Apache Flink Stateful Functions是一个轻量级、可扩展的状态管理框架，旨在简化复杂事件驱动系统的开发，可以通过定义和组合状态化的函数来处理实时数据流。

哪些公司使用了Flink Stateful Functions？

• Zalando 在其物流和供应链管理系统中使用 Flink Stateful Functions 来处理订单跟踪和库存管理。

• Netflix 使用 Flink Stateful Functions 来处理大规模的视频流数据，包括推荐系统、内容分发网络（CDN）优化等。

• Capital One 利用 Flink Stateful Functions 进行实时信用评分和风险管理，确保贷款审批过程的高效和准确。

• Airbnb 使用 Flink Stateful Functions 来处理用户行为数据，优化住宿推荐和价格策略。

• LinkedIn 使用 Flink Stateful Functions 来处理社交网络中的各种事件流，如消息传递、通知推送等。

• eBay 使用 Flink Stateful Functions 来处理广告点击流数据，优化广告投放策略。

我们为什么选择Stateful Functions？

• Stateful Functions 提供了内置的状态管理和容错机制。每个函数实例可以拥有自己的状态，这些状态可以在故障恢复时自动重新加载，确保系统的稳定性和一致性。

• 通过模块化的设计，Stateful Functions 可以方便地添加新的功能和业务逻辑，而无需重构整个系统。

• Stateful Functions 提供了一种简单且直观的编程模型。我们只需关注具体的业务逻辑，而不需要处理底层的并发控制、状态管理和网络通信等复杂问题。

• Stateful Functions 允许你定义多个相互关联的函数来处理不同的事件类型，从而实现复杂的业务逻辑。

代码实操

<dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-statefun-sdk-java8_2.12</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
        <version>1.14.6</version>
    </dependency>
</dependencies>

<repositories>
    <repository>
        <id>apache.snapshots</id>
        <name>Apache Snapshot Repository</name>
        <url>https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/</url>
        <releases>
            <enabled>false</enabled>
        </releases>
        <snapshots>
            <enabled>true</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
</repositories>

配置Flink Stateful Functions模块

package com.example.demo.config;

import org.apache.flink.statefun.sdk.java.StatefulFunctions;
import org.apache.flink.statefun.sdk.java.TypeName;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
class StateFunConfig {

    // 定义Stateful Function的类型名称
    publicstaticfinal TypeName RECOMMENDER_TYPE = TypeName.typeNameOf("com.example", "recommender");

    /**
     * 创建Stateful Functions实例
     * @return StatefulFunctions对象
     */
    @Bean
    public StatefulFunctions statefulFunctions() {
        return StatefulFunctions.builder()
                .withModule(new MyModule())
                .build();
    }

    /**
     * 自定义Flink Module类，用于配置Stateful Function
     */
    privatestaticclass MyModule implements org.apache.flink.statefun.sdk.java.Module {
        @Override
        public void configure(org.apache.flink.statefun.sdk.java.ModuleSpec spec) {
            // 注册RecommenderFunction到模块中
            spec.withStatefulFunction(RECOMMENDER_TYPE, new RecommenderFunction());
        }
    }
}

实现个性化推荐的Stateful Function

package com.example.demo.functions;

import org.apache.flink.statefun.sdk.Context;
import org.apache.flink.statefun.sdk.FunctionType;
import org.apache.flink.statefun.sdk.StatefulFunction;
import org.apache.flink.statefun.sdk.annotations.Persisted;
import org.apache.flink.statefun.sdk.io.EgressIdentifier;
import org.apache.flink.types.StringValue;

publicclass RecommenderFunction implements StatefulFunction {

    // 定义Egress标识符，用于将结果发送出去
    publicstaticfinal EgressIdentifier<String> RECOMMENDATION_EGRESS =
            new EgressIdentifier<>("com.example", "recommendations", String.class);

    // 持久化状态变量，用于存储推荐结果
    @Persisted
    privatefinal StringValue recommendations = new StringValue();

    /**
     * 处理输入消息的方法
     * @param context 上下文信息
     * @param input 输入的消息
     */
    @Override
    public void invoke(Context context, Object input) {
        // 假设输入是一个用户ID字符串
        String userId = (String) input;
        // 生成推荐结果
        String recommendation = generateRecommendation(userId);
        // 将推荐结果通过Egress发送出去
        context.send(RECOMMENDATION_EGRESS, userId, recommendation);
    }

    /**
     * 模拟生成推荐结果的方法
     * @param userId 用户ID
     * @return 推荐结果字符串
     */
    private String generateRecommendation(String userId) {
        // 这里可以添加更复杂的业务逻辑来生成推荐结果
        return"Recommended products for user " + userId;
    }
}

Controller

package com.example.demo.controller;

import org.apache.flink.statefun.client.FlinkClient;
import org.apache.flink.statefun.sdk.Address;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
class UserController {

    privatefinal FlinkClient client;

    /**
     * 构造函数注入Flink客户端
     * @param client Flink客户端实例
     */
    @Autowired
    public UserController(FlinkClient client) {
        this.client = client;
    }

    /**
     * 处理POST请求，接收用户ID并触发Flink Stateful Function
     * @param userId 用户ID
     * @return 处理结果字符串
     */
    @PostMapping("/user")
    public String processUser(@RequestBody String userId) {
        // 根据用户ID创建Address对象
        Address address = Address.fromTypeNameAndId(com.example.demo.config.StateFunConfig.RECOMMENDER_TYPE, userId);
        // 发送用户ID给Flink Stateful Function处理
        client.send(address, userId);
        // 返回处理结果
        return"Processing request for user: " + userId;
    }
}

Application

package com.example.demo;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class DemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
}

测试API

“

注意：确保你的Flink集群已经启动并且可以通过Flink Client连接！！！切记！

curl -X POST http://localhost:8080/user -d 'user123'

Respons

Processing request for user: user123

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