一.引言
CountWindow 数量窗口分为滑动窗口与滚动窗口，类似于之前 TimeWindow 的滚动时间与滑动时间，这里滚动窗口不存在元素重复而滑动窗口存在元素重复的情况，下面 demo 场景为非重复场景，所以将采用滚动窗口。
二.CountWindow 简介
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这里最关键的一句话是: A Window that represents a count window. For each count window, we will assign a unique id. Thus this CountWindow can act as namespace part in state. We can attach data to each different CountWindow. 翻译的意思是：表示计数窗口的窗口。对于每个计数窗口，我们将分配一个唯一的 id。因此，此计数窗口可以作为状态中的命名空间部分。我们可以将数据附加到每个不同的 CountWindow。
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countWindow 共分为两种初始化方式，其中只添加 size 为滚动窗口，即不重复元素的 CountWindow，带 slide 滑动参数则生成滑动窗口，不在本文讨论范围之内。上面提到了对于每个计数的窗口，我们分配一个唯一的 id，这个 id 可以近似看做是以 keyBy 为依据进行数据分流，下面示例将给出解答。
三.任务场景与实现 👍
通过自定义 Source 实现无限数据流，我们希望指定 count = N，使得每 N 个数据作为一个 batch 触发一次窗口并计算。
1.自定义 Source
case class info(num: Int, id: Int)
自定义 Source 需要继承 RichSourceFunction，这里我们生成 info 类数据结构，其内部包含两个元素 num 与 id，num 代表其内部的数字信息，id 代表其 keyBy 的分组信息:
class SourceFromCollection extends RichSourceFunction[info] { private var isRunning = true var start = 0 override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[info]): Unit = { val random = new Random() // 生成随机 id while (isRunning) { (start until (start + 100)).foreach(num => { ctx.collect(info(num, random.nextInt(4))) // 随机id范围 0,1,2,3 if (num % 20 == 0) { // 每生产20个数据 sleep 1s TimeUnit.SECONDS.sleep(1) } }) start += 100 // 数值累加 } } override def cancel(): Unit = { isRunning = false } }
Source 函数每 s 生成 20 个数字和其对应的 randomId，最终输出 info(num, id) 类。
2.执行流程
主函数主要基于 Source 实现 ProcessWindowFunction，并制定 count=20，每20个元素触发一次窗口计算：
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val dataStream = env.addSource(new SourceFromCollection) // 添加 Source dataStream .keyBy(info => info.id) // 按 random 生成的 id 分配到不同 CountWindow .countWindow(20) // size = 20 的滚动窗口 .process(new ProcessWindowFunction[info, String, Int, GlobalWindow] { override def process(key: Int, context: Context, elements: Iterable[info], out: Collector[String]): Unit = { // 输出 id + size + 元素 val log = key + "\t" + elements.size + "\t" + elements.toArray.map(_.num).mkString("|") out.collect(log) } }).print() env.execute()
其中 ProcessWindowFunction 共有四个参数:
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IN: 输入类型，本例数据流为 DataStream[info]，所以 classOf[In] 为 info
OUT: 输出类型，与 Collector 后类型一致，这里输出类型为 String
KEY: Key 即为 keyBy 的 id，这里 key 为 random.nextInt，所以为 int 类型
W: org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.window，这里主要分为两类，如果采用时间窗口即 TimeWindow，则对应类型为 TimeWindow，本例中采用 CountWindow，则对应类型为 GlobalWindow。
3.运行结果
批处理每一批 size = 20，分别输出 id + "\t" + size + "\t" + 批次数据，可以看到每一批触发20条数据，且 id 分别为 0,1,2,3，这里还是根据 process 的并行度来定，如果 process 的并行度设定为2，则很大概率 0,1,2,3 均分至两台 TaskManager 上，如果规定并行度为4，则分别分配到单台 TaskManager 上，也可以根据数据的吞吐，修改并行度与 keyBy 时 nextInt 的范围。
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四.CountTrigger
1.自定义 CountTrigger
之前提到过 CountTrigger 也可以实现按 count 数目进行窗口触发，但是有一点不同是 CountTrigger 不会清除窗口内元素，所以多次执行逻辑会重复处理一批数据，具体实现逻辑解析可以参考: Flink - CountTrigger && ProcessingTimeTriger 详解。
