Flink中的CEP（一）

「爱情、让人受尽委屈。」 2023-09-26 10:07 92阅读 0赞

**目录**

十二：Flink CEP

12.1 基本概念

12.1.1 CEP 是什么

12.1.2 模式（Pattern）

12.1.3 应用场景

12.2 快速上手

12.2.1 需要引入的依赖

12.2.2 一个简单实例

12.3 模式 API（Pattern API）

12.3.1 个体模式

12.3.2 组合模式

12.3.3 模式组

12.3.4 匹配后跳过策略

--------------------

# 十二：Flink CEP #

在 Flink 的学习过程中，从基本原理和核心层 DataStream API 到底层的处理函数、再到应 用层的 Table API 和 SQL，我们已经掌握了 Flink 编程的各种手段，可以应对实际应用开发的 各种需求了。

在大数据分析领域，一大类需求就是诸如 PV、UV 这样的统计指标，我们往往可以直接 写 SQL 搞定；对于比较复杂的业务逻辑，SQL 中可能没有对应功能的内置函数，那么我们也可以使用 DataStream API，利用状态编程来进行实现。

不过在实际应用中，还有一类需求是**要检测以特定顺序先后发生的一组事件，进行统计或做报警提示**，这就比较麻烦了。例如，网站 做用户管理，可能需要检测“连续登录失败”事件的发生，这是个组合事件，其实就是“登录 失败”和“登录失败”的组合；电商网站可能需要检测用户“下单支付”行为，这也是组合事 件，“下单”事件之后一段时间内又会有“支付”事件到来，**还包括了时间上的限制**。

类似的多个事件的组合，我们把它叫作“**复杂事件**”。对于复杂时间的处理，由于涉及到 事件的严格顺序，有时还有时间约束，我们很难直接用 SQL 或者 DataStream API 来完成。于 是只好放大招——派底层的处理函数（process function）上阵了。处理函数确实可以搞定这些需求，不过对于非常复杂的组合事件，我们可能需要设置很多状态、定时器，并在代码中定义 各种条件分支（if-else）逻辑来处理，复杂度会非常高，很可能会使代码失去可读性。怎样处 理这类复杂事件呢？Flink 为我们提供了专门用于处理复杂事件的库——CEP，可以让我们更 加轻松地解决这类棘手的问题。这在企业的实时风险控制中有非常重要的作用。

## 12.1 基本概念 ##

### 12.1.1 CEP 是什么 ###

所谓 CEP，其实就是“**复杂事件处理（Complex Event Processing）**”的缩写；而 **Flink CEP**， 就是 **Flink 实现的一个用于复杂事件处理的库（library）**。

那到底什么是“复杂事件处理”呢？就是可以在事件流里，检测到特定的事件组合并进行处理，比如说“连续登录失败”，或者“订单支付超时”等等。

具体的处理过程是，把事件流中的一个个简单事件，通过一定的规则匹配组合起来，这就 是“复杂事件”；然后基于这些满足规则的一组组复杂事件进行转换处理，得到想要的结果进行 输出。

总结起来，复杂事件处理（CEP）的流程可以分成三个步骤：

> （1）**定义**一个匹配规则
> 
> （2）将匹配规则**应用**到事件流上，检测满足规则的复杂事件
> 
> （3）对检测到的复杂事件进行**处理**，得到结果进行输出

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如图所示，输入是不同形状的事件流，我们可以定义一个匹配规则：在圆形后面紧跟着三角形。那么将这个规则应用到输入流上，就可以检测到三组匹配的复杂事件。它们构成 了一个新的“复杂事件流”，流中的数据就变成了一组一组的复杂事件，每个数据都包含了一 个圆形和一个三角形。接下来，我们就可以针对检测到的复杂事件，处理之后输出一个提示或 报警信息了。

