接上文：Flink实战五_状态机制
1、需求背景
现在网络直播平台非常火爆，在斗鱼这样的网络直播间，经常可以看到这样的总榜排名，体现了主播的人气值。
人气值计算规则：用户发送1条弹幕互动，赠送1个荧光棒免费道具、100个免费鱼丸、亲密度礼物等行为，均可为主播贡献1点及以上人气值。
我们就以这个人气值日榜为例，来设计一个Flink的计算程序。
对于人气值日榜这样的功能，可以理解为是一个典型的流式计算的场景，强调的是数据的实时处理。因为在这个场景下，必须要及时的累计用户的送礼物数据，才能形成你追我赶的实时效果，提升用户的参与体验。这个场景下的实时性，虽然不要求每一条数据都及时响应，但是整体的数据延迟还是要尽量缩短的。
这种场景下，使用Flink进行流批统一的计算，感觉就非常合适。
2、数据流程设计
在确定了使用Flink进行计算后，首先就需要设计出数据的上下游流程，进行简单的方案可行性评估。
对于数据上游，我们这个人气值日榜统计的业务场景，数据来源自然就是粉丝们的打赏行为。一方面整个平台的打赏行为的数据量是非常大的，另一方面这些打赏行为涉及到账户操作，所以他的作用，更大的是体现在人气值榜功能以外的其他业务过程中。基于这两方面考虑，自然就会想到使用kafka来进行削峰以及解耦。而Flink在DataStream/DataSet API和 Table API&SQL 两个部分都对kafka提供了连接器实现，所以用kafka作为数据接入是可行的。
而对于数据下游，其实可以想象，最终计算出来的数据，最为重要的是要强调查询的灵活性以及时效性，这样才能支持页面的快速查询。如果考虑查询的时效性，HBase和ElasticSearch都是比较理想的大数据存储引擎。但是如果考虑到查询的灵活性，就会想到ElasticSearch会相比HBase更适合。因为我们统计出来的这些粉丝人气值度的结果，不光可以作为每个直播间人气值榜的排名，也应该可以作为以后平台主播年度排名等其他业务场景的数据来源。如果想要兼顾这些查询场景，使用HBase就会对Rowkey产生大量的侵入，而Elasticsearch可以根据任意字段快速查询，就比较有优势。 另外，从官方文档中可以查到，对于HBase，Flink只提供了Table API&SQL 模块的connector支持，而DataStream/DataSet API中没有提供支持，而ElasticSearch则支持更为全面。当然，这跟HBase的具体场景是有关联的，但是也可以从另一个角度认为，使用ElasticSearch的可行性更高。
这样，就初步确定了 kafka-> Flink -> ElasticSearch 这样的大致数据流程。这
也是在实际开发中非常典型的一个组合方式。后续就可以着手搭建kafka集群以及ElasticSearch+Kibana的集群了。搭建的过程就略过了。
确定数据的基础结构
这一步主要是确定入口数据和出口数据的结构。只要这两个数据结构确定了，那
么应用程序模块和大数据计算模块就可以分开进行开发了。是双方主要的解耦方
式。
在数据入口处，可以定义这样的简化的数据结构：
public static class GiftRecord{
private String hostId; //主播ID
private String fansId; //粉丝ID
private long giftCount; //礼物数量
private String giftTime; //送礼物时间。时间格式 yyyy-MM-DD HH:mm:SS
.....
}
在kafka中，确定使用gift作为Topic，MQ的消息格式为 #{hostId},#{fansId},#{giftCount},#{giftTime} 这样的字符串。
在数据出口处，可以定义ES中这样简化的索引结构：
-- 贡献日榜索引
PUT daygiftanalyze
{
"mappings":{
"properties": {
"windowEnd":{
"type": "long"
},
"hostId": {
"type": "keyword"
},
"fansId": {
"type": "keyword"
},
"giftCount":{
"type": "long"
}
}
}
}
这样，一个简单的设计方案就形成了。应用程序只需要在粉丝发送礼物时往kafka中同步一条消息记录，然后从ES中查询主播的人气值日榜和人气值周榜数据即可。而我们也可以模拟数据格式进行开发了。
3、应用实现
人气值日榜：
基础数据结构：
public static class GiftRecord{
private String hostId; //主播ID
private String fansId; //粉丝ID
private long giftCount; //礼物数量
private String giftTime; //送礼物时间。时间格式 yyyy-MM-DD HH:mm:SS
.....
