《高级》Flink实时监控用户session轨迹触发推荐

背景

这几天看到Flink学习群问了一个问题，就是他们想实时监控用户session行为轨迹，如果当前session下用户点击了A事件，1小时内用户没有点击B事件，实时流输出C事件

拿电商页面举例子

Flink相关知识点

1:flink状态，由于按session聚合，需要使用keyby+process函数2:通过flink的KeyedProcessFunction内部实现状态管理3:然后运用KeyedProcessFunction中的定时触发器onTimer，实时定时判断

注意点：

TimerService 在内部维护两种类型的定时器（处理时间和事件时间定时器）并排队执行。TimerService 会删除每个键和时间戳重复的定时器，即每个键在每个时间戳上最多有一个定时器。如果为同一时间戳注册了多个定时器，则只会调用一次onTimer()方法。

废话不多说，直接上代码

kafka代码：

import java.util.Propertiesimport kafka.producer.{KeyedMessage, Producer, ProducerConfig}import scala.io.Sourceobject kafkaProduct {   def test1() = {    val brokers_list = "localhost:9092"    val topic = "flink2"    val props = new Properties()    props.put("group.id", "test-flink")    props.put("metadata.broker.list",brokers_list)    props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder")    props.put("num.partitions","4")    val config = new ProducerConfig(props)    val producer = new Producer[String, String](config)    var num = 0    for (line <- Source.fromFile("/Users/huzechen/Downloads/flinktest/src/main/resources/cep1").getLines) {      val aa = scala.util.Random.nextInt(3).toString      println(aa)      producer.send(new KeyedMessage(topic,aa,line))    }    producer.close()  }  def main(args: Array[String]): Unit = {    test1()  }}

kafka测试数据：自己模拟写入

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{"session_id":"0000015","event_id":"A"}{"session_id":"0000016","event_id":"A"}