所以，CEP 是针对流处理而言的，**分析的是低延迟、频繁产生的事件流**。

> 它的主要目的， 就是在无界流中检测出特定的数据组合，让我们有机会掌握数据中重要的高阶特征。

### 12.1.2 模式（Pattern） ###

CEP 的第一步所定义的匹配规则，我们可以把它叫作“模式”（Pattern）。模式的定义主要就是两部分内容：

> ⚫ 每个简单事件的特征
> 
> ⚫ 简单事件之间的组合关系

当然，我们也可以进一步扩展模式的功能。比如，匹配检测的时间限制；每个简单事件是否可以重复出现；对于事件可重复出现的模式，遇到一个匹配后是否跳过后面的匹配；等等。

所谓“事件之间的组合关系”，一般就是定义“谁后面接着是谁”，也就是事件发生的顺序。 我们把它叫作“近邻关系”。可以定义严格的近邻关系，也就是两个事件之前不能有任何其他 事件；也可以定义宽松的近邻关系，即只要前后顺序正确即可，中间可以有其他事件。另外， 还可以反向定义，也就是“谁后面不能跟着谁”。 CEP 做的事其实就是在流上进行模式匹配。根据模式的近邻关系条件不同，可以检测连续的事件或不连续但先后发生的事件；模式还可能有时间的限制，如果在设定时间范围内没有 满足匹配条件，就会导致模式匹配超时（timeout）。 Flink CEP 为我们提供了丰富的 API，可以实现上面关于模式的所有功能，这套 API 就叫 作“**模式 API**”（Pattern API）。

### 12.1.3 应用场景 ###

CEP 主要**用于实时流数据的分析处理**。CEP 可以帮助在复杂的、看似不相关的事件流中找出那些有意义的事件组合，进而可以接近实时地进行分析判断、输出通知信息或报警。这在 企业项目的风控管理、用户画像和运维监控中，都有非常重要的应用。

⚫ 风险控制

设定一些行为模式，可以对用户的异常行为进行实时检测。当一个用户行为符合了异常行为模式，比如短时间内频繁登录并失败、大量下单却不支付（刷单），就可以向用户发送通知信息，或是进行报警提示、由人工进一步判定用户是否有违规操作的嫌疑。这样就可以有效地控制用户个人和平台的风险。

⚫ 用户画像

利用 CEP 可以用预先定义好的规则，对用户的行为轨迹进行实时跟踪，从而检测出具有特定行为习惯的一些用户，做出相应的用户画像。基于用户画像可以进行精准营销，即对行为 匹配预定义规则的用户实时发送相应的营销推广；这与目前很多企业所做的精准推荐原理是一 样的。

⚫ 运维监控

对于企业服务的运维管理，可以利用 CEP 灵活配置多指标、多依赖来实现更复杂的监控模式。

CEP 的应用场景非常丰富。很多大数据框架，如 Spark、Samza、Beam 等都提供了不同的CEP 解决方案，但没有专门的库（library）。而 Flink 提供了专门的 CEP 库用于复杂事件处理， 可以说是目前 CEP 的最佳解决方案。

## 12.2 快速上手 ##

### 12.2.1 需要引入的依赖 ###

想要在代码中使用 Flink CEP，需要在项目的 pom 文件中添加相关依赖：

<dependency> 
     <groupId>org.apache.flink</groupId> 
     <artifactId>flink-cep_${scala.binary.version}</artifactId> 
     <version>${flink.version}</version> 
    </dependency>

为了精简和避免依赖冲突，Flink 会保持尽量少的核心依赖。所以核心依赖中并不包括任何的连接器（conncetor）和库，这里的库就包括了 SQL、CEP 以及 ML 等等。所以如果想要 在 **Flink 集群中提交运行 CEP 作业，应该向 Flink SQL 那样将依赖的 jar 包放在/lib 目录下**。

从这个角度来看，Flink CEP 和 Flink SQL 一样，都是最顶层的应用级 API。

### 12.2.2 一个简单实例 ###

接下来我们考虑一个具体的需求：检测用户行为，如果连续三次登录失败，就输出报警信 息。很显然，这是一个复杂事件的检测处理，我们可以使用 Flink CEP 来实现。

