flink实战 —— 定时器实现已完成订单自动五星好评

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背景需求

在电商领域会有这么一个场景，如果用户买了商品，在订单完成之后，24小时之内没有做出评价，系统自动给与五星好评，我们今天主要使用flink的定时器来简单实现这一功能。

案例详解

自定义source

首先我们还是通过自定义source来模拟生成一些订单数据。
在这里，我们生了一个最简单的二元组Tuple2,包含订单id和订单完成时间两个字段。

 public static class MySource implements SourceFunction<Tuple2<String,Long>>{
  private volatile boolean isRunning = true;

  @Override
  public void run(SourceContext<Tuple2<String,Long>> ctx) throws Exception{
   while (isRunning){
    Thread.sleep(1000);
    //订单id
    String orderid = UUID.randomUUID().toString();
    //订单完成时间
    long orderFinishTime = System.currentTimeMillis();
    ctx.collect(Tuple2.of(orderid, orderFinishTime));
   }
  }

  @Override
  public void cancel(){
   isRunning = false;
  }
 }

定时处理逻辑

先上代码, 我们再来依次解释代码

 public static class TimerProcessFuntion
   extends KeyedProcessFunction<Tuple,Tuple2<String,Long>,Object>{

  private MapState<String,Long> mapState;
  //超过多长时间(interval,单位：毫秒) 没有评价，则自动五星好评
  private long interval = 0l;

  public TimerProcessFuntion(long interval){
   this.interval = interval;
  }

  @Override
  public void open(Configuration parameters){
   MapStateDescriptor<String,Long> mapStateDesc = new MapStateDescriptor<>(
     "mapStateDesc",
     String.class, Long.class);
   mapState = getRuntimeContext().getMapState(mapStateDesc);
  }

  @Override
  public void onTimer(
    long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<Object> out) throws Exception{
   Iterator iterator = mapState.iterator();
   while (iterator.hasNext()){
    Map.Entry<String,Long> entry = (Map.Entry<String,Long>) iterator.next();

    String orderid = entry.getKey();
    boolean f = isEvaluation(entry.getKey());
    mapState.remove(orderid);
    if (f){
     LOG.info("订单(orderid: {}) 在  {} 毫秒时间内已经评价，不做处理", orderid, interval);
    }
    if (f){
     //如果用户没有做评价，在调用相关的接口给与默认的五星评价
     LOG.info("订单(orderid: {}) 超过  {} 毫秒未评价，调用接口给与五星自动好评", orderid, interval);
    }
   }
  }

  /**
   * 用户是否对该订单进行了评价，在生产环境下，可以去查询相关的订单系统.
   * 我们这里只是随便做了一个判断
   *
   * @param key
   * @return
   */
  private boolean isEvaluation(String key){
   return key.hashCode() % 2 == 0;
  }

  @Override
  public void processElement(
    Tuple2<String,Long> value, Context ctx, Collector<Object> out) throws Exception{
   mapState.put(value.f0, value.f1);
   ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(value.f1 + interval);
  }
 }

• 首先我们定义一个MapState类型的状态，key是订单号，value是订单完成时间。
• 在processElement处理数据的时候，把每个订单的信息存入状态中，这个时候不做任何处理，并且注册一个比订单完成时间大于间隔时间(interval)的定时器.
• 注册的定时任务在到达了定时器的时间就会触发onTimer方法，我们主要在这个里面进行处理。我们调用外部的接口来判断用户是否做过评价，如果没做评价，调用接口给与五星好评，如果做过评价，则什么也不处理,最后记得把相应的订单从MapState删除。

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原文发布时间：2020-06-16
本文作者：大数据技术与应用实战
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