使用flink实现一个topN的程序

　　topN功能是一个非常常见的功能，比如查看最近几分钟的阅读最高数，购买最高数。

　　flink实现topN的功能也非常方便，下面就开始构建一个flink topN的程序。

　　还是像上篇博客一样，从kafka读取数据，然后进行计算和数据转换，最后sink到mysql中。

　　假设有个需求，实现一个统计每5分钟最高购买数的商品。

　　使用maven创建一个工程，具体步骤可以参考上边博文。然后创建一个数据库表，用于存储最终的结果集。语句如下：

CREATE TABLE `itembuycount` (
  `id` mediumint NOT NULL auto_increment,
  `itemId` bigint(255) NOT NULL,
  `buyCount` bigint(11) DEFAULT NULL,
  `createDate` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci

　　创建一个表对应的pojo类文件UserAction。里边主要是用户id，商品id，用户的行为，pv用户浏览，buy用户购买，cart加购物车，fav加入收藏。

package myflinktopn.pojo;

/**
 * @author huangqingshi
 * @Date 2019-12-13
 */
public class UserAction {

    public long userId; //用户id
    public long itemId; //商品id
    public int categoryId; //商品分类id
    public String behavior; //用户行为（pv, buy, cart, fav)
    public long timestamp; //操作时间戳

    public long getUserId() {
        return userId;
    }

    public void setUserId(long userId) {
        this.userId = userId;
    }

    public long getItemId() {
        return itemId;
    }

    public void setItemId(long itemId) {
        this.itemId = itemId;
    }

    public int getCategoryId() {
        return categoryId;
    }

    public void setCategoryId(int categoryId) {
        this.categoryId = categoryId;
    }

    public String getBehavior() {
        return behavior;
    }

    public void setBehavior(String behavior) {
        this.behavior = behavior;
    }

    public long getTimestamp() {
        return timestamp;
    }

    public void setTimestamp(long timestamp) {
        this.timestamp = timestamp;
    }
}

　　接下来创建一个kafka主题，存储发送和接受数据使用。

./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic USER_ACTION

　　kafka的主题创建好了之后，写一个程序往kafka里边写数据，一秒写一条。

package myflinktopn.kafka;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import myflinktopn.pojo.UserAction;
import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author huangqingshi
 * @Date 2019-12-07
 */
public class KafkaWriter {

    //本地的kafka机器列表
    public static final String BROKER_LIST = "localhost:9092";
    //kafka的topic
    public static final String TOPIC_USER_ACTION = "USER_ACTION";
    //key序列化的方式，采用字符串的形式
    public static final String KEY_SERIALIZER = "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer";
    //value的序列化的方式
    public static final String VALUE_SERIALIZER = "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer";
    //用户的行为列表
    public static final List<String> userBehaviors = Arrays.asList("pv", "buy", "cart", "fav");

    public static void writeToKafka() throws Exception{
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", BROKER_LIST);
        props.put("key.serializer", KEY_SERIALIZER);
        props.put("value.serializer", VALUE_SERIALIZER);

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        UserAction userAction = new UserAction();
        userAction.setUserId(RandomUtils.nextLong(1, 100));
        userAction.setItemId(RandomUtils.nextLong(1, 1000));
        userAction.setCategoryId(RandomUtils.nextInt(1, 30));
        userAction.setBehavior(userBehaviors.get(RandomUtils.nextInt(0, 3)));
        userAction.setTimestamp(System.currentTimeMillis());

        //转换成JSON
        String userActionJson = JSON.toJSONString(userAction);

        //包装成kafka发送的记录
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_USER_ACTION, null,
                null, userActionJson);
        //发送到缓存
        producer.send(record);
        System.out.println("向kafka发送数据:" + userActionJson);
        //立即发送
        producer.flush();

    }

    public static void main(String[] args) {
        while(true) {
            try {
                //每1秒写一条数据
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                writeToKafka();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }

        }
    }

}

　　接下来还是创建数据库的连接工具类。

package myflinktopn.db;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;

import java.sql.Connection;

/**
 * @author huangqingshi
 * @Date 2019-12-07
 */
public class DbUtils {

    private static DruidDataSource dataSource;

    public static Connection getConnection() throws Exception {
        dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/testdb");
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("root");
        //设置初始化连接数，最大连接数，最小闲置数
        dataSource.setInitialSize(10);
        dataSource.setMaxActive(50);
        dataSource.setMinIdle(5);
        //返回连接
        return  dataSource.getConnection();
    }

