Flink intervalJoin 使用和原理分析

1.前言

Flink中基于DataStream的join，只能实现在同一个窗口的两个数据流进行join，但是在实际中常常会存在数据乱序或者延时的情况，导致两个流的数据进度不一致，就会出现数据跨窗口的情况，那么数据就无法在同一个窗口内join。
Flink基于KeyedStream提供的interval join机制，intervaljoin 连接两个keyedStream, 按照相同的key在一个相对数据时间的时间段内进行连接。

2.代码示例

将订单流与订单品流通过订单id进行关联，获得订单流中的会员id。
其中ds1就是订单品流，ds2就是订单流，分别对ds1和ds2通过订单id进行keyBy操作，得到两个KeyedStream，再进行intervalJoin操作；
between方法传递的两个参数lowerBound和upperBound，用来控制右边的流可以与哪个时间范围内的左边的流进行关联，即：
leftElement.timestamp + lowerBound <= rightElement.timestamp <= leftElement.timestamp + upperBound
相当于左边的流可以晚到lowerBound（lowerBound为负的话）时间，也可以早到upperBound（upperBound为正的话）时间。

DataStream ds = ds1.keyBy(jo -> jo.getString("fk_tgou_order_id"))
                .intervalJoin(ds2.keyBy(jo -> jo.getString("id")))
                .between(Time.milliseconds(-5), Time.milliseconds(5))
                .process(new ProcessJoinFunction() {

                    @Override
                    public void processElement(JSONObject joItem, JSONObject joOrder, Context context, Collector collector) throws Exception {
                        String order_id = joItem.getString("fk_tgou_order_id");
                        String item_id = joItem.getString("activity_to_product_id");
                        String create_time = df.format(joItem.getLong("create_time"));
                        String member_id = joOrder.getString("fk_member_id");
                        Double price = joItem.getDouble("price");
                        Integer quantity = joItem.getInteger("quantity");
                        collector.collect(new OrderItemBean(order_id, item_id, create_time, member_id, price, quantity));
                    }
                });
ds.map(JSON::toJSONString).addSink(new FlinkKafkaProducer010("berkeley-order-item", schema, produceConfig));

3.Interval Join源码

<1> 使用Interval Join时，必须要指定的时间类型为EventTime

<2>两个KeyedStream在进行intervalJoin并调用between方法后，跟着使用process方法；
process方法传递一个自定义的 ProcessJoinFunction 作为参数，ProcessJoinFunction的三个参数就是左边流的元素类型，右边流的元素类型，输出流的元素类型。

 

<3>intervalJoin，底层是将两个KeyedStream进行connect操作，得到ConnectedStreams，这样的两个数据流之间就可以实现状态共享，对于intervalJoin来说就是两个流相同key的数据可以相互访问。
ConnectedStreams的keyby？？？？

<4> 在ConnectedStreams之上执行的操作就是IntervalJoinOperator

这里有两个参数控制是否包括上下界，默认都是包括的。

a.initializeState()方法
这里面初始化了两个状态对象，

分别用来存储两个流的数据，其中Long对应数据的时间戳，List>对应相同时间戳的数据

b.processElement1和processElement2方法
方法描述的是，当两个流达到之后，比如左边的流有数据到达之后，就去右边的流去查找对应上下界范围内的数据。这两个方法调用的都是processElement方法。

private  void processElement(
            final StreamRecord record,
            final MapState>> ourBuffer,
            final MapState>> otherBuffer,
            final long relativeLowerBound,
            final long relativeUpperBound,
            final boolean isLeft) throws Exception {
                
        final THIS ourValue = record.getValue();
        final long ourTimestamp = record.getTimestamp();

        if (ourTimestamp == Long.MIN_VALUE) {
            throw new FlinkException("Long.MIN_VALUE timestamp: Elements used in " +
                    "interval stream joins need to have timestamps meaningful timestamps.");
        }

        if (isLate(ourTimestamp)) {
            return;
        }

        addToBuffer(ourBuffer, ourValue, ourTimestamp);

        for (Map.Entry>> bucket: otherBuffer.entries()) {
            final long timestamp  = bucket.getKey();

            if (timestamp < ourTimestamp + relativeLowerBound ||
                    timestamp > ourTimestamp + relativeUpperBound) {
                continue;
            }

            for (BufferEntry entry: bucket.getValue()) {
                if (isLeft) {
                    collect((T1) ourValue, (T2) entry.element, ourTimestamp, timestamp);
                } else {
                    collect((T1) entry.element, (T2) ourValue, timestamp, ourTimestamp);
                }
            }
        }

        long cleanupTime = (relativeUpperBound > 0L) ? ourTimestamp + relativeUpperBound : ourTimestamp;
        if (isLeft) {
            internalTimerService.registerEventTimeTimer(CLEANUP_NAMESPACE_LEFT, cleanupTime);
        } else {
            internalTimerService.registerEventTimeTimer(CLEANUP_NAMESPACE_RIGHT, cleanupTime);
        }
    }

