准确性和及时性、除了窗口join还存在哪些实现方式、究竟如何回答才能完全打动面试官呢。。你将在本文中找到答案。
id和订单详情表order_id关联，获取所有订单下的商品信息。select
a.id as '订单id',
a.order_date as '下单时间',
a.order_amount as '订单金额',
b.order_detail_id as '订单详情id',
b.goods_name as '商品名称',
b.goods_price as '商品价格',
b.order_id as '订单id'
from
dwd_order_info_pfd a
right join
dwd_order_detail_pfd b
on a.id = b.order_idright join , 即右连接。left join: 保留左表全部数据和右表关联数据，右表非关联数据置NULLright join: 保留右表全部数据和左表关联数据，左表非关联数据置NULLinner join: 保留左表关联数据和右边关联数据cross join: 保留左表和右表数据笛卡尔积基于关联键值逐行关联匹配，过滤表数据并生成最终结果，提供给下游数据分析使用。就此打住，关于数据库SQL中的JOIN原理不再多赘述，感兴趣的话大家可自行研究，下面我们将目光转移到大数据领域看看吧。
已知Mysql数据库中订单表和订单明细表，且满足一对多的关系，统计T-1天所有订单的商品分布详情。聪明的大家肯定已经给出了答案，没错~就是上面的SQL:
select a.*, b.*
from
dwd_order_info_pfd a
right join
dwd_order_detail_pfd b
on a.id = b.order_id亿级别数据，求相同场景下的分析结果。咋办？此时关系型数据库貌似不大合适了~开始放大招：使用大数据计算引擎来解决。考虑到T-1统计场景对时效性要求很低，可以使用Hive SQL来处理，底层跑Mapreduce任务。如果想提高运行速度，换成Flink或Spark计算引擎，使用内存计算。
至于查询SQL和上面一样，并将其封装成一个定时调度任务, 等系统调度运行。如果结果不正确的话，由于数据源和数据静态不变，大不了重跑，看起来感觉皆大欢喜~可是好景不长，产品冤家此时又给了你一个无法拒绝的需求：我要实时统计！！实时订单流和实时订单明细流，比如Kafka的两个topic，要求实时统计每分钟内所有订单下的商品分布详情。
现在情况貌似变得复杂了起来,简单分析下:由于流数据join的特殊性，在满足
- 数据源。实时数据流，和静态流不同，数据是实时流入的且动态变化，需要计算程序支持实时处理机制。
- 关联性。前面提到
静态数据执行多次join操作，左表和右表能关联的数据是很恒定的；而实时数据流(左右表)如果进入时机不一致，原本可以关联的数据会关联不上或者发生错误。- 延迟性。实时统计，提供分钟甚至秒级别响应结果。
实时处理机制、低延迟、强关联性的前提下，看来需要制定完善的数据方案，才能实现真正的流数据JOIN。
实际生产场景中，需要考虑更多的复杂情况，包括JOIN过程的数据丢失等异常情况的处理，此处仅示意。好了，看起来我们已经有了一个马马虎虎的实时流JOIN方案雏形。貌似可以准备动手大干一场了~ 别着急，有人已经帮我们偷偷的实现了：
Apache FlinkApache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。——来自Flink官网定义
这里我们只需要知道Flink是一个实时计算引擎就行了，主要关注其如何实现双流JOIN。内存计算：Flink任务优先在内存中计算，内存不够时保存到访问高效的磁盘，提供秒级延迟响应。状态强一致性：Flink使用一致性快照保存状态，并定期检查本地状态、持久存储来保证状态一致性。分布式执行： Flink应用程序可以划分为无数个并行任务在集群中执行，几乎无限量使用CPU、主内存、磁盘和网络IO。内置高级编程模型：Flink编程模型抽象为SQL、Table、DataStream|DataSet API、Process四层，并封装成丰富功能的算子，其中就包含JOIN类型的算子。
仔细看看，我们前面章节讨论的实时流JOIN方案的前提是否都满足了呢？实时处理机制: Flink天生即实时计算引擎低延迟: Flink内存计算秒级延迟强关联性: Flink状态一致性和join类算子window join和interval join两种。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。
恍然大悟, Flink原来是通过State状态来缓存等待join的实时流。这里给大家抛出一个问题：用redis存储可不可以，state存储相比redis存储的区别？更多细节欢迎大家一起探讨，添加个人微信:
youlong525拉您进群，还有免费Flink PDF领取~
回到正题，这几种方式到底是如何实现双流JOIN的？我们接着往下看。注意: 后面内容将多以文字 + 代码的形式呈现，避免枯燥，我放了一堆原创示意图~
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。Window State中，当窗口触发计算时，执行join操作。
两条流数据按照关联主键在（滚动、滑动、会话）窗口内进行inner join, 底层基于State存储，并支持处理时间和事件时间两种时间特征，看下源码:
源码核心总结：windows窗口 + state存储 + 双层for循环执行join()现在让我们把时间轴往回拉一点点，在
实时场景JOIN那里我们收到了这样的需求：统计每分钟内所有订单下的商品明细分布。OK, 使用join算子小试牛刀一下。我们定义60秒的滚动窗口，将订单流和订单明细流通过order_id关联，得到如下的程序：val env = ...
// kafka 订单流
val orderStream = ...
