上一篇我们谈论了Flink stream source，它作为流的数据入口是整个DAG（有向无环图）拓扑的起点。那么与此对应的，流的数据出口就是跟source对应的Sink。这是我们本篇解读的内容。
SinkFunction
跟SourceFunction对应，Flink针对Sink的根接口被称为SinkFunction。继承自Function这一标记接口。SinkFunction接口只提供了一个方法：
void invoke(IN value) throws Exception;该方法提供基于记录级别的调用（也就是每个被输出的记录都会调用该接口一次）。上面方法的参数value即为需要输出的记录。
SinkFunction相对来说比较简洁，下面我们来看一下它的实现者。
内置的SinkFunction
同样，我们先来看一下完整的类型继承体系：
DiscardingSink
这是最简单的SinkFunction的实现，它的实现等同于没有实现（其实现为空方法）。它的作用就是将记录丢弃掉。它的主要场景应该是那些无需最终处理结果的记录。
WriteSinkFunction
WriteSinkFunction是一个抽象类。该类的主要作用是将需要输出的tuples（元组）作为简单的文本输出到指定路径的文件中去，元组被收集到一个list中去，然后周期性得写入文件。
WriteSinkFunction的构造器接收两个参数：
- path : 需要写入的文件路径
- format :
WriteFormat的实例，用于指定写入数据的格式
在构造器中，它调用方法cleanFile，该方法用于初始化指定path的文件。初始化的行为是：如果不存在则创建，如果存在则清空。
invoke方法的实现：
public void invoke(IN tuple) {
tupleList.add(tuple);
if (updateCondition()) {
format.write(path, tupleList);
resetParameters();
}
}从实现来看，其先将需要sink的元组加入内部集合。然后调用updateCondition方法。该方法是WriteSinkFunction定义的抽象方法。用于实现判断将tupleList写入文件以及清空tupleList的条件。接着将集合中的tuple写入到指定的文件中。最后又调用了resetParameters方法。该方法同样是一个抽象方法，它的主要用途是当写入的场景是批量写入时，可能会有一些状态参数，该方法就是用于对状态进行reset。
WriteSinkFunctionByMillis
该类是WriteSinkFunction的实现类。它支持以指定的毫秒数间隔将tuple批量写入文件。间隔由构造器参数millis指定。在内部，WriteSinkFunction以lastTime维护上一次写入的时间状态。它主要涉及上面提到的两个抽象方法的实现：
protected boolean updateCondition() {
return System.currentTimeMillis() - lastTime >= millis;
}updateCondition的实现很简单，拿当前主机的当前时间戳跟上一次的执行时间戳状态作对比：如果大于指定的间隔，则条件为真，触发写入。
protected void resetParameters() {
tupleList.clear();
lastTime = System.currentTimeMillis();
}resetParameters实现是先清空tupleList，然后将lastTime老的时间戳状态覆盖为最新时间戳。
WriteFormat
一个写入格式的抽象类，提供了两种实现：
- WriteFormatAsText ： 以原样文本的形式写入指定路径的文件
- WriteFormatAsCsv ： 以csv格式写入指定文件
RichSinkFunction
RichSinkFunction通过继承AbstractRichFunction为实现一个rich SinkFunction提供基础(AbstractRichFunction提供了一个open/close方法对，以及获取运行时上下文对象手段)。RichSinkFunction也是抽象类，它有三个具体实现。
SocketClientSink
支持以socket的方式将数据发送到特定目标主机所在的服务器作为flink stream的sink。数据被序列化为byte array然后写入到socket。该sink支持失败重试模式的消息发送。该sink 可启用autoFlush，如果启用，那么会导致吞吐量显著下降，但延迟也会降低。该方法的构造器，提供的参数：
- hostName ： 待连接的server的host name
- port ： server的端口
- schema ：
SerializationSchema的实例，用于序列化对象。 - maxNumRetries ： 最大重试次数（-1为无限重试）
- autoflush ： 是否自动flush
重试的策略在invoke方法中，当发送失败时进入到异常捕捉块中进行。
OutputFormatSinkFunction
一个将记录写入OutputFormat的SinkFunction的实现。
OutputFormat ：定义被消费记录的输出接口。指定了最终的记录如何被存储，比如文件就是一种存储实现。
PrintSinkFunction
该实现用于将每条记录输出到标准输出流（stdOut）或标准错误流(stdErr)。在输出时，如果当前task的并行subtask实例个数大于1，也就是说当前task是并行执行的（同时存在多个实例），那么在输出每条记录之前会输出一个prefix前缀。prefix为在全局上下文中当前subtask的位置。
常见连接器中的Sink
Flink自身提供了一些针对第三方主流开源系统的连接器支持，它们有：
- elasticsearch
- flume
- kafka(0.8/0.9版本)
- nifi
- rabbitmq
这些第三方系统（除了twitter）的sink，无一例外都是继承自RichSinkFunction。
小结
这篇文章我们主要谈及了Flink的stream sink相关的设计、实现。当然这个主题还没有完全谈完，还会有后续篇幅继续解读。
原文发布时间为：2016-05-07
本文作者：vinoYang
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