}

　　接下来写sink到数据库的MySqlSink类，用于将结果接数据保存到数据库。

package myflinktopn.sink;

import myflinktopn.TopNJob;
import myflinktopn.db.DbUtils;
import myflinktopn.pojo.UserAction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;

import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.Timestamp;
import java.util.List;

/**
 * @author huangqingshi
 * @Date 2019-12-07
 */
public class MySqlSink extends RichSinkFunction<List<TopNJob.ItemBuyCount>> {

    private PreparedStatement ps;
    private Connection connection;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);
        //获取数据库连接，准备写入数据库
        connection = DbUtils.getConnection();
        String sql = "insert into itembuycount(itemId, buyCount, createDate) values (?, ?, ?); ";
        ps = connection.prepareStatement(sql);
        System.out.println("-------------open------------");
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        super.close();
        //关闭并释放资源
        if(connection != null) {
            connection.close();
        }

        if(ps != null) {
            ps.close();
        }
        System.out.println("-------------close------------");
    }

    @Override
    public void invoke(List<TopNJob.ItemBuyCount> topNItems, Context context) throws Exception {
        for(TopNJob.ItemBuyCount itemBuyCount : topNItems) {
            ps.setLong(1, itemBuyCount.itemId);
            ps.setLong(2, itemBuyCount.buyCount);
            ps.setTimestamp(3, new Timestamp(itemBuyCount.windowEnd));
            ps.addBatch();
        }

        //一次性写入
        int[] count = ps.executeBatch();
        System.out.println("-------------invoke------------");
        System.out.println("成功写入Mysql数量：" + count.length);

    }
}

　　接下来咱们看一下实现TopNJob的全部代码，然后再继续分析下里边的细节。

package myflinktopn;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import myflinktopn.kafka.KafkaWriter;
import myflinktopn.pojo.UserAction;
import myflinktopn.sink.MySqlSink;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple1;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.sql.Timestamp;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

/**
 * @author huangqingshi
 * @Date 2019-12-13
 */
public class TopNJob {

    //最对延迟到达的时间
    public static final long MAX_EVENT_DELAY = 10L;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //构建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env  = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //设置并行度1，方便打印
        env.setParallelism(1);

        /** ProcessingTime：事件被处理的时间。也就是由机器的系统时间来决定。
         EventTime：事件发生的时间。一般就是数据本身携带的时间。
         */
        //设置下eventTime，默认为processTime即系统处理时间，我们需要统计一小时内的数据，也就是数据带的时间eventTime
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        //kafka
        Properties prop = new Properties();
        prop.put("bootstrap.servers", KafkaWriter.BROKER_LIST);
        prop.put("zookeeper.connect", "localhost:2181");
        prop.put("group.id", KafkaWriter.TOPIC_USER_ACTION);
        prop.put("key.serializer", KafkaWriter.KEY_SERIALIZER);
        prop.put("value.serializer", KafkaWriter.VALUE_SERIALIZER);
        prop.put("auto.offset.reset", "latest");

        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer010<>(
                KafkaWriter.TOPIC_USER_ACTION,
                new SimpleStringSchema(),
                prop
        ));

        //从kafka里读取数据，转换成UserAction对象
        DataStream<UserAction> dataStream = dataStreamSource.map(value -> JSONObject.parseObject(value, UserAction.class));

        //将乱序的数据进行抽取出来，设置watermark，数据如果晚到10秒的会被丢弃
        DataStream<UserAction> timedData = dataStream.assignTimestampsAndWatermarks(new UserActionTSExtractor());

        //为了统计5分钟购买的最多的，所以我们需要过滤出购买的行为
        DataStream<UserAction> filterData = timedData.filter(new FilterFunction<UserAction>() {
            @Override
            public boolean filter(UserAction userAction) throws Exception {
                return userAction.getBehavior().contains("buy");
            }
        });

        //窗口统计点击量 滑动的窗口 5分钟一次  统计一小时最高的  比如 [09:00, 10:00), [09:05, 10:05), [09:10, 10:10)…
        DataStream<ItemBuyCount> windowedData = filterData
                .keyBy("itemId")
                .timeWindow(Time.minutes(60L), Time.minutes(5L))
                .aggregate(new CountAgg(), new WindowResultFunciton());

        //Top N 计算最热门的商品
        DataStream<List<ItemBuyCount>> topItems = windowedData
                .keyBy("windowEnd")
                //点击前3的商品
                .process(new TopNHotItems(3));

        topItems.addSink(new MySqlSink());
        //topItems.print();
        env.execute("Top N Job");
    }

