Flink實時計算topN熱榜
topN的常見應(yīng)用場景，最熱商品購買量，最高人氣作者的閱讀量等等。
1. 用到的知識點
Flink創(chuàng)建kafka數(shù)據(jù)源；
基于 EventTime 處理，如何指定 Watermark；
Flink中的Window，滾動（tumbling）窗口與滑動（sliding）窗口；
State狀態(tài)的使用；
ProcessFunction 實現(xiàn) TopN 功能；
2. 案例介紹
通過用戶訪問日志，計算最近一段時間平臺最活躍的幾位用戶topN。
創(chuàng)建kafka生產(chǎn)者，發(fā)送測試數(shù)據(jù)到kafka；
消費kafka數(shù)據(jù)，使用滑動（sliding）窗口，每隔一段時間更新一次排名；
3. 數(shù)據(jù)源
這里使用kafka api發(fā)送測試數(shù)據(jù)到kafka，代碼如下：
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@ToString
public class User {
private long id;
private String username;
private String password;
private long timestamp;
}
Map<String, String> config = Configuration.initConfig("commons.xml");
@Test
public void sendData() throws InterruptedException {
int cnt = 0;
while (cnt < 200){
User user = new User();
user.setId(cnt);
user.setUsername("username" + new Random().nextInt((cnt % 5) + 2));
user.setPassword("password" + cnt);
user.setTimestamp(System.currentTimeMillis());
Future<RecordMetadata> future = KafkaUtil.sendDataToKafka(config.get("kafka-topic"), String.valueOf(cnt), JSON.toJSONString(user));
while (!future.isDone()){
Thread.sleep(100);
}
try {
RecordMetadata recordMetadata = future.get();
System.out.println(recordMetadata.offset());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("發(fā)送消息：" + cnt + "******" + user.toString());
cnt = cnt + 1;
}
}
這里通過隨機數(shù)來擾亂username，便于使用戶名大小不一，讓結(jié)果更加明顯。KafkaUtil是自己寫的一個kafka工具類，代碼很簡單，主要是平時做測試方便。
4. 主要程序
創(chuàng)建一個main程序，開始編寫代碼。
創(chuàng)建flink環(huán)境，關(guān)聯(lián)kafka數(shù)據(jù)源。
Map<String, String> config = Configuration.initConfig("commons.xml");
Properties kafkaProps = new Properties();
kafkaProps.setProperty("zookeeper.connect", config.get("kafka-zookeeper"));
kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", config.get("kafka-ipport"));
kafkaProps.setProperty("group.id", config.get("kafka-groupid"));
StreamExecutionEnvironment senv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EventTime 與 Watermark
senv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
設(shè)置屬性senv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)，表示按照數(shù)據(jù)時間字段來處理，默認(rèn)是TimeCharacteristic.ProcessingTime
/** The time characteristic that is used if none other is set. */
private static final TimeCharacteristic DEFAULT_TIME_CHARACTERISTIC = TimeCharacteristic.ProcessingTime;
這個屬性必須設(shè)置，否則后面，可能窗口結(jié)束無法觸發(fā)，導(dǎo)致結(jié)果無法輸出。取值有三種：
ProcessingTime：事件被處理的時間。也就是由flink集群機器的系統(tǒng)時間來決定。
EventTime：事件發(fā)生的時間。一般就是數(shù)據(jù)本身攜帶的時間。
IngestionTime：攝入時間，數(shù)據(jù)進(jìn)入flink流的時間，跟ProcessingTime還是有區(qū)別的；
指定好使用數(shù)據(jù)的實際時間來處理，接下來需要指定flink程序如何get到數(shù)據(jù)的時間字段，這里使用調(diào)用DataStream的assignTimestampsAndWatermarks方法，抽取時間和設(shè)置watermark。
senv.addSource(
new FlinkKafkaConsumer010<>(
config.get("kafka-topic"),
new SimpleStringSchema(),
kafkaProps
)
).map(x ->{
return JSON.parseObject(x, User.class);
}).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<User>(Time.milliseconds(1000)) {
@Override
public long extractTimestamp(User element) {
return element.getTimestamp();
}
})
前面給出的代碼中可以看出，由于發(fā)送到kafka的時候，將User對象轉(zhuǎn)換為json字符串了，這里使用的是fastjson，接收過來可以轉(zhuǎn)化為JsonObject來處理，我這里還是將其轉(zhuǎn)化為User對象JSON.parseObject(x, User.class)，便于處理。
這里考慮到數(shù)據(jù)可能亂序，使用了可以處理亂序的抽象類BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor，并且實現(xiàn)了唯一的一個沒有實現(xiàn)的方法extractTimestamp，亂序數(shù)據(jù)，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)延遲，在構(gòu)造方法中傳入了一個Time.milliseconds(1000)，表明數(shù)據(jù)可以延遲一秒鐘。比如說，如果窗口長度是10s，0~10s的數(shù)據(jù)會在11s的時候計算，此時watermark是10，才會觸發(fā)計算，也就是說引入watermark處理亂序數(shù)據(jù)，最多可以容忍0~t這個窗口的數(shù)據(jù)，最晚在t+1時刻到來。
具體關(guān)于watermark的講解可以參考這篇文章
https://blog.csdn.net/qq_39657909/article/details/106081543
窗口統(tǒng)計
業(yè)務(wù)需求上，通常可能是一個小時，或者過去15分鐘的數(shù)據(jù)，5分鐘更新一次排名，這里為了演示效果，窗口長度取10s，每次滑動(slide)5s，即5秒鐘更新一次過去10s的排名數(shù)據(jù)。
.keyBy("username")
.timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds(5))
.aggregate(new CountAgg(), new WindowResultFunction())