// kafka 订单明细流
val orderDetailStream = ...
orderStream.join(orderDetailStream)
.where(r => r._1) //订单id
.equalTo(r => r._2) //订单id
.window(TumblingProcessTimeWindows.of(
Time.seconds(60)))
.apply {(r1, r2) => r1 + " : " + r2}
.print()inner join。复习一下知识： inner join指的是仅保留两条流关联上的数据。这样双流中没关联上的数据岂不是都丢掉了？别担心，Flink还提供了另一个window join操作: coGroup算子。#这里看看java算子的写法
orderDetailStream
.coGroup(orderStream)
.where(r -> r.getOrderId())
.equalTo(r -> r.getOrderId())
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(60)))
.apply(new CoGroupFunction<OrderDetail, Order, Tuple2<String, Long>>() {
public void coGroup(Iterable<OrderDetail> orderDetailRecords, Iterable<Order> orderRecords, Collector<Tuple2<String, Long>> collector) {
for (OrderDetail orderDetaill : orderDetailRecords) {
boolean flag = false;
for (Order orderRecord : orderRecords) {
// 右流中有对应的记录
collector.collect(new Tuple2<>(orderDetailRecords.getGoods_name(), orderDetailRecords.getGoods_price()));
flag = true;
}
if (!flag) {
// 右流中没有对应的记录
collector.collect(new Tuple2<>(orderDetailRecords.getGoods_name(), null));
}
}
}
})
.print();大促高峰期，商品数据某时段会写入不及时，时间可能比订单早也可能比订单晚，还是要计算每分钟内的订单商品分布详情，没问题吧~当然有问题：两条流如果步调不一致，还用窗口来控制能join的上才怪了~ 很容易等不到join流窗口就自动关闭了。还好，我知道Flink提供了
Interval join机制。interval)作为关联窗口，在偏移区间窗口中完成join操作。有点不好理解，我画个图看下: 
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。ttl，触发数据清理操作。state的ttl机制需要怎么设置？不合理的ttl设置会不会撑爆内存？我会在后面的文章中深入讲解下State的ttl机制，欢迎大家一起探讨~下面简单看下interval join的代码实现过程:
val env = ...
// kafka 订单流
val orderStream = ...
// kafka 订单明细流
val orderDetailStream = ...
orderStream.keyBy(_.1)
// 调用intervalJoin关联
.intervalJoin(orderDetailStream._2)
// 设定时间上限和下限
.between(Time.milliseconds(-30), Time.milliseconds(30))
.process(new ProcessWindowFunction())
class ProcessWindowFunction extends ProcessJoinFunction...{
override def processElement(...) {
collector.collect((r1, r2) => r1 + " : " + r2)
}
}KeyedStream之上操作，即keyBy()，并在between()方法中指定偏移区间的上下界。需要注意的是interval join实现的也是inner join，且目前只支持事件时间。无论哪种实现方式，Flink内部都将join过程透明化，在算子中封装了所有的实现细节。这是什么？是编程语言中的抽象概念~ 隐藏底层细节,对外暴露统一API, 大幅简化程序编码。可是这样会引来一个问题：如果程序报错或者数据异常，如何快速进行调优排查，直接看源码吗？不大现实。。这里介绍基于Connect算子实现的双流JOIN方法，我们可自己控制双流JOIN处理逻辑，同时保持过程时效性和准确性。
图上我们可以看到，两个数据流被connect之后，只是被放在了同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式，两个流相互独立。[DataStream1, DataStream2] -> ConnectedStreams[1,2]这样，我们可以在Connect算子底层的ConnectedStreams中编写代码，自行实现双流JOIN的逻辑处理。
orderStream.connect(orderDetailStream)
.keyBy("orderId", "orderId")
.process(new orderProcessFunc());private ValueState<OrderEvent> orderState;
private ValueState<TxEvent> orderDetailState;
private ValueState<Long> timeState;
// 初始化状态Value
orderState = getRuntimeContext().getState(
new ValueStateDescriptor<Order>
("order-state",Order.class));
····
public void processElement1(Order value, Context ctx, Collector<Tuple2<Order, OrderDetail>> out){
if (orderDetailState.value() == null){
//明细数据未到，先把订单数据放入状态
orderState.update(value);
//建立定时器，60秒后触发
Long ts = (value.getEventTime()+10)*1000L;
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(
ts);
timeState.update(ts);
}else{
//明细数据已到，直接输出到主流
out.collect(new Tuple2<>(value,orderDetailS
tate.value()));
//删除定时器
ctx.timerService().deleteEventTimeTimer
(timeState.value());
//清空状态，注意清空的是支付状态
orderDetailState.clear();
timeState.clear();
}
}
...
public void processElement2(){
...
}
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<Tuple2<Order, OrderDetail>> out) {
// 实现左连接
if (orderState.value() != null){
ctx.output(new OutputTag<String>("left-jo
in") {},
orderState.value().getTxId());
// 实现右连接
}else{
ctx.output(new OutputTag<String>("left-jo
in") {},
orderDetailState.value().getTxId());
}
orderState.clear();
orderDetailState.clear();
timeState.clear();
}在connect中针对订单流和订单明细流，先创建定时器并保存state状态，处于窗口内就进行join, 否则进入侧输出流。
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。
join倾斜三板斧: 过滤异常key、拆分表减少数据、打散key分布。当然可以的话我建议加内存！加内存！加内存！！
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~
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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