    /**
     * 用于行为时间戳抽取器，最多十秒延迟，也就是晚到10秒的数据会被丢弃掉
     */
    public static class UserActionTSExtractor extends BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<UserAction> {


        public UserActionTSExtractor() {
            super(Time.seconds(MAX_EVENT_DELAY));
        }

        @Override
        public long extractTimestamp(UserAction userAction) {
            return userAction.getTimestamp();
        }
    }

    /**
     * 商品购买量（窗口操作的输出类型）
     */
    public static class ItemBuyCount {
        public long itemId; //商品ID;
        public long windowEnd; //窗口结束时间戳
        public long buyCount; //购买数量

        public static ItemBuyCount of(long itemId, long windowEnd, long buyCount) {
            ItemBuyCount itemBuyCount = new ItemBuyCount();
            itemBuyCount.itemId = itemId;
            itemBuyCount.windowEnd = windowEnd;
            itemBuyCount.buyCount = buyCount;
            return itemBuyCount;
        }
    }

    /**
     *
     * COUNT 聚合函数实现，每出现一条记录加一。AggregateFunction<输入，汇总，输出>
     */
    public static class CountAgg implements AggregateFunction<UserAction, Long, Long> {

        @Override
        public Long createAccumulator() {
            return 0L;
        }

        @Override
        public Long add(UserAction userAction, Long acc) {
            return acc + 1;
        }

        @Override
        public Long getResult(Long acc) {
            return acc;
        }

        @Override
        public Long merge(Long acc1, Long acc2) {
            return acc1 + acc2;
        }
    }

    /**
     * 用于输出结果的窗口WindowFunction<输入，输出，键，窗口>
     */
    public static class WindowResultFunciton implements WindowFunction<Long, ItemBuyCount, Tuple, TimeWindow> {

        @Override
        public void apply(
                Tuple key, //窗口主键即itemId
                TimeWindow window, //窗口
                Iterable<Long> aggregationResult, //集合函数的结果，即count的值
                Collector<ItemBuyCount> collector //输出类型collector
        ) throws Exception {

            Long itemId = ((Tuple1<Long>) key).f0;
            Long count =aggregationResult.iterator().next();
            collector.collect(ItemBuyCount.of(itemId, window.getEnd(), count));

        }
    }


    /**
     * 求某个窗口中前N名的热门点击商品，key为窗口时间戳，输出为Top N 的结果字符串
     */
    public static class TopNHotItems extends KeyedProcessFunction<Tuple, ItemBuyCount, List<ItemBuyCount>> {

        private final int topSize;

        public TopNHotItems(int topSize) {
            this.topSize = topSize;
        }

        //用于存储商品与购买数的状态，待收齐同一个窗口的数据后，再触发 Top N 计算
        private ListState<ItemBuyCount> itemState;

        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            super.open(parameters);
            //状态注册
            ListStateDescriptor<ItemBuyCount> itemViewStateDesc = new ListStateDescriptor<ItemBuyCount>(
                    "itemState-state", ItemBuyCount.class
            );
            itemState = getRuntimeContext().getListState(itemViewStateDesc);
        }

        @Override
        public void processElement(
                ItemBuyCount input,
                Context context,
                Collector<List<ItemBuyCount>> collector
        ) throws Exception {
            //每条数据都保存到状态
            itemState.add(input);
            //注册 windowEnd+1 的 EventTime Timer, 当触发时，说明收集好了所有 windowEnd的商品数据
            context.timerService().registerEventTimeTimer(input.windowEnd + 1);
        }


        @Override
        public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<List<ItemBuyCount>> out) throws Exception {
            //获取收集到的所有商品点击量
            List<ItemBuyCount> allItems = new ArrayList<ItemBuyCount>();
            for(ItemBuyCount item : itemState.get()) {
                allItems.add(item);
            }
            //提前清除状态中的数据，释放空间
            itemState.clear();
            //按照点击量从大到小排序
            allItems.sort(new Comparator<ItemBuyCount>() {
                @Override
                public int compare(ItemBuyCount o1, ItemBuyCount o2) {
                    return (int) (o2.buyCount - o1.buyCount);
                }
            });

            List<ItemBuyCount> itemBuyCounts = new ArrayList<>();
            //将排名信息格式化成String，方便打印
            StringBuilder result = new StringBuilder();
            result.append("========================================
");
            result.append("时间：").append(new Timestamp(timestamp-1)).append("
");
            for (int i=0;i<topSize;i++) {
                ItemBuyCount currentItem = allItems.get(i);
                // No1:  商品ID=12224  购买量=2
                result.append("No").append(i).append(":")
                        .append("  商品ID=").append(currentItem.itemId)
                        .append("  购买量=").append(currentItem.buyCount)
                        .append("
");
                itemBuyCounts.add(currentItem);
            }
            result.append("====================================