class SelfDefinedCountTrigger(maxCount: Long) extends Trigger[String, TimeWindow] { // 条数计数器 val countStateDesc = new ReducingStateDescriptor[Long]("count", new ReduceSum(), classOf[Long]) // 元素过来后执行的操作 override def onElement(t: String, l: Long, w: TimeWindow, triggerContext: Trigger.TriggerContext): TriggerResult = { // 获取 count state 并累加数量 val count = triggerContext.getPartitionedState(countStateDesc) count.add(1L) // 满足数量触发要求 if (count.get() >= maxCount) { // 首先清空计数器 count.clear() val dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd:HH-mm-ss") val cla = Calendar.getInstance() cla.setTimeInMillis(System.currentTimeMillis()) val date = dateFormat.format(cla.getTime) println(s"[$date] Window Trigger By Count = ${maxCount}") TriggerResult.FIRE } else { TriggerResult.CONTINUE } } override def onProcessingTime(l: Long, w: TimeWindow, triggerContext: Trigger.TriggerContext): TriggerResult = { TriggerResult.CONTINUE } override def onEventTime(l: Long, w: TimeWindow, triggerContext: Trigger.TriggerContext): TriggerResult = { TriggerResult.CONTINUE } override def clear(w: TimeWindow, triggerContext: Trigger.TriggerContext): Unit = { val count = triggerContext.getPartitionedState(countStateDesc) count.clear() } }
2.运行结果
之前介绍 Window 触发 CountTrigger 时也实现了基于 Count 的窗口触发机制，但是存在一个问题，CountTrigger 每次达到 count 数量触发，但是不会清除窗口数据，即窗口数据累加同时多次触发窗口:
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如上，窗口逻辑为计算批次数据的最大最小值，同一个颜色框内为 count=30 多次触发的结果，可以看到 min 一直为同一个数字，max 持续增大，这就是上面提到的问题: 使用 countTrigger 时会造成窗口数据重复触发，所以想要实现无重复 CountWindow 就得最上面的 countWindow 实现。当然上面的执行逻辑也并不是没有使用场景，例如电商平台统计一段时间内商品销售的情况就可以使用 CountTrigger，实时滚动大屏数据展示。
五.CountWindow 完整代码
下面附上完整代码:
package com.weibo.ug.push.flink.Main import org.apache.flink.api.scala.createTypeInformation import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.{RichSourceFunction, SourceFunction} import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.ProcessWindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.GlobalWindow import org.apache.flink.util.Collector import java.util.concurrent.TimeUnit import com.weibo.ug.push.flink.Main.TestCountWindow.info import scala.util.Random object TestCountWindow { case class info(num: Int, id: Int) def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val dataStream = env.addSource(new SourceFromCollection) dataStream .keyBy(x => x.id) .countWindow(20) .process(new ProcessWindowFunction[info, String, Int, GlobalWindow] { override def process(key: Int, context: Context, elements: Iterable[info], out: Collector[String]): Unit = { val log = key + "\t" + elements.size + "\t" + elements.toArray.map(_.num).mkString("|") out.collect(log) } }).print() env.execute() } } class SourceFromCollection extends RichSourceFunction[info] { private var isRunning = true var start = 0 override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[info]): Unit = { val random = new Random() while (isRunning) { (start until (start + 100)).foreach(num => { ctx.collect(info(num, random.nextInt(4))) if (num % 20 == 0) { TimeUnit.SECONDS.sleep(1) } }) start += 100 } } override def cancel(): Unit = { isRunning = false } }
