flink sql 知其所以然（三）| 自定义 redis 数据汇表（附源码）

2021/8/22 15:06:07

编程Tag： 大数据 Spark Flink

本文主要是介绍flink sql 知其所以然（三）| 自定义 redis 数据汇表（附源码），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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1.序篇-本文结构

  1. 背景篇-为啥需要 redis 数据汇表

  2. 目标篇-redis 数据汇表预期效果

  3. 难点剖析篇-此框架建设的难点、目前有哪些实现

  4. 维表实现篇-实现的过程

  5. 总结与展望篇

本文主要介绍了 flink sql redis 数据汇表的实现过程。

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如果想在本地测试下：

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  • flink sql 知其所以然（三）| sql 自定义 redis 数据汇表获取源码（源码基于 1.13.1 实现）

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  • flink sql 知其所以然（三）| sql 自定义 redis 数据汇表获取源码（源码基于 1.13.1 实现）

  1. 在你的本地安装并启动 redis-server。

  2. 执行源码包中的 flink.examples.sql._03.source_sink.RedisSinkTest 测试类，然后使用 redis-cli 执行 get a 就可以看到结果了（目前只支持 kv，即 redis set key value）。

如果想直接在集群环境使用：

  1. 命令行执行 mvn package -DskipTests=true 打包

  2. 将生成的包 flink-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar 引入 flink lib 中即可，无需其它设置。

2.背景篇-为啥需要 redis 数据汇表

目前在实时计算的场景中，熟悉 datastream 的同学在很多场景下都会将结果数据写入到 redis 提供数据服务。

举个例子：

  1. 外存状态引擎：需要把历史所有的 id 存储下来，但是因为 id 会不断增多，仅仅使用 flink 内部状态引擎的话，状态会越来越大，很难去保障其稳定性。那么这时就会选择外部状态引擎，比如 redis。在我们使用 redis 存储所有设备 id 时，除了使用 redis 作为维表去访问 id 是否出现过，还需要将新增的 id 写入到 redis 中以供后续的去重。这时候就需要使用到 redis sink 表。

  2. 数据服务引擎：在某些大促（双十一）的场景下需要将 flink 计算好的结果直接写入到 redis 中以提供高速数据服务引擎，直接提供给大屏查询使用。

而官方是没有提供 flink sql api 的 redis sink connector 的。如下图，基于 1.13 版本。

ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/connectors/table/overview/

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1

阿里云 flink 是提供了这个能力的。

www.alibabacloud.com/help/zh/faq-detail/118038.htm?spm=a2c63.q38357.a3.16.48fa711fo1gVUd

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2

因此本文在介绍怎样自定义一个 sql 数据汇表的同时，实现一个 sql redis sink connector 来给大家使用。

3.目标篇-redis 数据汇表预期效果

redis 作为数据汇表在 datastream 中的最常用的数据结构有很多，基本上所有的数据结构都有可能使用到。本文实现主要实现 kv 结构，其他结构大家可以拿到源码之后进行自定义实现。也就多加几行代码就完事了。

预期效果就如阿里云的 flink redis，redis set key value 的预期 flink sql：

CREATE TABLE redis_sink_table (
    key STRING, -- redis key，第 1 列为 key
    `value` STRING -- redis value，第 2 列为 value
) WITH (
  'connector' = 'redis', -- 指定 connector 是 redis 类型的
  'hostname' = '127.0.0.1', -- redis server ip
  'port' = '6379', -- redis server 端口
  'write.mode' = 'string' -- 指定使用 redis `set key value`
)

INSERT INTO redis_sink_table
SELECT o.f0 as key, o.f1 as value
FROM leftTable AS o

下面是我在本地跑的结果：

![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a923d0001c22510800591.jpg)

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首先看下我们的测试输入，`f0` 恒定为 `a`，`f1` 恒定为 `b`，并且每 10ms 写入一次：

![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a923d000192ca10800633.jpg)

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预期结果是 key 为 `a`，value 会为 `b`，实际结果也相同，使用 redis-cli 查询下，我删除掉也能在 10ms 后写入，所以查询时可以一直查得到：

![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a923e0001cddd02620254.jpg)

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4.难点剖析篇-目前有哪些实现
===============