}
在kafka中，确定使用gift作为Topic，MQ的消息格式为 #{hostId},#{fansId},#{giftCount},#{giftTime} 这样的字符串。
ES索引：
PUT daygiftanalyze
{
"mappings": {
"properties": {
"windowEnd": {
"type": "long"
},
"hostId": {
"type": "keyword"
},
"fansId": {
"type": "keyword"
},
"giftCount": {
"type": "long"
}
}
}
}
然后运行Flink程序，com.flink.project.flink.DayGiftAna，从kafka中读取数
据。测试数据见giftrecord.txt。计算程序会及时将十分钟内的粉丝礼物统计都存入到ES当中。
giftrecord.txt如下：
1001,3001,100,2021-09-15 15:15:10
1001,3002,321,2021-09-15 15:17:14
1001,3003,234,2021-09-15 15:16:24
1001,3004,15,2021-09-15 15:17:13
1001,3005,264,2021-09-15 15:18:14
1001,3006,678,2021-09-15 15:17:54
1001,3007,123,2021-09-15 15:19:22
1001,3008,422,2021-09-15 15:18:37
1001,3009,566,2021-09-15 15:22:43
1001,3001,76,2021-09-15 15:21:28
1001,3001,88,2021-09-15 15:26:28
1001,3007,168,2021-09-15 15:32:29
1001,3002,157,2021-09-15 15:28:56
1001,3009,567,2021-09-15 15:27:32
1001,3004,145,2021-09-15 15:30:26
1001,3003,1656,2021-09-15 15:31:19
1001,3005,543,2021-09-15 15:36:49
1001,3001,864,2021-09-15 15:38:26
1001,3001,548,2021-09-15 15:45:10
1001,3007,359,2021-09-15 15:52:39
1001,3008,394,2021-09-15 15:59:48
com.flink.project.flink.DayGiftAna，如下：
import com.roy.flink.project.fansgift.FansGiftResult;
import com.roy.flink.project.fansgift.GiftRecord;
import org.apache.commons.lang.SystemUtils;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.*;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichAggregateFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackend;
import org.apache.flink.runtime.state.StateBackend;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
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.windowing.RichWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.ElasticsearchSinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.RequestIndexer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch7.ElasticsearchSink;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.Requests;
import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.time.Duration;
import java.util.*;
import static org.apache.flink.util.Preconditions.checkArgument;
import static org.apache.flink.util.Preconditions.checkNotNull;
/**
* @desc 贡献日榜计算程序
*/
public class DayGiftAna {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(1000L); //BoundedOutOfOrdernessWatermarks定时提交Watermark的间隔
// env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs://hadoop01:8020/dayGiftAna"));
// Checkpoint存储到文件
if(SystemUtils.IS_OS_WINDOWS){
env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///D:/flink_file"));
}else{// linux
env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///home/file_file"));
}
//使用Socket测试。
env.setParallelism(1);
final DataStreamSource<String> dataStream = env.socketTextStream("10.86.97.206", 7777);
final SingleOutputStreamOperator<FansGiftResult> fansGiftResult = dataStream.map((MapFunction<String, GiftRecord>) value -> {
final String[] valueSplit = value.split(",");
//SimpleDateFormat 多线程不安全。
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
final long giftTime = sdf.parse(valueSplit[3]).getTime();
return new GiftRecord(valueSplit[0], valueSplit[1], Integer.parseInt(valueSplit[2]), giftTime);
}).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy
.<GiftRecord>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))
.withTimestampAssigner((SerializableTimestampAssigner<GiftRecord>) (element, recordTimestamp) -> element.getGiftTime()))
// .keyBy((KeySelector<GiftRecord, String>) value -> value.getHostId() + "_" + value.getFansId()) //按照HostId_FansId分组
.keyBy((KeySelector<GiftRecord, String>) value -> value.getHostId()) //按照HostId分组
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
// .allowedLateness(Time.seconds(2))
.aggregate(new WinodwGiftRecordAgg(), new AllWindowGiftRecordAgg());
//打印结果测试
fansGiftResult.print("fansGiftResult");
env.execute("DayGiftAna");
}
//在每个子任务中将窗口期内的礼物进行累计合并
//增加状态后端。
private static class WinodwGiftRecordAgg implements AggregateFunction<GiftRecord, Long, Long> {
@Override
public Long createAccumulator() {
return 0L;
}
@Override
public Long add(GiftRecord value, Long accumulator) {
Long res = accumulator + value.getGiftCount();
return res;
}
@Override
public Long getResult(Long accumulator) {
return accumulator;
}
@Override
public Long merge(Long a, Long b) {
