PatternSelectFunction, String>() {
                    @Override
                    public String select(Map>> pattern) throws Exception {
                        //匹配上第一个条件的
                        List> startList = pattern.get("start");
                        //匹配上第二个条件的
                        List> endList = pattern.get("next");

                        Tuple3 tuple3 = endList.get(0);
                        return tuple3.toString();
                    }
                }
        );

        //输出匹配上规则的数据
        resultStream.print();

        //输出超时数据的流
        DataStream sideOutput = resultStream.getSideOutput(outputTag);
        sideOutput.print();

        env.execute("Test CEP");
    }
}

发现点：

1.对于超时数据来说(匹配上了一个条件，但是在规定时间内，下一条数据没有匹配上第二个条件)，他只有等到下一条数据来了，才会判断上一条数据是否超时了。而不是等到时间窗口到了，就立即判断这条数据是否超时。

2.上面例子中的 next("next") 可以替换成followedByAny("next")或者是followedBy("next")。

这里涉及到两个概念 ，next是严格邻近。其他的是非严格邻近。

严格邻近：表示当前数据流中，所匹配的数据必须是严格一前一后的，中间没有其他数据。譬如上述的，来了3条数据，A数据：userid = 1,orderid=2,behave=create，B数据：userid = 1,orderid=2,behave=create，C数据：userid = 1,orderid=2,behave=pay

都是在3秒内来的。这个时候，匹配上规则的是B和C。

非严格邻近：表示在当前数据流中，所匹配的数据可以不用一前一后，中间允许有其他数据。那么这个时候，匹配上规则的数据就有两组，分别是A和C  以及  B和C。

followedByAny 和 followedBy的区别：

模式为begin("first").where(_.name='a').followedBy("second").where(.name='b')

当数据为 a,c,b,b的时候，followedBy输出的模式是a,b   而followedByAny输出的模式是{a,b},{a,b}两组。