处理函数主要是定义数据流的转换操作，所以也可以把它归到转换算子中。在Flink中几乎所有转换算子都提供了对应的函数类接口，处理函数也不例外；它所对应的函数类，就叫作ProcessFunction。
1、处理函数的功能和使用
之前学习的转换算子，一般只是针对某种具体操作来定义的，能够拿到的信息比较有限。比如map算子，实现的MapFunction中，只能获取到当前的数据，定义它转换之后的形式；而像窗口聚合这样的复杂操作，AggregateFunction中除数据外，还可以获取到当前的状态（以累加器Accumulator形式出现）。另外还介绍过富函数类，比如RichMapFunction，它提供了获取运行时上下文的方法getRuntimeContext()，可以拿到状态，还有并行度、任务名称之类的运行时信息。但是无论那种算子，如果想要访问事件的时间戳，或者当前的水位线信息，都是完全做不到的。在定义生成规则之后，水位线会源源不断地产生，像数据一样在任务间流动，却不能像数据一样去处理它；跟时间相关的操作，目前只会用窗口来处理。而在很多应用需求中，要求对时间有更精细的控制，需要能够获取水位线，甚至要“把控时间”、定义什么时候做什么事，这就不是基本的时间窗口能够实现的了。于是必须祭出大招——处理函数（ProcessFunction）了。处理函数提供了一个“定时服务”（TimerService），可以通过它访问流中的事件（event）、时间戳（timestamp）、水位线（watermark），甚至可以注册“定时事件”。而且处理函数继承了AbstractRichFunction抽象类，所以拥有富函数类的所有特性，同样可以访问状态（state）和其他运行时信息。此外，处理函数还可以直接将数据输出到侧输出流（sideoutput）中。所以，处理函数是最为灵活的处理方法，可以实现各种自定义的业务逻辑；同时也是整个DataStreamAPI的底层基础。处理函数的使用与基本的转换操作类似，只需要直接基于DataStream调用.process()方法就可以了。方法需要传入一个ProcessFunction作为参数，用来定义处理逻辑。
public class ProcessFunctionTest { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); SingleOutputStreamOperator<Event> eventDS = env.addSource(new ClickSource()) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2)) .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() { @Override public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) { return element.timestamp; } })); eventDS.process(new ProcessFunction<Event, String>() { @Override public void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception { if (value.user.equals("依琳")) { out.collect(value.user + " clicks " + value.url); } else if (value.user.equals("令狐冲")) { out.collect(value.user); out.collect(value.user);
}
System.out.println("timestamp - > "+ctx.timestamp());
System.out.println("currentWatermark - > "+ctx.timerService().currentWatermark()); } }).print(); env.execute();
}
}
这里在ProcessFunction中重写了.processElement()方法，自定义了一种处理逻辑：当数据的user为“依琳”时，将其输出一次；而如果为“令狐冲”时，将user输出两次。这里的输 出 ， 是 通 过 调 用out.collect()来实现的。另外我们还可以调用ctx.timerService().currentWatermark()来获取当前的水位线打印输出。所以可以看到，ProcessFunction函数有点像FlatMapFunction的升级版。可以实现Map、Filter、FlatMap的所有功能。很明显，处理函数非常强大，能够做很多之前做不到的事情。
2、ProcessFunction解析
在源码中我们可以看到，抽象类ProcessFunction继承了AbstractRichFunction，有两个泛型类型参数：I表示Input，也就是输入的数据类型；O表示Output，也就是处理完成之后输出的数据类型。内部单独定义了两个方法：一个是必须要实现的抽象方法.processElement()；另一个是非抽象方法.onTimer()。
@PublicEvolving public abstract class ProcessFunction<I, O> extends AbstractRichFunction { private static final long serialVersionUID = 1L; /** * Process one element from the input stream. * * <p>This function can output zero or more elements using the {@link Collector} parameter and * also update internal state or set timers using the {@link Context} parameter. * * @param value The input value. * @param ctx A {@link Context} that allows querying the timestamp of the element and getting a * {@link TimerService} for registering timers and querying the time. The context is only * valid during the invocation of this method, do not store it. * @param out The collector for returning result values. * @throws Exception This method may throw exceptions. Throwing an exception will cause the * operation to fail and may trigger recovery. */ public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector<O> out) throws Exception; /** * Called when a timer set using {@link TimerService} fires. * * @param timestamp The timestamp of the firing timer. * @param ctx An {@link OnTimerContext} that allows querying the timestamp of the firing timer, * querying the {@link TimeDomain} of the firing timer and getting a {@link TimerService} * for registering timers and querying the time. The context is only valid during the * invocation of this method, do not store it. * @param out The collector for returning