（1）获取记录的值和时间戳，判断是否延时，当到达的记录的时间戳小于水位线时，说明该数据延时，不去处理，不去关联另一条流的数据。

    private boolean isLate(long timestamp) {
        long currentWatermark = internalTimerService.currentWatermark();
        return currentWatermark != Long.MIN_VALUE && timestamp < currentWatermark;
    }

（2）将数据添加到对应自己流的MapState缓存状态中，key为数据的时间。
addToBuffer(ourBuffer, ourValue, ourTimestamp);

private static  void addToBuffer(
            final MapState>> buffer,
            final T value,
            final long timestamp) throws Exception {
        List> elemsInBucket = buffer.get(timestamp);
        if (elemsInBucket == null) {
            elemsInBucket = new ArrayList<>();
        }
        elemsInBucket.add(new BufferEntry<>(value, false));
        buffer.put(timestamp, elemsInBucket);
    }

（3）去遍历另一条流的MapState，如果ourTimestamp + relativeLowerBound <=timestamp<= ourTimestamp + relativeUpperBound ，则将数据输出给ProcessJoinFunction调用，ourTimestamp表示流入的数据时间，timestamp表示对应join的数据时间

        for (Map.Entry>> bucket: otherBuffer.entries()) {
            final long timestamp  = bucket.getKey();

            if (timestamp < ourTimestamp + relativeLowerBound ||
                    timestamp > ourTimestamp + relativeUpperBound) {
                continue;
            }

            for (BufferEntry entry: bucket.getValue()) {
                if (isLeft) {
                    collect((T1) ourValue, (T2) entry.element, ourTimestamp, timestamp);
                } else {
                    collect((T1) entry.element, (T2) ourValue, timestamp, ourTimestamp);
                }
            }
        }

对应的collect方法：

   private void collect(T1 left, T2 right, long leftTimestamp, long rightTimestamp) throws Exception {
        final long resultTimestamp = Math.max(leftTimestamp, rightTimestamp);

        collector.setAbsoluteTimestamp(resultTimestamp);
        context.updateTimestamps(leftTimestamp, rightTimestamp, resultTimestamp);

        userFunction.processElement(left, right, context, collector);
    }

设置结果的Timestamp为两边流中最大的，之后执行processElement方法

 （4）注册定时清理时间

        long cleanupTime = (relativeUpperBound > 0L) ? ourTimestamp + relativeUpperBound : ourTimestamp;
        if (isLeft) {
            internalTimerService.registerEventTimeTimer(CLEANUP_NAMESPACE_LEFT, cleanupTime);
        } else {
            internalTimerService.registerEventTimeTimer(CLEANUP_NAMESPACE_RIGHT, cleanupTime);
        }

定时的清理时间，就是当下流入的数据的时间+relativeUpperBound，当watermark大于该时间就需要清理。

public void onEventTime(InternalTimer timer) throws Exception {

        long timerTimestamp = timer.getTimestamp();
        String namespace = timer.getNamespace();

        logger.trace("onEventTime @ {}", timerTimestamp);

        switch (namespace) {
            case CLEANUP_NAMESPACE_LEFT: {
                long timestamp = (upperBound <= 0L) ? timerTimestamp : timerTimestamp - upperBound;
                logger.trace("Removing from left buffer @ {}", timestamp);
                leftBuffer.remove(timestamp);
                break;
            }
            case CLEANUP_NAMESPACE_RIGHT: {
                long timestamp = (lowerBound <= 0L) ? timerTimestamp + lowerBound : timerTimestamp;
                logger.trace("Removing from right buffer @ {}", timestamp);
                rightBuffer.remove(timestamp);
                break;
            }
            default:
                throw new RuntimeException("Invalid namespace " + namespace);
        }
    }

 清理时间逻辑：
假设目前流到达的数据的时间戳为10s，between传进去的时间分别为1s，5s，
upperBound为5s，lowerBound为1s
根据 左边流时间戳+1s<=右边时间戳<=左边流时间戳+5s ；右边时间戳-5s<=左边流时间戳<=右边时间戳-1s
a。如果为左边流数据到达，调用processElement1方法
此时relativeUpperBound为5，relativeLowerBound为1，relativeUpperBound>0，所以定时清理时间为10+5即15s
当时间达到15s时，清除左边流数据，即看右边流在15s时，需要查找的左边流时间范围
10s<=左边流时间戳<=14s，所以watermark>15s时可清除10s的数据。

b。如果为右边流数据到达，调用processElement2方法
此时relativeUpperBound为-1，relativeLowerBound为-5，relativeUpperBound<0，所以定时清理时间为10s
当时间达到10s时，清除右边流数据，即看左边流在10s时，需要查找的右边流时间范围
11s<=右边流时间戳<=15s，所以可以清除10s的数据。