flink 事件处理 CEP 详解

简述

Apache Flink CEP（Complex Event Processing，复杂事件处理）是一个基于Flink Runtime构建的复杂事件处理库，它允许用户定义复杂的模式来检测和分析事件流中的复杂事件。

• 复杂事件处理（CEP）：一种基于动态环境中事件流的分析技术，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测规则，持续地从事件流中查询出符合要求的事件序列。
• Flink CEP：Apache Flink提供的一个专门用于复杂事件处理的库，它允许用户通过定义模式（Pattern）来匹配和检测事件流中的复杂事件。

主要组件功能

• Event Stream：输入的数据流，通常来自传感器、日志、消息队列等实时数据源。
• Pattern定义：使用Flink CEP提供的Pattern API来定义复杂事件的匹配规则。
• Pattern检测：Flink CEP引擎实时读取数据流，并尝试将流中的事件与定义的模式进行匹配。
• 生成Alert：当检测到满足条件的复杂事件时，触发相应的操作，如发送警报通知、控制系统等。

应用场景

• 金融交易：用于监测金融交易中的异常情况，如突然的大额转账、不合理的交易行为等。
• 物联网：监测物联网设备中的异常情况，如异常温度、湿度等。
• 零售业：监测零售业中的实时销售情况，如销售额、库存情况等。
• 广告业：监测广告业中的实时用户行为，如用户的点击行为、浏览行为等。
• 游戏业：监测游戏中的实时用户行为，如用户的游戏操作、游戏分数等。

开始

1. 依赖到项目的pom.xml文件中

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-cep</artifactId><version>1.19.0</version></dependency>

1. CEP程序

DataStream<Event> input =...;Pattern<Event,?> pattern =Pattern.<Event>begin("start").where(SimpleCondition.of(event -> event.getId()==42)).next("middle").subtype(SubEvent.class).where(SimpleCondition.of(subEvent -> subEvent.getVolume()>=10.0)).followedBy("end").where(SimpleCondition.of(event -> event.getName().equals("end")));PatternStream<Event> patternStream =CEP.pattern(input, pattern);DataStream<Alert> result = patternStream.process(newPatternProcessFunction<Event,Alert>(){@OverridepublicvoidprocessMatch(Map<String,List<Event>> pattern,Context ctx,Collector<Alert> out)throwsException{
            out.collect(createAlertFrom(pattern));}});

DataStream中的事件，如果你想在上面进行模式匹配的话，必须实现合适的 equals()和hashCode()方法， 因为FlinkCEP使用它们来比较和匹配事件。

模式API

Apache Flink CEP（Complex Event Processing）库提供了一套强大的API来定义复杂事件的匹配模式。这些API允许你构建复杂的事件序列，其中事件可以按照特定的顺序、时间间隔、逻辑关系等进行匹配。
基础模式

• Pattern.begin(“name”): 开始定义一个模式，并为模式的起始部分命名。
• where(…): 定义一个条件，它必须被满足才能继续匹配。
• next(“name”): 定义一个模式中的下一个事件，并为其命名。
• oneOrMore(): 匹配一个或多个事件。
• times(n): 精确匹配n个事件。
• timesOrMore(n): 匹配n个或更多事件。
• optional(): 定义一个可选的事件部分。
• within(Time): 定义整个模式必须在给定的时间窗口内完成匹配。

单个模式

单个模式（或单例模式）是指只接受一个事件的模式。默认情况下，如果没有指定循环量词（如oneOrMore(), times()等），模式都是单例的。
在以下示例中，start模式是一个单例模式，它只接受一个满足特定条件的事件。

Pattern<Event,?> startPattern =Pattern.<Event>begin("start").where(newSimpleCondition<Event>(){@Overridepublicbooleanfilter(Event value)throwsException{// 定义事件必须满足的条件  return value.getId()==42;}});

单个模式可以有一个或多个条件，这些条件用于确定哪些事件应该被接受。在上面的示例中，where方法用于指定条件。虽然单个模式默认只接受一个事件，但可以通过使用循环量词将其转换为循环模式。
以下示例展示了如何将start模式转换为接受一个或多个事件的循环模式。