我们**首先定义数据的类型**。这里的用户行为不再是之前的访问事件 Event 了，所以应该**单独定义一个登录事件 POJO 类**。具体实现如下：

public class LoginEvent { 
     public String userId; 
     public String ipAddress; 
     public String eventType; 
     public Long timestamp; 
     
     public LoginEvent(String userId, String ipAddress, String eventType, Long 
    timestamp) { 
     this.userId = userId; 
     this.ipAddress = ipAddress; 
     this.eventType = eventType; 
     this.timestamp = timestamp; 
     } 
     
     public LoginEvent() {} 
     
     @Override 
     public String toString() { 
     return "LoginEvent{" + 
     "userId='" + userId + '\'' + 
     ", ipAddress='" + ipAddress + '\'' + 
     ", eventType='" + eventType + '\'' + 
     ", timestamp=" + timestamp + 
     '}'; 
     } 
    }

接下来就是业务逻辑的编写。Flink CEP 在代码中主要通过 Pattern API 来实现。之前我们 已经介绍过，CEP 的主要处理流程分为三步，对应到 Pattern API 中就是：

> （1）定义一个模式（Pattern）；
> 
> （2） 将Pattern应用到DataStream上，检测满足规则的复杂事件，得到一个PatternStream；
> 
> （3）对 PatternStream 进行转换处理，将检测到的复杂事件提取出来，包装成报警信息输出。

具体代码实现如下：

package com.atguigu.chapter12;
    
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
    import org.apache.flink.cep.CEP;
    import org.apache.flink.cep.PatternSelectFunction;
    import org.apache.flink.cep.PatternStream;
    import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern;
    import org.apache.flink.cep.pattern.conditions.SimpleCondition;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    
    import java.time.Duration;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    import java.util.Set;
    
    public class LoginFailDetectExample {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            env.setParallelism(1);
    
            KeyedStream<LoginEvent, String> stream = env.fromElements(
                            new LoginEvent("user_1", "192.168.0.1", "fail", 2000L),
                            new LoginEvent("user_1", "192.168.0.2", "fail", 3000L),
                            new LoginEvent("user_2", "192.168.1.29", "fail", 4000L),
                            new LoginEvent("user_1", "171.56.23.10", "fail", 5000L),
                            new LoginEvent("user_2", "192.168.1.29", "fail", 7000L),
                            new LoginEvent("user_2", "192.168.1.29", "fail", 8000L),
                            new LoginEvent("user_2", "192.168.1.29", "success", 6000L)
                    )
                    .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<LoginEvent>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
                            .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<LoginEvent>() {
                                @Override
                                public long extractTimestamp(LoginEvent loginEvent, long l) {
                                    return loginEvent.timestamp;
                                }
                            }))
                    .keyBy(data -> data.userId);
    
            //1.定义一个模式（Pattern）:连续三次登录失败
            Pattern<LoginEvent, LoginEvent> pattern = Pattern.<LoginEvent>begin("first") //开始事件的名字（标签）
                    .where(new SimpleCondition<LoginEvent>() {
                        @Override
                        public boolean filter(LoginEvent value) throws Exception {
                            return value.eventType.equals("fail");
                        }
                    })
                    .next("second")   //第二次登录事件的名字（标签）
                    .where(new SimpleCondition<LoginEvent>() {
                        @Override
                        public boolean filter(LoginEvent value) throws Exception {
                            return value.eventType.equals("fail");
                        }
                    })
                    .next("third")  //第三次登录事件的名字（标签）
                    .where(new SimpleCondition<LoginEvent>() {
                        @Override
                        public boolean filter(LoginEvent value) throws Exception {
                            return value.eventType.equals("fail");
                        }
                    });
    
    
            //2.将Pattern应用到DataStream上，检测满足规则的复杂事件，得到一个PatternStream；
            PatternStream<LoginEvent> patternStream = CEP.pattern(stream, pattern);
    
            //3.对 PatternStream 进行转换处理，将检测到的复杂事件提取出来，包装成报警信息输出。
            SingleOutputStreamOperator<String> warningStream = patternStream.select(new PatternSelectFunction<LoginEvent, String>() {
                @Override
                public String select(Map<String, List<LoginEvent>> map) throws Exception {
                    //提取复杂事件中的三次登录失败时间
                    LoginEvent firstFailEvent = map.get("first").get(0);
                    LoginEvent secondFailEvent = map.get("second").get(0);
                    LoginEvent thirdFailEvent = map.get("third").get(0);
    
                    return firstFailEvent.userId + "连续三次登录失败！登录时间为：" +
                            firstFailEvent.timestamp + "," +
                            secondFailEvent.timestamp + "," +
                            thirdFailEvent.timestamp + ".";
                }
            });
    