flink代码块：由于好多新人想让我代码多点注释，今天我就满足大家的意愿写一波详细的，当然不懂的可以下面加我微信：weixin605405145

import java.text.SimpleDateFormatimport java.utilimport java.util.{Date, Properties}import com.alibaba.fastjson.{JSON, JSONObject}import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchemaimport org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformationimport org.apache.flink.api.java.tuple.Tupleimport org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment, createTypeInformation}import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer08import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedDeserializationSchemaimport org.apache.flink.api.common.state.{StateTtlConfig, ValueState, ValueStateDescriptor}import org.apache.flink.api.common.time.Timeimport org.apache.flink.configuration.Configurationimport org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristicimport org.apache.flink.util.Collectorimport org.apache.flink.streaming.api.functions._import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermarkobject SessionIdKeyedProcessFunction {  class MyTimeTimestampsAndWatermarks extends AssignerWithPunctuatedWatermarks[(String,String)] with Serializable{    //生成时间戳    override def extractTimestamp(element: (String,String), previousElementTimestamp: Long): Long = {      System.currentTimeMillis()    }    //获取wrtermark    override def checkAndGetNextWatermark(lastElement: (String, String), extractedTimestamp: Long): Watermark = {      new Watermark(extractedTimestamp -1000)    }  }  case class SessionInfo(session_id : String,event_id: String, timestamp:Long)  def main(args: Array[String]): Unit = {    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)    val properties = new Properties()    //kafka位置 老版本的 kafka是配置zookeeper地址    properties.setProperty("bootstrap.servers","localhost:9092")    properties.setProperty("zookeeper.connect","localhost:2181")    val topic = "flink2"    properties.setProperty("group.id", "test-flink")    //初始化读取kafka的实时流    val consumer = new FlinkKafkaConsumer08(topic,new SimpleStringSchema(),properties)    val text: DataStream[Tuple2[String, String]]  = env.addSource(consumer).map(line =>    {      val json = JSON.parseObject(line)      //返回用户session_id,用户事件event_id      Tuple2(json.get("session_id").toString,json.get("event_id").toString)    }).assignTimestampsAndWatermarks(new MyTimeTimestampsAndWatermarks())    text.keyBy(0)      .process(new SessionIdTimeoutFunction()).setParallelism(1).print()    env.execute()         //由于是按key聚合，创建每个key的状态 key=session_id     //实现KeyedProcessFunction内的onTime方法    class SessionIdTimeoutFunction extends KeyedProcessFunction[Tuple, (String, String), (String,String)]{      private  var state: ValueState[SessionInfo] = _      private  var sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")      override def open(parameters: Configuration): Unit ={        super.open(parameters)        val config = StateTtlConfig.newBuilder(Time.minutes(5))          .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)          .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite)          .build()        val valueStateDescriptor =new ValueStateDescriptor("myState1", classOf[SessionInfo])        valueStateDescriptor.enableTimeToLive(config)        state = getRuntimeContext.getState(valueStateDescriptor)      }      override def processElement(message: (String, String),                                  ctx: KeyedProcessFunction[Tuple, (String, String), (String, String)]#Context,                                  out: Collector[(String,String)]) = {        //用户sessionid用户行为轨迹        if(state.value() == null){          val timeStamp = ctx.timestamp()          //输出当前实时流事件，这次没有考虑事件先后顺序          //如果要对事件先后顺序加一下限制，state需要重新设计          //这次就简单实现一下原理，后边我再写一个针对顺序的代码          out.collect((message))          //如果状体是A,设置下次回调的时间。5秒之后回调          if(message._2 =="A"){            ctx.timerService.registerEventTimeTimer(timeStamp+5000)            state.update(SessionInfo(message._1,message._2,timeStamp))          }        }        //如果发现当前sessionid下有B行为，就更新B        println("当前时间："+sdf.format(new Date(ctx.timestamp)))        if(message._2 == "B"){          state.update(SessionInfo(message._1,message._2,ctx.timestamp()))        }      }
      override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[Tuple, (String, String), (String, String)]#OnTimerContext, out: Collector[(String, String)]): Unit = {        //如果当前key，5秒之后，没有触发B事件        //并且事件一定到了触发的事件点，就输出C事件        println("onTimer触发时间：状态记录的时间_触发时间"+sdf.format(new Date(state.value().timestamp)) + "_" +sdf.format(new Date(timestamp)))        if(state.value().event_id !="B" && state.value().timestamp +5000 == timestamp){          out.collect(("SessionID为："+ state.value().session_id,"由于5s内没有看到B触发C时间"))       }      }    }  }}

数据验证结果：大家可以看到，当session_id收到A事件5s之后并且没有收到B事件，每个session_id都会触发C事件。

当前时间：2019-08-29 13:11:41当前时间：2019-08-29 13:11:412> (0000010,A)1> (000009,A)当前时间：2019-08-29 13:12:01当前时间：2019-08-29 13:12:014> (0000012,A)3> (0000011,A)当前时间：2019-08-29 13:12:13当前时间：2019-08-29 13:12:135> (0000013,A)6> (0000014,A)当前时间：2019-08-29 13:12:24当前时间：2019-08-29 13:12:24onTimer触发时间：状态记录的时间_触发时间2019-08-29 13:11:41_2019-08-29 13:11:46onTimer触发时间：状态记录的时间_触发时间2019-08-29 13:11:41_2019-08-29 13:11:46onTimer触发时间：状态记录的时间_触发时间2019-08-29 13:12:01_2019-08-29 13:12:06onTimer触发时间：状态记录的时间_触发时间2019-08-29 13:12:01_2019-08-29 13:12:063> (SessionID为：0000011,由于5s内没有看到B触发C事件)4> (SessionID为：0000012,由于5s内没有看到B触发C事件)8> (0000015,A)7> (0000016,A)2> (SessionID为：0000010,由于5s内没有看到B触发C事件)1> (SessionID为：000009,由于5s内没有看到B触发C事件)

喜欢flink的朋友，可以加我微信：weixin605405145，拉你们进flink+spark交流群。

来源：CSDN

作者：小晨说数据

链接：https://blog.csdn.net/huzechen/article/details/100138205