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分析&回答

Flink双流JOIN主要分为两大类

• 一类是基于原生State的Connect算子操作
• 另一类是基于窗口的JOIN操作。其中基于窗口的JOIN可细分为window join和interval join两种。

基于原生State的Connect算子操作

实现原理：底层原理依赖Flink的State状态存储，通过将数据存储到State中进行关联join, 最终输出结果。

基于窗口的JOIN操作

基于Window Join的双流JOIN实现机制

顾名思义，此类方式利用Flink的窗口机制实现双流join。通俗理解，将两条实时流中元素分配到同一个时间窗口中完成Join。

底层原理: 两条实时流数据缓存在Window State中，当窗口触发计算时，执行join操作。

• join算子 先看看Window join实现方式之一的join算子。这里涉及到Flink中的窗口(window)概念，因此Window Joinan按照窗口类型区分的话某种程度来说可以细分出3种：

1. Tumbling Window Join (滚动窗口)
2. Sliding Window Join (滑动窗口)
3. Session Widnow Join(会话窗口)

• coGroup算子 coGroup算子也是基于window窗口机制，不过coGroup算子比Join算子更加灵活，可以按照用户指定的逻辑匹配左流或右流数据并输出。换句话说，我们通过自己指定双流的输出来达到left join和right join的目的。

基于Interval Join的双流JOIN实现机制

Interval Join根据右流相对左流偏移的时间区间(interval)作为关联窗口，在偏移区间窗口中完成join操作。

stream2.time ∈ (stream1.time +low, stream1.time +high)
满足数据流stream2在数据流stream1的 interval(low, high)偏移区间内关联join。
interval越大，关联上的数据就越多，超出interval的数据不再关联。
复制代码

实现原理：interval join也是利用Flink的state存储数据，不过此时存在state失效机制ttl，触发数据清理操作。

反思&扩展

• 为什么我的双流join时间到了却不触发，一直没有输出 检查一下watermark的设置是否合理，数据时间是否远远大于watermark和窗口时间，导致窗口数据经常为空

• state数据保存多久，会内存爆炸吗 state自带有ttl机制，可以设置ttl过期策略，触发Flink清理过期state数据。建议程序中的state数据结构用完后手动clear掉。

• 我的双流join倾斜怎么办 join倾斜三板斧: 过滤异常key、拆分表减少数据、打散key分布。当然可以加内存。

• 想实现多流join怎么办 目前无法一次实现，可以考虑先union然后再二次处理；或者先进行connnect操作再进行join操作，仅建议~

• join过程延迟、没关联上的数据会丢失吗 这个一般来说不会，join过程可以使用侧输出流存储延迟流；如果出现节点网络等异常，Flink checkpoint也可以保证数据不丢失。

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