    
            //打印输出
            warningStream.print("warning");
    
            env.execute();
        }
    }

## 12.3 模式 API（Pattern API） ##

Flink CEP 的核心是复杂事件的模式匹配。Flink CEP 库中提供了 Pattern 类，基于它可以 调用一系列方法来定义匹配模式，这就是所谓的模式 API（Pattern API）。Pattern API 可以让我们定义各种复杂的事件组合规则，用于从事件流中提取复杂事件。

### 12.3.1 个体模式 ###

在 12.1.2 小节中我们已经知道，模式（Pattern）其实就是将一组简单事件组合成复杂事件 的“匹配规则”。由于流中事件的匹配是有先后顺序的，因此一个匹配规则就可以表达成先后发 生的一个个简单事件，按顺序串联组合在一起。

这里的每一个简单事件并不是任意选取的，也需要有一定的条件规则；所以我们就把每个简单事件的匹配规则，叫作“个体模式”（Individual Pattern）。

**1. 基本形式**

在 12.2.2 小节中，每一个登录失败事件的选取规则，就都是一个个体模式。比如：

.<LoginEvent>begin("first") // 以第一个登录失败事件开始 
     .where(new SimpleCondition<LoginEvent>() { 
     @Override 
     public boolean filter(LoginEvent loginEvent) throws Exception { 
     return loginEvent.eventType.equals("fail"); 
     } 
     })

或者后面的：

.next("second") // 接着是第二个登录失败事件 
     .where(new SimpleCondition<LoginEvent>() { 
     @Override 
     public boolean filter(LoginEvent loginEvent) throws Exception { 
     return loginEvent.eventType.equals("fail"); 
     } 
     })

这些都是个体模式。个体模式一般都会匹配接收一个事件。

每个**个体模式**都以一个“**连接词**”开始定义的，比如 begin、next 等等，这是 Pattern 对象 的一个方法（begin 是 Pattern 类的静态方法），返回的还是一个 Pattern。这些“连接词”方法 有一个 String 类型参数，这就是当前个体模式唯一的名字，比如这里的“first”、“second”。在 之后检测到匹配事件时，就会以这个名字来指代匹配事件。

个体模式**需要一个“过滤条件”，用来指定具体的匹配规则。**这个条件一般是通过调 用.where()方法来实现的，具体的过滤逻辑则通过传入的 SimpleCondition 内的.filter()方法来定义。

另外，个体模式可以匹配接收一个事件，也可以接收多个事件。这听起来有点奇怪，一个单独的匹配规则可能匹配到多个事件吗？这是可能的，我们可以给个体模式增加一个“**量词**” （quantifier），就能够让它进行循环匹配，接收多个事件。

**2. 量词（Quantifiers ）**

个体模式后面可以跟一个“量词”，用来指定循环的次数。从这个角度分类，个体模式可 以包括“**单例（singleton）模式**”和“**循环（looping）模式**”。默认情况下，个体模式是单例模式，匹配接收一个事件；当定义了量词之后，就变成了循环模式，可以匹配接收多个事件。

在循环模式中，对同样特征的事件可以匹配多次。比如我们定义个体模式为“匹配形状为 三角形的事件”，再让它循环多次，就变成了“匹配连续多个三角形的事件”。**注意这里的“连续”，只要保证前后顺序即可，中间可以有其他事件，所以是“宽松近邻”关系。**

在 Flink CEP 中，可以使用不同的方法指定循环模式，主要有：

⚫ .oneOrMore（）

> 匹配事件出现一次或多次，假设 a 是一个个体模式，a.oneOrMore()**表示可以匹配 1 个或多 个 a 的事件组合。**我们有时会用 a+来简单表示。

⚫ .times（times）

> 匹配事件发生特定次数（times），例如 a.times(3)表示 aaa；

⚫ .times（fromTimes，toTimes）

> 指定匹配事件出现的次数范围，**最小次数为fromTimes，最大次数为toTimes**。例如a.times(2, 4)可以匹配 aa，aaa 和 aaaa。