result values. * @throws Exception This method may throw exceptions. Throwing an exception will cause the * operation to fail and may trigger recovery. */ public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<O> out) throws Exception {} /** * Information available in an invocation of {@link #processElement(Object, Context, Collector)} * or {@link #onTimer(long, OnTimerContext, Collector)}. */ public abstract class Context { /** * Timestamp of the element currently being processed or timestamp of a firing timer. * * <p>This might be {@code null}, for example if the time characteristic of your program is * set to {@link org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic#ProcessingTime}. */ public abstract Long timestamp(); /** A {@link TimerService} for querying time and registering timers. */ public abstract TimerService timerService(); /** * Emits a record to the side output identified by the {@link OutputTag}. * * @param outputTag the {@code OutputTag} that identifies the side output to emit to. * @param value The record to emit. */ public abstract <X> void output(OutputTag<X> outputTag, X value); } /** * Information available in an invocation of {@link #onTimer(long, OnTimerContext, Collector)}. */ public abstract class OnTimerContext extends Context { /** The {@link TimeDomain} of the firing timer. */ public abstract TimeDomain timeDomain(); } }
抽象方法.processElement()
用于“处理元素”，定义了处理的核心逻辑。这个方法对于流中的每个元素都会调用一次，参数包括三个：输入数据值value，上下文ctx，以及“收集器”（Collector）out。方法没有返回值，处理之后的输出数据是通过收集器out来定义的
value：当前流中的输入元素，也就是正在处理的数据，类型与流中数据类型一致。
ctx：类型是ProcessFunction中定义的内部抽象类Context，表示当前运行的上下文，可以获取到当前的时间戳，
并提供了用于查询时间和注册定时器的“定时服务”(TimerService)，以及可以将数据发送到“侧输出流”（side output）的方法.output()。Context抽象类定义如下：
out：“收集器”（类型为Collector），用于返回输出数据。使用方式与flatMap算子中的收集器完全一样，直接调用out.collect()方法就可以向下游发出一个数据。这个方法可以多次调用，也可以不调用。
/** * Information available in an invocation of {@link #processElement(Object, Context, Collector)} * or {@link #onTimer(long, OnTimerContext, Collector)}. */ public abstract class Context { /** * Timestamp of the element currently being processed or timestamp of a firing timer. * * <p>This might be {@code null}, for example if the time characteristic of your program is * set to {@link org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic#ProcessingTime}. */ public abstract Long timestamp(); /** A {@link TimerService} for querying time and registering timers. */ public abstract TimerService timerService(); /** * Emits a record to the side output identified by the {@link OutputTag}. * * @param outputTag the {@code OutputTag} that identifies the side output to emit to. * @param value The record to emit. */ public abstract <X> void output(OutputTag<X> outputTag, X value); }
通过几个参数的分析不难发现，ProcessFunction可以轻松实现flatMap这样的基本转换功能（当然map、filter更不在话下）；而通过富函数提供的获取上下文方法.getRuntimeContext()，也可以自定义状态（state）进行处理，这也就能实现聚合操作的功能了。
非抽象方法.onTimer()
用于定义定时触发的操作，这是一个非常强大、也非常有趣的功能。这个方法只有在注册好的定时器触发的时候才会调用，而定时器是通过“定时服务”TimerService来注册的。打个比方，注册定时器（timer）就是设了一个闹钟，到了设定时间就会响；而.onTimer()中定义的，就是闹钟响的时候要做的事。所以它本质上是一个基于时间的“回调”（callback）方法，通过时间的进展来触发；在事件时间语义下就是由水位线（watermark）来触发了。与.processElement()类似，定时方法.onTimer()也有三个参数：时间戳（timestamp），上下文（ctx），以及收集器（out）。这里的timestamp是指设定好的触发时间，事件时间语义下当然就是水位线了。另外这里同样有上下文和收集器，所以也可以调用定时服务（TimerService），以及任意输出处理之后的数据。既然有.onTimer()方法做定时触发，用ProcessFunction也可以自定义数据按照时间分组、定时触发计算输出结果；这其实就实现了窗口（window）的功能。所以说ProcessFunction是真正意义上的终极奥义，用它可以实现一切功能。我们也可以看到，处理函数都是基于事件触发的。水位线就如同插入流中的一条数据一样；只不过处理真正的数据事件调用的是.processElement()方法，而处理水位线事件调用的是.onTimer()。这里需要注意的是，上面的.onTimer()方法只是定时器触发时的操作，而定时器（timer）真正的设置需要用到上下文ctx中的定时服务。在Flink中，只有“按键分区流”KeyedStream才支持设置定时器的操作，所以之前的代码中我们并没有使用定时器。所以基于不同类型的流，可以使用不同的处理函数，它们之间还是有一些微小的区别的。接下来我们就介绍一下处理函数的分类。