如果 gap 溢出只是少数 record 满足，用 window 性能确实不好，可以考虑用传统的 kv 记录状态
Lei Wang <[email protected]> 于2020年11月12日周四 下午9:17写道： > 用 session windown 确实能满足功能： > > > robotIdKeyedStream.window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(30))).reduce((x, > y) -> y); > > 按照这种写法， 我理解 window state 中只保存了最近的一条记录。 > > > 正常情况下 robot 都是会上报日志的，也就是说我这个 window 正常情况下会一直被保存下去。我不清楚会不会有性能影响。 > > > > On Thu, Nov 12, 2020 at 5:25 PM hailongwang <[email protected]> wrote: > > > > > > > > > 这个场景是跟 session 的特性有点像，但是感觉用 session window 不合理。 > > 因为如果一直没有触发报警，那么历史数据都会在 window 中，或者说 state 中，但是其实只要记录最新的一条就好了。 > > > > > > > > > > 在 2020-11-12 14:34:59，"Danny Chan" <[email protected]> 写道： > > >感觉你这个应该是一个 session window 的需求， 超时时间就是 session 的 gap，session 触发的时刻就是报警逻辑 > > > > > >Lei Wang <[email protected]> 于2020年11月11日周三 下午2:03写道： > > > > > >> 有很多边缘机器人设备（我们称为 robot）往 Kafka 中发消息，如果超过一定时间没有收到消息我们就认为 robot 掉线了。 > > >> > > >> 比如 > > >> robot1 2020-11-11 12:00:00 msginfo > > >> 之后 20 mins 一直没有收到 robot1 的消息，怎样才才能在 flink 中实现 2020-11-11 12:10:00 > > 就发出报警呢？ > > >> > > >> flink 是消息驱动的，没有收到消息就不会触发操作，怎样在没有收到后续消息的条件下触发操作呢？ > > >> > > >> 我试验了下 https://juejin.im/post/6844904193052901384 的例子，不满足我的应用场景。 > > >> > > >> 这个例子相当于所用订单共用一个 timeService， 每一次遍历一下所有的订单。 > > >> 我们必须 按 robotId 做 keyBy > > >> > > >> 求大神指教。 > > >> > > >> 谢谢， > > >> 王磊 > > >> > > >