⚫ .greedy()---**贪婪匹配**

> 只能用在循环模式后，使当前循环模式变得“贪心”（greedy），也就是总是尽可能多地去 匹配。例如 a.times(2, 4).greedy()，**如果出现了连续 4 个 a，那么会直接把 aaaa 检测出来进行处理，其他任意 2 个 a 是不算匹配事件的。**

⚫ .optional()

> 使当前模式成为**可选**的，也就是说可以满足这个匹配条件，也可以不满足。

对于一个个体模式 pattern 来说，后面所有可以添加的量词如下：

// 匹配事件出现 4 次 
    pattern.times(4); 
     
    // 匹配事件出现 4 次，或者不出现 
    pattern.times(4).optional(); 
     
    // 匹配事件出现 2, 3 或者 4 次 
    pattern.times(2, 4); 
     
    // 匹配事件出现 2, 3 或者 4 次，并且尽可能多地匹配 
    pattern.times(2, 4).greedy(); 
     
    // 匹配事件出现 2, 3, 4 次，或者不出现 
    pattern.times(2, 4).optional(); 
     
    // 匹配事件出现 2, 3, 4 次，或者不出现；并且尽可能多地匹配 
    pattern.times(2, 4).optional().greedy(); 
    
    // 匹配事件出现 1 次或多次 
    pattern.oneOrMore(); 
     
    // 匹配事件出现 1 次或多次，并且尽可能多地匹配 
    pattern.oneOrMore().greedy(); 
     
    // 匹配事件出现 1 次或多次，或者不出现 
    pattern.oneOrMore().optional(); 
     
    // 匹配事件出现 1 次或多次，或者不出现；并且尽可能多地匹配 
    pattern.oneOrMore().optional().greedy(); 
     
    // 匹配事件出现 2 次或多次 
    pattern.timesOrMore(2); 
     
    // 匹配事件出现 2 次或多次，并且尽可能多地匹配 
    pattern.timesOrMore(2).greedy(); 
     
    // 匹配事件出现 2 次或多次，或者不出现 
    pattern.timesOrMore(2).optional() 
     
    // 匹配事件出现 2 次或多次，或者不出现；并且尽可能多地匹配 
    pattern.timesOrMore(2).optional().greedy();

正是因为个体模式可以通过量词定义为循环模式，**一个模式能够匹配到多个事件**，所以之前代码中事件的检测接收才会用 Map 中的一个列表（List）来保存。而之前代码中没有定义量 词，都是单例模式，所以只会匹配一个事件，每个 List 中也只有一个元素：

LoginEvent first = map.get("first").get(0);

**3. 条件（Conditions）**

对于每个个体模式，匹配事件的核心在于定义匹配条件，也就是选取事件的规则。Flink CEP 会按照这个规则对流中的事件进行筛选，判断是否接受当前的事件。

对于条件的定义，主要是通过调用 Pattern 对象的.where()方法来实现的，主要可以分为**简单条件、迭代条件、复合条件、终止条件**几种类型。此外，也可以调用 Pattern 对象的.subtype()方法来限定匹配事件的子类型。接下来我们就分别进行介绍。

⚫ 限定子类型

调用.subtype()方法可以为当前模式增加子类型限制条件。例如：

pattern.subtype(SubEvent.class);

这里 SubEvent 是流中数据类型 Event 的子类型。这时，只有当事件是 SubEvent 类型时， 才可以满足当前模式 pattern 的匹配条件。

⚫ 简单条件（Simple Conditions）

简单条件是最简单的匹配规则，只根据当前事件的特征来决定是否接受它。这在本质上其 实就是一个 **filter 操作**。

代码中我们为.where()方法传入一个 SimpleCondition 的实例作为参数。SimpleCondition 是 表示“简单条件”的抽象类，内部有一个.filter()方法，唯一的参数就是当前事件。所以它可以 当作 FilterFunction 来使用。

下面是一个具体示例：

pattern.where(new SimpleCondition<Event>() { 
     @Override 
     public boolean filter(Event value) { 
     return value.user.startsWith("A"); 
     } 
    });