目前可以从网上搜到的实现、以及可以参考的实现有以下两个：

1.  https://github.com/jeff-zou/flink-connector-redis。但使用起来有比较多的限制，包括需要在建表时就指定 key-column，value-column 等，其实博主觉得没必要指定这些字段，这些都可以动态调整。其实现是对 apache-bahir-flink https://github.com/apache/bahir-flink 的二次开发，但与 bahir 原生实现有割裂感，因为这个项目几乎参考 bahir redis connector 重新实现了一遍，接口与 bahir 不太相同。
    
2.  阿里云实现 https://www.alibabacloud.com/help/zh/faq-detail/122722.htm?spm=a2c63.q38357.a3.7.a1227a53TBMuSY。阿里云的实现相对比较动态化，不需要在建表时就指定 hmap 等数据结构的 map key。
    

因此博主在实现时，定了一个基调。

1.  **参考阿里云的 DDL 实现**
    
2.  **高度复用性**：复用 bahir 提供的 redis connnector
    
3.  **简洁性**：目前只实现 kv 结构，后续扩展可以给用户自己实现，扩展其实是非常简单的
    

5.实现篇-实现的过程
===========

在实现 redis 数据汇表之前，不得不谈谈 flink 数据汇表加载和使用机制。

5.1.flink 数据汇表原理
----------------

其实上节已经详细描述了 flink sql 对于 source\\sink 的加载机制。

[

![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a923f0001e65e08000444.jpg)

flink sql 知其所以然（二）| 自定义 redis 数据维表（附源码）







](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxNjA1MzM5OQ==&mid=2247488635&idx=1&sn=41817a078ef456fb036e94072b2383ff&chksm=c1549883f623119559c47047c6d2a9540531e0e6f0b58b155ef9da17e37e32a9c486fe50f8e3&scene=21#wechat_redirect)

  

1.  通过 SPI 机制加载所有的 source\\sink\\format 工厂 `Factory`
    
2.  过滤出 DynamicTableSinkFactory + connector 标识的 sink 工厂类
    
3.  通过 sink 工厂类创建出对应的 sink
    

![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a923f00016de110800651.jpg)

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![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a923f00010ff010800740.jpg)

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如图 source 和 sink 是通过 `FactoryUtil.createTableSource` 和 `FactoryUtil.createTableSink` 创建的

![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a9240000136ed10800602.jpg)

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所有通过 SPI 的 source\\sink\\formt 插件都继承自 `Factory`。

整体创建 sink 方法的调用链如下图。

![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a9240000151b710800704.jpg)

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5.2.flink 数据汇表实现方案
------------------

先看下博主的最终实现。

由于高度复用了 bahir redis connector，所以需要重点实现就只有两个类：

1.  `RedisDynamicTableFactory`
    
2.  `RedisDynamicTableSink`
    

![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a924100016d1310800654.jpg)

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具体流程：

1.  定义 SPI 的工厂类 `RedisDynamicTableFactory implements DynamicTableSinkFactory`，并且在 resource\\META-INF 下创建 SPI 的插件文件
    
2.  实现 factoryIdentifier 标识 `redis`
    
3.  实现 `RedisDynamicTableFactory#createDynamicTableSink` 来创建对应的 source `RedisDynamicTableSink`
    
4.  定义 `RedisDynamicTableSink implements DynamicTableSink`
    
5.  实现 `RedisDynamicTableFactory#getSinkRuntimeProvider` 方法，创建具体的维表 UDF  `RichSinkFunction<T>`，这里直接服用了 bahir redis 中的 `RedisSink<IN>`
    

介绍完流程，进入具体实现方案细节：

`RedisDynamicTableFactory` 主要创建 sink 的逻辑：

public class RedisDynamicTableFactory implements DynamicTableSinkFactory {
…

@Override
public String factoryIdentifier() {
    // 标识 redis
    return "redis";
}

@Override
public DynamicTableSink createDynamicTableSink(Context context) {

    // either implement your custom validation logic here ...
    // or use the provided helper utility
    final FactoryUtil.TableFactoryHelper helper = FactoryUtil.createTableFactoryHelper(this, context);

    // validate all options
    // 所有 option 配置的校验，比如 write.mode 类参数
    helper.validate();

    // get the validated options
    final ReadableConfig options = helper.getOptions();

    final RedisWriteOptions redisWriteOptions = RedisOptions.getRedisWriteOptions(options);

    TableSchema schema = context.getCatalogTable().getSchema();

