ProcessWindowFunction 结合自定义触发器的陷阱

背景：

flink中常见的需求如下：统计某个页面一天内的点击率,每10秒输出一次，我们如果采用ProcessWindowFunction 结合自定义触发器如何实现呢？如果这样实现问题是什么呢？

ProcessWindowFunction 结合自定义触发器实现统计点击率

关键代码：


完整代码参见：

package wikiedits.func;


import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
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.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.ContinuousEventTimeTrigger;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.ContinuousProcessingTimeTrigger;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

import wikiedits.func.model.KeyCount;



public class ProcessWindowFunctionAndTiggerDemo {

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

        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 使用处理时间
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
        env.enableCheckpointing(60000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///D:/tmp/flink/checkpoint/windowtrigger"));

        // 并行度为1
        env.setParallelism(1);
        // 设置数据源，一共三个元素
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env.addSource(new SourceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void run(SourceContext<Tuple2<String, Integer>> ctx) throws Exception {
                int xxxNum = 0;
                int yyyNum = 0;
                for (int i = 1; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
                    // 只有XXX和YYY两种name
                    String name = (0 == i % 2) ? "XXX" : "YYY";
                    // 更新aaa和bbb元素的总数
                    if (0 == i % 2) {
                        xxxNum++;
                    } else {
                        yyyNum++;
                    }
                    // 使用当前时间作为时间戳
                    long timeStamp = System.currentTimeMillis();
                    // 将数据和时间戳打印出来，用来验证数据
                    if(xxxNum % 2000==0){
                        System.out.println(String.format("source，%s, %s,    XXX total : %d,    YYY total : %d\n", name,
                                time(timeStamp), xxxNum, yyyNum));
                    }
                    // 发射一个元素，并且戴上了时间戳
                    ctx.collectWithTimestamp(new Tuple2<String, Integer>(name, 1), timeStamp);
                    // 每发射一次就延时1秒
                    Thread.sleep(1);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {}
        });

        // 将数据用5秒的滚动窗口做划分，再用ProcessWindowFunction
        SingleOutputStreamOperator<String> mainDataStream = dataStream
                // 以Tuple2的f0字段作为key，本例中实际上key只有aaa和bbb两种
                .keyBy(value -> value.f0)
                // 5秒一次的滚动窗口
                .timeWindow(Time.minutes(5))
                // 10s触发一次计算，更新统计结果
                .trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(10)))
                // 统计每个key当前窗口内的元素数量，然后把key、数量、窗口起止时间整理成字符串发送给下游算子
                .process(new ProcessWindowFunction<Tuple2<String, Integer>, String, String, TimeWindow>() {
                    // 自定义状态
                    private ValueState<KeyCount> state;

                    @Override
                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                        // 初始化状态，name是myState
                        state = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("myState", KeyCount.class));
                    }

                    public void clear(Context context) {
                        ValueState<KeyCount> contextWindowValueState = context.windowState().getState(new ValueStateDescriptor<>("myWindowState", KeyCount.class));
                        contextWindowValueState.clear();
                    }

                    @Override
                    public void process(String s, Context context, Iterable<Tuple2<String, Integer>> iterable,
                            Collector<String> collector) throws Exception {
                        // 从backend取得当前单词的myState状态
                        KeyCount current = state.value();
                        // 如果myState还从未没有赋值过，就在此初始化
                        if (current == null) {
                            current = new KeyCount();
                            current.key = s;
                            current.count = 0;
                        }
                        int count = 0;
                        // iterable可以访问该key当前窗口内的所有数据，
                        // 这里简单处理，只统计了元素数量
                        for (Tuple2<String, Integer> tuple2 : iterable) {
                            count++;
                        }
                        // 更新当前key的元素总数
                        current.count += count;
                        // 更新状态到backend
                        state.update(current);

                        ValueState<KeyCount> contextWindowValueState = context.windowState().getState(new ValueStateDescriptor<>("myWindowState", KeyCount.class));
                        KeyCount windowValue = contextWindowValueState.value();
                        if (windowValue == null) {
                            windowValue = new KeyCount();
                            windowValue.key = s;
                            windowValue.count = 0;
                        }
                        windowValue.count += count;
                        contextWindowValueState.update(windowValue);

                        // 将当前key及其窗口的元素数量，还有窗口的起止时间整理成字符串
                        String value = String.format("window, %s, %s - %s, %d, windowStateCount :%d,   total : %d",
                                // 当前key
                                s,
                                // 当前窗口的起始时间
                                time(context.window().getStart()),
                                // 当前窗口的结束时间
                                time(context.window().getEnd()),
                                // 当前key在当前窗口内元素总数
                                count,
                                // 当前key所在窗口的总数
                                contextWindowValueState.value().count,
                                // 当前key出现的总数
                                current.count);

                        // 发射到下游算子
                        collector.collect(value);
                    }
                });

        // 打印结果，通过分析打印信息，检查ProcessWindowFunction中可以处理所有key的整个窗口的数据
        mainDataStream.print();

        env.execute("processfunction demo : processwindowfunction");

    }



    public static String time(long timeStamp) {
        return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss").format(new Date(timeStamp));
    }



}

这里采用ProcessWindowFunction 结合ContinuousProcessingTimeTrigger的方式确实可以实现统计至今为止某个页面点击率的目的，不过这其中需要注意点的点是：
每隔10s触发public void process(String s, Context context, Iterable> iterable, Collector collector)方法时，iterable对象是包含了一天的窗口内收到的所有消息，也就是当前触发时iterable集合是前10s触发时iterable集合的超集,包含前10s触发时的所有的消息集合。
到这里所引起的问题也自然而然的出来了：对于ProcessWindowFunction 实现而言，flink内部是通过ListState的形式保存窗口内收到的所有消息的，注意这里flink内部会使用ListState保存每一条分配到以天为单位的窗口内的消息，这会导致状态膨胀，想一下，一天内所有的消息都会当成状态保存起来，这对于状态后端的压力是有多大！这些保存在ListState中的消息只有在窗口结束后才会清理：具体参见WindowOperator.clearAllState,那有解决方案吗？使用Agg/Reduce处理函数替ProcessWindowFunction作为处理函数可以实现吗？请看下一篇文章

参考文章：
https://www.cnblogs.com/Springmoon-venn/p/13667023.html