这里我们要求匹配事件的 user 属性以“A”开头。

⚫ 迭代条件（Iterative Conditions）

简单条件只能基于当前事件做判断，能够处理的逻辑比较有限。在实际应用中，我们可能需要将当前事件跟之前的事件做对比，才能判断出要不要接受当前事件。这种需要依靠之前事 件来做判断的条件，就叫作“迭代条件”（Iterative Condition）。

在 Flink CEP 中，提供了 **IterativeCondition 抽象类**。这其实是更加通用的条件表达，查看源码可以发现， .where()方法本身要求的参数类型就是 IterativeCondition；而之前的SimpleCondition 是它的一个子类。

在 IterativeCondition 中同样需要实现一个 filter()方法，不过与 SimpleCondition 中不同的 是，**这个方法有两个参数：除了当前事件之外，还有一个上下文 Context。**调用这个上下文 的**.getEventsForPattern()方法**，**传入一个模式名称**，就可以**拿到这个模式中已匹配到的所有数据**了。

下面是一个具体示例：

middle.oneOrMore() 
     .where(new IterativeCondition<Event>() { 
     @Override 
     public boolean filter(Event value, Context<Event> ctx) throws Exception { 
     // 事件中的 user 必须以 A 开头 
     if (!value.user.startsWith("A")) { 
     return false; 
     } 
     
     int sum = value.amount; 
     // 获取当前模式之前已经匹配的事件，求所有事件 amount 之和 
     for (Event event : ctx.getEventsForPattern("middle")) { 
     sum += event.amount; 
     } 
     // 在总数量小于 100 时，当前事件满足匹配规则，可以匹配成功 
     return sum < 100; 
     } 
     });

上面代码中当前模式名称就叫作“middle”，这是一个循环模式，可以接受事件发生一次或多次。于是下面的迭代条件中，我们通过 **ctx.getEventsForPattern("middle")获取当前模式已 经接受的事件**，计算它们的数量（amount）之和；再加上当前事件中的数量，如果总和小于

100，就接受当前事件，否则就不匹配。当然，在迭代条件中我们也可以基于当前事件做出判 断，比如代码中要求 user 必须以 A 开头。最终我们的匹配规则就是：事件的 user 必须以 A 开 头；并且循环匹配的所有事件 amount 之和必须小于 100。这里的 Event 与之前定义的 POJO 不 同，增加了 amount 属性。

可以看到，迭代条件能够获取已经匹配的事件，如果自身又是循环模式（比如量词oneOrMore），那么两者结合就可以捕获自身之前接收的数据，据此来判断是否接受当前事件。 这个功能非常强大，我们可以由此实现更加复杂的需求，比如可以要求“只有大于之前数据的平均值，才接受当前事件”。

另外**迭代条件中的上下文 Context 也可以获取到时间相关的信息，比如事件的时间戳和当前的处理时间（processing time）**。

⚫ 组合条件（Combining Conditions）

如果一个个体模式有多个限定条件，又该怎么定义呢？

最直接的想法是，可以在简单条件或者迭代条件的.filter()方法中，增加多个判断逻辑。可 以通过 if-else 的条件分支分别定义多个条件，也可以直接在 return 返回时给一个多条件的逻辑 组合（与、或、非）。不过这样会让代码变得臃肿，可读性降低。**更好的方式是独立定义多个条件，然后在外部把它们连接起来，构成一个“组合条件”（Combining Condition）。**

最简单的组合条件，就是**.where()后面再接一个.where()**。因为前面提到过，一个条件就像 是一个 filter 操作，所以每次调用.where()方法都相当于做了一次过滤，连续多次调用就表示多 重过滤，最终匹配的事件自然就会同时满足所有条件。这相当于就是多个条件的**“逻辑与” （AND）**。而多个条件的**逻辑或（OR）**，则可以通过**.where()后加一个.or()**来实现。这里的.or()方法 与.where()一样，传入一个 IterativeCondition 作为参数，定义一个独立的条件；它和之前.where()定义的条件只要满足一个，当前事件就可以成功匹配。

当然，子类型限定条件（subtype）也可以和其他条件结合起来，成为组合条件，如下所示：

pattern.subtype(SubEvent.class) 
    .where(new SimpleCondition<SubEvent>() { 
     @Override 
     public boolean filter(SubEvent value) { 
     return ... // some condition 
     } 
    });

