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Flink定时器怎么实现

发布时间:2021-12-31 10:34:15 阅读:288 作者:iii 栏目:大数据
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这篇文章主要讲解了“Flink定时器怎么实现”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Flink定时器怎么实现”吧!

背景需求

在电商领域会有这么一个场景,如果用户买了商品,在订单完成之后,24小时之内没有做出评价,系统自动给与五星好评,我们今天主要使用flink的定时器来简单实现这一功能。 

案例详解 

自定义source

首先我们还是通过自定义source来模拟生成一些订单数据.
在这里,我们生了一个最简单的二元组Tuple2,包含订单id和订单完成时间两个字段.

 public static class MySource implements SourceFunction<Tuple2<String,Long>>{  private volatile boolean isRunning = true;  @Override  public void run(SourceContext<Tuple2<String,Long>> ctx) throws Exception{   while (isRunning){    Thread.sleep(1000);    //订单id    String orderid = UUID.randomUUID().toString();    //订单完成时间    long orderFinishTime = System.currentTimeMillis();    ctx.collect(Tuple2.of(orderid, orderFinishTime));   }  }  @Override  public void cancel(){   isRunning = false;  } }

定时处理逻辑

先上代码, 我们再来依次解释代码

 public static class TimerProcessFuntion   extends KeyedProcessFunction<Tuple,Tuple2<String,Long>,Object>{  private MapState<String,Long> mapState;  //超过多长时间(interval,单位:毫秒) 没有评价,则自动五星好评  private long interval = 0l;  public TimerProcessFuntion(long interval){   this.interval = interval;  }  @Override  public void open(Configuration parameters){   MapStateDescriptor<String,Long> mapStateDesc = new MapStateDescriptor<>(     "mapStateDesc",     String.classLong.class);   mapState = getRuntimeContext().getMapState(mapStateDesc);  }  @Override  public void onTimer(    long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<Object> out) throws Exception{   Iterator iterator = mapState.iterator();   while (iterator.hasNext()){    Map.Entry<String,Long> entry = (Map.Entry<String,Long>) iterator.next();    String orderid = entry.getKey();    boolean f = isEvaluation(entry.getKey());    mapState.remove(orderid);    if (f){     LOG.info("订单(orderid: {}) 在  {} 毫秒时间内已经评价,不做处理", orderid, interval);    }    if (f){     //如果用户没有做评价,在调用相关的接口给与默认的五星评价     LOG.info("订单(orderid: {}) 超过  {} 毫秒未评价,调用接口给与五星自动好评", orderid, interval);    }   }  }  /**   * 用户是否对该订单进行了评价,在生产环境下,可以去查询相关的订单系统.   * 我们这里只是随便做了一个判断   *   * @param key   * @return   */  private boolean isEvaluation(String key){   return key.hashCode() % 2 == 0;  }  @Override  public void processElement(    Tuple2<String,Long> value, Context ctx, Collector<Object> out) throws Exception{   mapState.put(value.f0, value.f1);   ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(value.f1 + interval);  } }
 
  1. 首先我们定义一个MapState类型的状态,key是订单号,value是订单完成时间
  2. 在processElement处理数据的时候,把每个订单的信息存入状态中,这个时候不做任何处理,并且注册一个比订单完成时间大于间隔时间(interval)的定时器.
  3. 注册的定时任务在到达了定时器的时间就会触发onTimer方法,我们主要在这个里面进行处理。我们调用外部的接口来判断用户是否做过评价,如果没做评价,调用接口给与五星好评,如果做过评价,则什么也不处理,最后记得把相应的订单从MapState删除

感谢各位的阅读,以上就是“Flink定时器怎么实现”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Flink定时器怎么实现这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

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