// 使用oneOrMore()转换为循环模式  Pattern<Event,?> startPatternRepeated =Pattern.<Event>begin("start").oneOrMore().where(newSimpleCondition<Event>(){@Overridepublicbooleanfilter(Event value)throwsException{// 定义事件必须满足的条件  return value.getId()==42;}});

量词

量词用于指定模式中某个元素应该出现的次数。这些量词帮助用户定义更复杂的模式，比如连续出现的事件、特定次数的事件等。
常用的量词

1. next()

• 描述：用于定义模式中的下一个事件。
• 用法：Pattern.begin(“start”).next(“next”)
• 注意：默认情况下，next() 表示一个事件必须出现一次。

1. oneOrMore()

• 描述：表示模式中的某个元素应该出现一次或多次。
• 用法：Pattern.begin(“start”).oneOrMore()
• 示例：Pattern.begin(“a”).oneOrMore().where(new SimpleCondition() {…})

1. times(int count)

• 描述：指定模式中的某个元素应该出现的精确次数。
• 用法：Pattern.begin(“a”).times(3)
• 示例：Pattern.begin(“a”).times(3).where(new SimpleCondition() {…})

1. timesOrMore(int count)

• 描述：指定模式中的某个元素应该出现至少指定次数。
• 用法：Pattern.begin(“a”).timesOrMore(3)
• 示例：Pattern.begin(“a”).timesOrMore(3).where(new SimpleCondition() {…})

1. optional()

• 描述：表示模式中的某个元素是可选的，即它可能出现也可能不出现。
• 用法：Pattern.begin(“a”).optional()
• 示例：Pattern.begin(“start”).next(“a”).optional().next(“b”)

1. consecutive()

• 描述：通常与oneOrMore()或times()结合使用，以确保指定的事件连续出现。
• 用法：Pattern.begin(“a”).consecutive().oneOrMore()
• 示例：Pattern.begin(“start”).next(“a”).consecutive().times(3)

1. greedy()

• 描述：用于在具有相同名称的模式元素之间选择最长的匹配序列（与strictContiguity()相对）。
• 用法：Pattern.begin(“a”).greedy()
• 注意：greedy() 通常与循环量词一起使用，以确保在处理具有重叠匹配的情况时选择最长的匹配序列。

1. strictContiguity()

• 描述：确保具有相同名称的模式元素是连续的，即它们之间没有遗漏的事件。
• 用法：Pattern.begin(“a”).strictContiguity()
• 注意：默认情况下，如果未指定strictContiguity()，则 Flink CEP 会尝试找到最长的匹配序列（类似于greedy()），但允许在具有相同名称的模式元素之间有遗漏的事件。

条件

条件（Conditions）是用于过滤事件的关键部分，确保只有满足特定条件的事件才会被包含在复杂事件模式中。Flink CEP 提供了多种方式来定义这些条件，使得用户能够灵活地定义模式匹配所需的事件属性。

1. SimpleCondition SimpleCondition 是一个接口，需要实现 filter 方法来定义条件。filter 方法接收一个事件作为参数，并返回一个布尔值来表示该事件是否满足条件。

Pattern<Event,?> pattern =Pattern.<Event>begin("start").where(newSimpleCondition<Event>(){@Overridepublicbooleanfilter(Event value)throwsException{// 定义条件  return value.getId()==42;}});

1. IterativeCondition IterativeCondition 用于在模式匹配过程中考虑多个连续事件的状态。它有两个方法：filter 和 iterate。filter 方法用于过滤单个事件，而 iterate 方法用于在连续事件上迭代并更新状态。

Pattern<Event,?> pattern =Pattern.<Event>begin("start").where(newIterativeCondition<Event,String>(){@Overridepublicbooleanfilter(Event value,Context<String> ctx)throwsException{// 过滤条件  // ...  returntrue;// 示例，始终返回 true  }@Overridepublicbooleaniterate(Event value,Context<String> ctx)throwsException{// 迭代条件  // ...  returntrue;// 示例，始终返回 true  }});