我們使用.keyBy("username")對用戶進(jìn)行分組，使用.timeWindow(Time size, Time slide)對每個用戶做滑動窗口（10s窗口，5s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(shù)據(jù)，減少 state 的存儲壓力。較之.apply(WindowFunction wf)會將窗口中的數(shù)據(jù)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(shù)用于
這里的CountAgg實現(xiàn)了AggregateFunction接口，功能是統(tǒng)計窗口中的條數(shù)，即遇到一條數(shù)據(jù)就加一。
public class CountAgg implements AggregateFunction<User, Long, Long>{
@Override
public Long createAccumulator() {
return 0L;
}
@Override
public Long add(User value, Long accumulator) {
return accumulator + 1;
}
@Override
public Long getResult(Long accumulator) {
return accumulator;
}
@Override
public Long merge(Long a, Long b) {
return a + b;
}
}
.aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf) 的第二個參數(shù)WindowFunction將每個 key每個窗口聚合后的結(jié)果帶上其他信息進(jìn)行輸出。我們這里實現(xiàn)的WindowResultFunction將用戶名，窗口，訪問量封裝成了UserViewCount進(jìn)行輸出。
private static class WindowResultFunction implements WindowFunction<Long, UserViewCount, Tuple, TimeWindow> {
@Override
public void apply(Tuple key, TimeWindow window, Iterable<Long> input, Collector<UserViewCount> out) throws Exception {
Long count = input.iterator().next();
out.collect(new UserViewCount(((Tuple1<String>)key).f0, window.getEnd(), count));
}
}
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@ToString
public static class UserViewCount {
private String userName;
private long windowEnd;
private long viewCount;
}
TopN計算最活躍用戶
為了統(tǒng)計每個窗口下活躍的用戶，我們需要再次按窗口進(jìn)行分組，這里根據(jù)UserViewCount中的windowEnd進(jìn)行keyBy()操作。然后使用 ProcessFunction 實現(xiàn)一個自定義的 TopN 函數(shù) TopNHotItems 來計算點擊量排名前3名的用戶，并將排名結(jié)果格式化成字符串，便于后續(xù)輸出。
.keyBy("windowEnd")
.process(new TopNHotUsers(3))
.print();
ProcessFunction 是 Flink 提供的一個 low-level API，用于實現(xiàn)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 下所有用戶的訪問數(shù)據(jù)。由于 Watermark 的進(jìn)度是全局的，在 processElement 方法中，每當(dāng)收到一條數(shù)據(jù)（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(fù)注冊）。windowEnd+1 的定時器被觸發(fā)時，意味著收到了windowEnd+1的 Watermark，即收齊了該windowEnd下的所有用戶窗口統(tǒng)計值。我們在 onTimer() 中處理將收集的所有商品及點擊量進(jìn)行排序，選出 TopN，并將排名信息格式化成字符串后進(jìn)行輸出。
這里我們還使用了 ListState<ItemViewCount> 來存儲收到的每條 UserViewCount 消息，保證在發(fā)生故障時，狀態(tài)數(shù)據(jù)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。
private static class TopNHotUsers extends KeyedProcessFunction<Tuple, UserViewCount, String> {
private int topSize;
private ListState<UserViewCount> userViewCountListState;
public TopNHotUsers(int topSize) {
this.topSize = topSize;
}
@Override
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
super.onTimer(timestamp, ctx, out);
List<UserViewCount> userViewCounts = new ArrayList<>();
for(UserViewCount userViewCount : userViewCountListState.get()) {
userViewCounts.add(userViewCount);
}
userViewCountListState.clear();
userViewCounts.sort(new Comparator<UserViewCount>() {
@Override
public int compare(UserViewCount o1, UserViewCount 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 < topSize; i++) {
UserViewCount currentItem = userViewCounts.get(i);
// No1: 商品ID=12224 瀏覽量=2413
result.append("No").append(i).append(":")
.append(" 用戶名=").append(currentItem.userName)
.append(" 瀏覽量=").append(currentItem.viewCount)
.append("\n");
}
result.append("====================================\n\n");
Thread.sleep(1000);
out.collect(result.toString());
}
@Override
public void open(org.apache.flink.configuration.Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
ListStateDescriptor<UserViewCount> userViewCountListStateDescriptor = new ListStateDescriptor<>(
"user-state",
UserViewCount.class
);
userViewCountListState = getRuntimeContext().getListState(userViewCountListStateDescriptor);
}
@Override
public void processElement(UserViewCount value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
userViewCountListState.add(value);
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(value.windowEnd + 1000);
}
}
結(jié)果輸出
可以看到，每隔5秒鐘更新輸出一次數(shù)據(jù)。
參考
http://wuchong.me/blog/2018/11/07/use-flink-calculate-hot-items/