前面3篇文章使用Flink批处理完成数据比对（对账）三都是介绍Flink批处理的，有些业务场景可能需要实时对账，这个需要借助流处理来完成。
流处理中connect方法可以将两个流合并在一起处理。
流处理的业务场景需要考虑得比较多，因为数据是源源不断的产生的，当你拿到一方数据的时候，你需要思考多久后另一方数据流未到达就算超时呢？通俗一点讲，你从支付机构和银行同时获取数据，当你从支付机构获取到orderNo=1的数据的时候，等待多久后还没有从银行获取到orderNo=1的数据时，你就判断数据存在差异？一分钟、一小时、一天？这个需要读者自己去思考。
但是flink要实现这样的业务场景非常简单，利用timerService和ValueState即可。当其中一方数据到达以后，将自己的数据保存，然后注册一个定时器，定时器到达后，判断对端数据还没到，则输出差异。
在写代码前需要说明的是，Flink的时间概念很重要，Flink有三个时间：Event Time、Processing Time、Ingestion Time。如果读者已经了解了Flink，一定知道这几个时间的概念。不了解也没关系，简单说下Event Time，就是事件本身的时间，通俗点，就是数据自己携带的时间，如：
| orderId | payMoney | createTime |
|---|---|---|
| order_1 | 11 | 2020-01-01 00:00:00 |
| order_2 | 22 | 2020-01-01 00:01:00 |
| order_3 | 33 | 2020-01-01 00:02:00 |
这里，我们可以选取createTime作为我们的事件时间，那么对于order_1这条数据来说，它的数据事件时间就是2020-01-01 00:00:00，这就是数据自己携带的时间。
编写代码
说了这么多，还是直接看看代码吧：
import com.flink.vo.BankVo;
import com.flink.vo.DiffType;
import com.flink.vo.MergeVo;
import com.flink.vo.PayOrgVo;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* Skeleton for a Flink Streaming Job.
*
* <p>For a tutorial how to write a Flink streaming application, check the
* tutorials and examples on the <a href="http://flink.apache.org/docs/stable/">Flink Website</a>.
*
* <p>To package your application into a JAR file for execution, run
* 'mvn clean package' on the command line.
*
* <p>If you change the name of the main class (with the public static void main(String[] args))
* method, change the respective entry in the POM.xml file (simply search for 'mainClass').
*/
public class StreamingJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// set up the streaming execution environment
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 将时间设置为Event Time
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
DataStreamSource<PayOrgVo> source1 = env.fromElements(new PayOrgVo("113", 1), new PayOrgVo("000", 2), new PayOrgVo("115", 33));
DataStreamSource<BankVo> source2 = env.fromElements(new BankVo("000", 2), new BankVo("115", 333), new BankVo("114", 4));
SingleOutputStreamOperator<MergeVo> res = source1.connect(source2)
.keyBy(PayOrgVo::getOrderNo, BankVo::getOrderNo)
.process(new CoProcessFunction<PayOrgVo, BankVo, MergeVo>() {
ValueState<PayOrgVo> payState;
ValueState<BankVo> bankState;
ValueState<Long> timerState;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
payState = getRuntimeContext().getState(
new ValueStateDescriptor<PayOrgVo>("payState", PayOrgVo.class));
bankState = getRuntimeContext().getState(
new ValueStateDescriptor<BankVo>("bankState", BankVo.class));
timerState = getRuntimeContext().getState(
new ValueStateDescriptor<Long>("timerState", Long.class));
}
@Override
public void processElement1(PayOrgVo value, Context ctx, Collector<MergeVo> out) throws Exception {
BankVo bankVo = bankState.value();// 看看银行端的数据是否到达
if (bankVo == null) {// 银行端的时间未到达
payState.update(value);// 将支付机构端的数据保存起来
long timer = value.getEventTime() + 10_000;// 获取到支付机构端时间的事件时间，加上10秒
// 注册一个定时器，即支付机构端的事件时间加10秒
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(timer);
// 保存下这个时间，在deleteEventTimeTimer中需要
timerState.update(timer);
} else {
// 业务逻辑，不解释了
DiffType diffType = null;
if (value.getPayment().equals(bankVo.getPayment())) {
diffType = DiffType.F000;
} else {
diffType = DiffType.F115;
}
// 数据输出
out.collect(new MergeVo(diffType, value, bankVo));
// 两端的数据都到齐了，把定时器删掉，避免定时器被触发
// 至于deleteEventTimeTimer为什么需要传入刚才注册时的时间，看看源码就知道：
// org.apache.flink.streaming.api.operators.InternalTimerServiceImpl#deleteEventTimeTimer
// 里面调用了队列的remove方法，remove对象是TimerHeapInternalTimer
// 看看TimerHeapInternalTimer的equals方法知道
ctx.timerService().deleteEventTimeTimer(timerState.value());
// 清空状态
timerState.clear();
}
}
@Override
public void processElement2(BankVo value, Context ctx, Collector<MergeVo> out) throws Exception {
// 跟processElement1逻辑一样
PayOrgVo payOrgVo = payState.value();
if (payOrgVo != null) {
DiffType diffType = null;
if (value.getPayment().equals(payOrgVo.getPayment())) {
diffType = DiffType.F000;
} else {
diffType = DiffType.F115;
}
out.collect(new MergeVo(diffType, payOrgVo, value));
ctx.timerService().deleteEventTimeTimer(timerState.value());
timerState.clear();
} else {
bankState.update(value);
long timer = value.getEventTime() + 10_000;
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(timer);
timerState.update(timer);
}
}
@Override
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<MergeVo> out) throws Exception {
// 定时器触发后，肯定有一端的数据在指定时间没有到达
PayOrgVo payOrgVo = payState.value();
BankVo bankVo = bankState.value();
DiffType diffType = null;
if (payOrgVo != null) {// 支付机构有数据，银行没有
diffType = DiffType.F113;
}
if (bankVo != null) {
diffType = DiffType.F114;
}
out.collect(new MergeVo(diffType, payOrgVo, bankVo));
// 清空状态数据
payState.clear();
bankState.clear();
}
});
res.print();
// 流处理需要自己显示调用，不然不会触发
env.execute("Flink Streaming Java API Skeleton");
}
}
代码里注释挺清楚了，如果未表达清楚的，留言交流吧。
源码
总结
这几篇文章是自己刚学习时写的一些demo，暂时记录这么多，待后续深入学习后再完善。
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