Flink实战剖析
Flink实战剖析

Flink自定义StreamOperator

在上一篇StreamOperator源码简析从源码角度分析了StreamOperator以及其实现类，此篇幅主要分析一下如何自定义一个StreamOperator。

StreamOperator接口提供了其生命周期的抽象方法，例如初始化方法setup、open、initializeState，checkpoint相关方法prepareSnapshotPreBarrier、snapshotState，但是我们没有必要去自己一一实现这些方法，可以继承其抽象类AbstractStreamOperator，覆盖一些我们需要重写的方法。在上一篇分析中提到对于source端不需要接受上游数据，也就不需要实现OneInputStreamOperator或者TwoInputStreamOperator接口，如果我们需要接收上游数据就必须实现这两个接口中的一个，主要看一个输入还是两个输入来选择。
案例：假设我们现在需要实现一个通用的定时、定量的输出的StreamOperator。
实现步骤：

  1. 继承AbstractStreamOperator抽象类，实现OneInputStreamOperator接口

  2. 重写open方法，调用flink 提供的定时接口，并且注册定时器

  3. 重写initializeState/snapshotState方法，由于批量写需要做缓存，那么需要保证数据的一致性，将缓存数据存在状态中

  4. 重写processElement方法，将数据存在缓存中，达到一定大小然后输出

  5. 由于需要做定时调用，那么需要有一个定时调用的回调方法，那么定义的类需要实现ProcessingTimeCallback接口，并且实现其onProcessingTime方法（关于flink定时可以参考定时系列文章）

代码：

  1. publicabstractclassCommonSinkOperatorextendsAbstractStreamOperator

  2. implementsProcessingTimeCallback,OneInputStreamOperator{

  3. privateList list;

  4. privateListState listState;

  5. privateint batchSize;

  6. privatelong interval;

  7. privateProcessingTimeService processingTimeService;

  8. publicCommonSinkOperator(){

  9. }

  10. publicCommonSinkOperator(int batchSize,long interval){

  11. this.chainingStrategy =ChainingStrategy.ALWAYS;

  12. this.batchSize = batchSize;

  13. this.interval = interval;

  14. }

  15. @Overridepublicvoid open()throwsException{

  16. super.open();

  17. if(interval >0&& batchSize >1){

  18. //获取AbstractStreamOperator里面的ProcessingTimeService， 该对象用来做定时调用

  19. //注册定时器将当前对象作为回调对象，需要实现ProcessingTimeCallback接口

  20. processingTimeService = getProcessingTimeService();

  21. long now = processingTimeService.getCurrentProcessingTime();

  22. processingTimeService.registerTimer(now + interval,this);

  23. }

  24. }

  25. //状态恢复

  26. @Overridepublicvoid initializeState(StateInitializationContext context)throwsException{

  27. super.initializeState(context);

  28. this.list =newArrayList();

  29. listState = context.getOperatorStateStore().getSerializableListState("batch-interval-sink");

  30. if(context.isRestored()){

  31. listState.get().forEach(x ->{

  32. list.add(x);

  33. });

  34. }

  35. }

  36. @Overridepublicvoid processElement(StreamRecord element)throwsException{

  37. list.add(element.getValue());

  38. if(list.size()>= batchSize){

  39. saveRecords(list);

  40. }

  41. }

  42. //checkpoint

  43. @Overridepublicvoid snapshotState(StateSnapshotContext context)throwsException{

  44. super.snapshotState(context);

  45. if(list.size()>0){

  46. listState.clear();

  47. listState.addAll(list);

  48. }

  49. }

  50. //定时回调

  51. @Overridepublicvoid onProcessingTime(long timestamp)throwsException{

  52. if(list.size()>0){

  53. saveRecords(list);

  54. list.clear();

  55. }

  56. long now = processingTimeService.getCurrentProcessingTime();

  57. processingTimeService.registerTimer(now + interval,this);//再次注册

  58. }

  59. publicabstractvoid saveRecords(List datas);

  60. }

    61. 如何调用？直接使用dataStream.transform方式即可。

    整体来说这个demo相对来说是比较简单的，但是这里面涉及的定时、状态管理也是值得研究，比喻说在这里定时我们直接选择ProcessingTimeService，而没有选择InternalTimerService来完成定时注册，主要是由于InternalTimerService会做定时调用状态保存，在窗口操作中需要任务失败重启仍然可以触发定时，但是在我们案例中不需要，直接下次启动重新注册即可，因此选择了ProcessingTimeService。

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