return a + b;
}
}
//对窗口期内的所有子任务进行窗口聚合操作。
private static class AllWindowGiftRecordAgg extends RichWindowFunction<Long, FansGiftResult, String, TimeWindow> {
ValueState<FansGiftResult> state;
@Override
public void apply(String s, TimeWindow window, java.lang.Iterable<Long> input, Collector<FansGiftResult> out) throws Exception {
final String[] splitKey = s.split("_");
String hostId = splitKey[0];
String fansId ="";
if(splitKey.length>1){
fansId=splitKey[1];
}
final Long giftCount = input.iterator().next();
final long windowEnd = window.getEnd();
final FansGiftResult fansGiftResult = new FansGiftResult(hostId, fansId, giftCount, windowEnd);
out.collect(fansGiftResult);
state.update(fansGiftResult);
}
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
final ValueStateDescriptor<FansGiftResult> stateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("WinodwGiftRecordAgg", TypeInformation.of(new TypeHint<FansGiftResult>() {
}));
state = this.getRuntimeContext().getState(stateDescriptor);
}
}
}
FansGiftResult，代码如下：
public class FansGiftResult {
private String hostId;
private String fansId;
private long giftCount;
private long windowEnd;
public FansGiftResult() {
}
public FansGiftResult(String hostId, String fansId, long giftCount, long windowEnd) {
this.hostId = hostId;
this.fansId = fansId;
this.giftCount = giftCount;
this.windowEnd = windowEnd;
}
@Override
public String toString() {
if(fansId!=null && fansId.length()>0){
return "FansGiftResult{" +
"hostId='" + hostId + '\'' +
", fansId='" + fansId + '\'' +
", giftCount=" + giftCount +
", windowEnd=" + windowEnd +
'}';
}else{
return "FansGiftResult{" +
"hostId='" + hostId + '\'' +
", giftCount=" + giftCount +
", windowEnd=" + windowEnd +
'}';
}
}
public String getHostId() {
return hostId;
}
public void setHostId(String hostId) {
this.hostId = hostId;
}
public String getFansId() {
return fansId;
}
public void setFansId(String fansId) {
this.fansId = fansId;
}
public long getGiftCount() {
return giftCount;
}
public void setGiftCount(long giftCount) {
this.giftCount = giftCount;
}
public long getWindowEnd() {
return windowEnd;
}
public void setWindowEnd(long windowEnd) {
this.windowEnd = windowEnd;
}
}
GiftRecord，代码如下：
public class GiftRecord {
private String hostId; //主播ID
private String fansId; //粉丝ID
private int giftCount; //礼物数量
private long giftTime; //送礼物时间。原始时间格式 yyyy-MM-DD HH:mm:ss,sss
public GiftRecord() {
}
public GiftRecord(String hostId, String fansId, int giftCount, long giftTime) {
this.hostId = hostId;
this.fansId = fansId;
this.giftCount = giftCount;
this.giftTime = giftTime;
}
public String getHostId() {
return hostId;
}
public void setHostId(String hostId) {
this.hostId = hostId;
}
public String getFansId() {
return fansId;
}
public void setFansId(String fansId) {
this.fansId = fansId;
}
public int getGiftCount() {
return giftCount;
}
public void setGiftCount(int giftCount) {
this.giftCount = giftCount;
}
public long getGiftTime() {
return giftTime;
}
public void setGiftTime(long giftTime) {
this.giftTime = giftTime;
}
@Override
public String toString() {
return "GiftRecord{" +
"hostId='" + hostId + '\'' +
", fansId='" + fansId + '\'' +
", giftCount=" + giftCount +
", giftTime='" + giftTime + '\'' +
'}';
}
}
ES查询语句：
GET daygiftanalyze/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"windowEnd": {
"gte": 1631635200000,
"lte": 1631721600000
}
}
},
{
"match": {
"hostId": "1001"
}
}
]
}
},
"aggs": {
"groupByFans": {
"terms": {
"field": "fansId",
"size": 3,
"order": {
"giftCount": "desc"
}
},
"aggs": {
"giftCount": {
"sum": {
"field": "giftCount"
}
}
}
}
}
}
ES中的查询结果：
直播应用就可以根据这个查询结果组织客户端查询代码，最终实现日榜排名的功能。
4、实现效果分析
具体的计算方案参见示例代码，这里就不多做分析了。这里只分析一下在实现过程中需要注意的几个重要的问题：
-
时间语义分析
对于网络直播这样的场景，从下午六点到第二天早上六点才是一天的高峰期，所以，在进行统计时，将每一天的统计时间定义为从早上六点到第二天早上六点，这样就能尽量保持高峰期的完整性。很多跟娱乐相关的场景，比如网络游戏，也大都是以这样的范围来定义一天，而不是传统意义上的从0点到24点。 -
并行度优化
可以直接使用Flink的开窗机制，待一周的数据收集完整了之后，一次性向ES中输出统计结果，这种场景下要注意累计器的持久化，以及计算程序出错后的重启恢复机制。 -
后续改进方式
状态后端、而对于人气值日榜的计算，就不能等一天的数据收集齐了再计算了。这时是有两种解决方案，一种是完全的流处理方式。也就是每来一条数据就往ES中更新结果。另一中方式是采用小批量的流处理方式。以五分钟为单位，将数据拆分成一个一个小窗
口来进行处理。显然后一种方式对数据处理的压力会比较小一点。虽然数据量会更
多，但是ES的存储以及快速查询能力可以比较好的弥补数据量的问题。也因此，在
设计ES数据机构时，将人气值日榜的文档结构设计成了一个一个的小范围。
![[超分辨率重建]ESRGAN算法训练自己的数据集过程](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/6fa8fc39d6164d3183992b8b9806273f.png)