");

            out.collect(itemBuyCounts);

        }
    }

}

　　以上里边的步骤：

　　1. 构建流执行的环境。

　　2. 设置并行度为1，为了方便下边打印。但是实际上可以不用设置并行度。

　　3. 设置流时间的特性，即EventTime。流时间一共有三种时间：

　　　　1）ProcessingTime时间，即算子处理的时间，默认flink的时间特性。

　　　　2）EventTime，事件处理时间，也就是程序所带的时间戳。此例子将使用由业务产生的时间戳作为时间戳。

　　　　3）IntestionTime，即到达flink的时间。

　　4. 连接kafka的属性读取数据。将kafka的数据转换成pojo对象。

　　5. 将乱序的数据使用BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor进行时间戳抽取和设置watermark。

　　6. 进行数据过滤，将useAction为buy的数据进行过滤出来，其他的直接丢弃。

　　7. 采用滑动窗口的方式对数据进行汇总并返回指定类型的数据。一小时为一个窗口，每五分钟往后滑动一下。数据的形式为[9:00 10:00), [9:05 10:05), [9:10 10:10)依次类推。

　　8. 最后是将数据排序，然后获取topN的数据。

　　接下来咱们再针对里边的细节看一下，如果数据是生序的数据，则采用AscendingTimestampExtractor进行时间戳抽取，无序可以采用上边5条说的类。有序的只需要进行时间戳抽取，抽取的时间戳就认为是整个的时间，也就是watermark时间，可以理解为全局时间。无序抽取的时候设置一个最晚到达的时间。举个例子，如果一条数据时间为9:04:55, 到达的时间为9:05:05，这样这条数据还是属于窗口[9:00 9:05:01)里边的，而不是[9:05:01 9:10:01)。

　　这个聚合方法aggregate(new CountAgg(), new WindowResultFunciton())里边声明了两个类，一个是聚合功能类，一个是结果窗口功能类。也就是使用第一个类将数据进行汇聚，第二个类将数据进行合并汇总并且输出自己定义的窗口结果集ItemBuyCount。

　　最后就是topN功能，这个类实现了KeyedProcessFunction，里边有三个方法 open, processElement, onTimer, 里边还有一个ListState<ItemBuyCount>，用于收集和记录状态信息，保证数据exactly-once语义。

　　open方法用于进行状态注册。

　　processElement把数据状态进行添加到list里边，然后注册时间时间windowEnd+1，即数据超过了windowEnd的时候就会触发onTimer时间。

　　onTimer用于把五分钟收集好的数据进行处理，从数据状态记录中把数据拿出来，然后清理数据状态，释放空间。然后将拿出来的数据进行排序，最后整理成sink所需要的结果集。

　　最后就把数据进行sink，保存到数据库。

　　下面看一下数据运行的结果，kafkaWriter打印的日志。

向kafka发送数据:{"behavior":"pv","categoryId":7,"itemId":19,"timestamp":1576325365016,"userId":56}

　　执行TopNJob，MysqlSink执行的日志打印。

-------------invoke------------
成功写入Mysql数量：3
[myflinktopn.TopNJob$ItemBuyCount@611553e4, myflinktopn.TopNJob$ItemBuyCount@19739780, myflinktopn.TopNJob$ItemBuyCount@a76f1f0]
-------------invoke------------
成功写入Mysql数量：3
[myflinktopn.TopNJob$ItemBuyCount@3db32bd3, myflinktopn.TopNJob$ItemBuyCount@10f855ae, myflinktopn.TopNJob$ItemBuyCount@6a022d0b]
-------------invoke------------
成功写入Mysql数量：3
[myflinktopn.TopNJob$ItemBuyCount@4ae16ab8, myflinktopn.TopNJob$ItemBuyCount@6a8a29a3, myflinktopn.TopNJob$ItemBuyCount@2326adfb]

　　写入到数据库的记录如下：

 　  写入的时间都在同一个时刻，获取前三条购买最多的，所以三条写入的时间都一样的。

　　还有在运行的时候要注意kafkaWriter要多谢一些，因为要收集5分钟的数据，所以至少得跑5分钟。

　　最后我把代码放到git上了，可以进行访问：https://github.com/stonehqs/flink-topn ，有不对的地方，欢迎指正。