1. Lambda 表达式 可以使用 Lambda 表达式来简化 SimpleCondition 的定义。

Pattern<Event,?> pattern =Pattern.<Event>begin("start").where(value -> value.getId()==42);

1. 组合条件 可以使用逻辑操作符（如 and, or）来组合多个条件。Flink CEP 提供了 PatternFlatMapFunction 和 PatternProcessFunction，允许你以更复杂的方式组合和处理条件。

pattern
    .where(SimpleCondition.of(value ->.../*一些判断条件*/)).or(SimpleCondition.of(value ->.../*一些判断条件*/));

组合模式

组合模式（Composite Patterns）允许将多个简单的模式组合成一个更复杂的模式。这可以通过使用 PatternSelectFunction、PatternFlatMapFunction、PatternProcessFunction 等来实现，这些函数允许根据输入事件动态地选择或生成新的模式。

1. PatternSelectFunction PatternSelectFunction 允许基于当前的事件和/或之前的匹配结果来选择不同的模式分支。它返回一个 Pattern<T, ?> 对象，该对象定义了给定事件应如何继续匹配。

PatternSelectFunction<Event> selector =newPatternSelectFunction<Event>(){@OverridepublicPattern<Event,?>select(Map<String,List<Event>> pattern)throwsException{// 根据 pattern 中的事件选择或生成新的模式  // 例如，如果某个事件满足某个条件，则选择一个分支模式  // 否则，选择另一个分支模式  // ...  return somePattern;// 返回选择的或新生成的 Pattern 对象  }};Pattern<Event,?> pattern =Pattern.<Event>begin("start").then(selector);

1. PatternFlatMapFunction PatternFlatMapFunction 类似于 PatternSelectFunction，但它可以基于当前的事件和/或之前的匹配结果生成多个新的模式。这允许根据输入动态地扩展匹配的可能性。

PatternFlatMapFunction<Event,Event> flatMapper =newPatternFlatMapFunction<Event,Event>(){@OverridepublicvoidflatMap(Map<String,List<Event>> pattern,Collector<Pattern<Event,?>> out)throwsException{// 根据 pattern 中的事件生成多个新的 Pattern 对象  // ...  
        out.collect(somePattern1);// 输出一个或多个 Pattern 对象  
        out.collect(somePattern2);// ...  }};Pattern<Event,?> pattern =Pattern.<Event>begin("start").then(flatMapper);

1. PatternProcessFunction PatternProcessFunction 提供了更高级的功能，允许你在匹配过程中访问完整的模式上下文（包括之前和当前的事件），并可以基于这些上下文信息执行任意的操作。这个函数不仅限于生成新的模式，还可以用于发出警告、执行副作用操作等。

PatternProcessFunction<Event,?> processor =newPatternProcessFunction<Event,?>(){@OverridepublicvoidprocessMatch(Map<String,List<Event>> match,Context<Event> ctx,Collector<OUT> out)throwsException{// 处理完整的模式匹配结果  // 可以基于 match 中的事件执行任意操作  // ...  // 如果需要，可以将结果发送到输出流中  // out.collect(...);  }// ... 其他可选的方法，如 onTimer、onEvent 等  };Pattern<Event,?> pattern =Pattern.<Event>begin("start")// 定义其他模式部分...  .process(processor);

示例：使用 PatternSelectFunction 选择分支
假设有一个 Event 类型，其中包含一个 type 字段，想要根据 type 字段的值选择不同的分支模式：

PatternSelectFunction<Event> selector =newPatternSelectFunction<Event>(){@OverridepublicPattern<Event,?>select(Map<String,List<Event>> pattern)throwsException{Event lastEvent = pattern.get("start").get(pattern.get("start").size()-1);if("A".equals(lastEvent.getType())){returnPattern.<Event>after(pattern.get("start").get(0)).where(event ->"B".equals(event.getType())).name("A-to-B");}elseif("C".equals(lastEvent.getType())){returnPattern.<Event>after(pattern.get("start").get(0)).where(event ->"D".equals(event.getType())).name("C-to-D");}else{// 默认分支或错误处理...  returnnull;// 或者抛出异常等  }}};Pattern<Event,?> pattern =Pattern.<Event>begin("start").then(selector);