    / 创建 RedisDynamicTableSink
    return new RedisDynamicTableSink(schema.toPhysicalRowDataType()
            , redisWriteOptions);
}

}

resources\\META-INF 文件：

![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a9241000108a510800458.jpg)

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`RedisDynamicTableSource` 主要创建 table udf 的逻辑：

public class RedisDynamicTableSink implements DynamicTableSink {
…

@Override
public SinkRuntimeProvider getSinkRuntimeProvider(Context context) {

    // 初始化 redis 客户端配置
    FlinkJedisConfigBase flinkJedisConfigBase = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()
            .setHost(this.redisWriteOptions.getHostname())
            .setPort(this.redisWriteOptions.getPort())
            .build();

    RedisMapper<RowData> redisMapper = null;

    switch (this.redisWriteOptions.getWriteMode()) {
        case "string":
            // redis key，value 序列化器
            // 从 RowData 转换成 redis 的 key value
            redisMapper = new SetRedisMapper();
            break;
        default:
            throw new RuntimeException("其他类型 write mode 请自定义实现");
    }

    // 创建 SinkFunction，注意！！！这里直接复用了 bahir 的实现
    return SinkFunctionProvider.of(new RedisSink<>(
            flinkJedisConfigBase
            , redisMapper));
}

}

`RedisSink` 执行写入 redis 的主要流程，这里是 bahir 的实现：

public class RedisRowDataLookupFunction extends TableFunction {
…

@Override
public void invoke(IN input) throws Exception {
    String key = redisSinkMapper.getKeyFromData(input);
    String value = redisSinkMapper.getValueFromData(input);

    // 根据具体的命令执行具体写入 redis 的命令
    switch (redisCommand) {
        case RPUSH:
            this.redisCommandsContainer.rpush(key, value);
            break;
        case LPUSH:
            this.redisCommandsContainer.lpush(key, value);
            break;
        case SADD:
            this.redisCommandsContainer.sadd(key, value);
            break;
        case SET:
            this.redisCommandsContainer.set(key, value);
            break;
        case PFADD:
            this.redisCommandsContainer.pfadd(key, value);
            break;
        case PUBLISH:
            this.redisCommandsContainer.publish(key, value);
            break;
        case ZADD:
            this.redisCommandsContainer.zadd(this.additionalKey, value, key);
            break;
        case ZREM:
            this.redisCommandsContainer.zrem(this.additionalKey, key);
            break;
        case HSET:
            this.redisCommandsContainer.hset(this.additionalKey, key, value);
            break;
        default:
            throw new IllegalArgumentException("Cannot process such data type: " + redisCommand);
    }
}

@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
    try {
        // 初始化 redis 执行器
        this.redisCommandsContainer = RedisCommandsContainerBuilder.build(this.flinkJedisConfigBase);
        this.redisCommandsContainer.open();
    } catch (Exception e) {
        LOG.error("Redis has not been properly initialized: ", e);
        throw e;
    }
}

}

### 5.2.1.复用 bahir connector

如图是 bahir redis connector 的实现。

![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a9242000118f510800846.jpg)

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博主在实现过程中将能复用的都尽力复用。如图是最终实现目录。

![图片](//img1.sycdn.imooc.com/611a9242000182ce10300542.jpg)

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可以看到实现非常简单。

其中 `redis 客户端及其配置`、`redis 命令执行器` 和 `redis 命令定义器` 是直接复用了 bahir redis 的。如果你想要在生产环境中进行使用，可以直接将两部分代码合并，成本很低。

源码公众号后台回复**flink sql 知其所以然（三）| sql 自定义 redis 数据汇表**获取。

6.总结与展望篇
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6.1.总结
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本文主要是针对 flink sql redis 数据汇表进行了扩展以及实现，并且复用 bahir redis connector 的配置，具有良好的扩展性。如果你正好需要这么一个 connector，直接公众号后台回复**flink sql 知其所以然（三）| sql 自定义 redis 数据汇表**获取源码吧。

6.2.展望
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当然上述只是 redis 数据汇表一个基础的实现，用于生产环境还有很多方面可以去扩展的。

1.  jedis cluster 的扩展：目前 bahir datastream 中已经实现了，可以直接参考，扩展起来非常简单
    
2.  异常 AOP，alert 等


这篇关于flink sql 知其所以然（三）| 自定义 redis 数据汇表（附源码）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！


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