这里可以看到，SimpleCondition 的泛型参数也变成了 SubEvent，所以匹配出的事件就既 满足子类型限制，又符合过滤筛选的简单条件；这也是一个逻辑与的关系。

⚫ 终止条件（Stop Conditions）

对于循环模式而言，还可以指定一个“终止条件”（Stop Condition），**表示遇到某个特定事件时当前模式就不再继续循环匹配了**。

终止条件的定义是通过调用模式对象的**.until() 方法**来实现的， 同样传入一 个IterativeCondition 作为参数。需要**注意**的是，**终止条件只与 oneOrMore() 或者oneOrMore().optional()结合使用。**因为在这种循环模式下，我们不知道后面还有没有事件可以 匹配，只好把之前匹配的事件作为状态缓存起来继续等待，这等待无穷无尽；如果一直等下去， 缓存的状态越来越多，最终会耗尽内存。所以这种循环模式**必须有个终点，当.until()指定的条件满足时，循环终止，这样就可以清空状态释放内存了。**

### 12.3.2 组合模式 ###

有了定义好的个体模式，就可以尝试按一定的顺序把它们连接起来，定义一个完整的复杂事件匹配规则了。这种**将多个个体模式组合起来的完整模式**，就叫作“**组合模式**”（Combining Pattern），为了跟个体模式区分有时也叫作“**模式序列**”（Pattern Sequence）。

一个组合模式有以下形式：

Pattern<Event, ?> pattern = Pattern 
    .<Event>begin("start").where(...) 
     .next("next").where(...) 
     .followedBy("follow").where(...) 
     ...

可以看到，组合模式确实就是一个“模式序列”，是用诸如 begin、next、followedBy 等表 示先后顺序的“连接词”将个体模式串连起来得到的。在这样的语法调用中，**每个事件匹配的 条件是什么、各个事件之间谁先谁后、近邻关系如何都定义得一目了然。**每一个“连接词”方 法调用之后，得到的都仍然是一个 Pattern 的对象；所以从 Java 对象的角度看，组合模式与个 体模式是一样的，都是 Pattern。

**1. 初始模式（Initial Pattern）**

所有的组合模式，都必须以一个“**初始模式**”开头；而初始模式必须通过调用 Pattern 的 静态方法.begin()来创建。如下所示：

Pattern<Event, ?> start = Pattern.<Event>begin("start");

这里我们调用 Pattern 的.begin()方法创建了一个初始模式。传入的 String 类型的参数就是模式的名称；而 **begin 方法需要传入一个类型参数**，这就是模式**要检测流中事件的基本类型**， 这里我们定义为 Event。调用的结果返回一个 Pattern 的对象实例。

Pattern 有**两个泛型参数**，第一个就是**检测事件的基本类型** Event，跟 begin 指定的类型一致；第二个则是**当前模式里事件的子类型**，由子类型限制条件指定。我们**这里用类型通配符（？）代替，就可以从上下文直接推断**了。

**2. 近邻条件（Contiguity Conditions）**

在初始模式之后，我们就可以按照复杂事件的顺序追加模式，组合成模式序列了。模式之间的组合是通过一些“连接词”方法实现的，这些连接词指明了先后事件之间有着怎样的近邻 关系，这就是所谓的“近邻条件”（Contiguity Conditions，也叫“连续性条件”）。 Flink CEP 中提供了三种近邻关系：

⚫ 严格近邻（Strict Contiguity）

如图所示，**匹配的事件严格地按顺序一个接一个出现，中间不会有任何其他事件。** 代码中对应的就是 Pattern 的**.next()方法**，名称上就能看出来，“下一个”自然就是**紧挨着**的。

⚫ 宽松近邻（Relaxed Contiguity）

如图所示，**宽松近邻只关心事件发生的顺序，而放宽了对匹配事件的“距离”要求**， 也就是说两个匹配的事件之间可以有其他不匹配的事件出现。代码中对应.followedBy()方法， 很明显这表示“跟在后面”就可以，不需要紧紧相邻。

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⚫ 非确定性宽松近邻（Non-Deterministic Relaxed Contiguity）

**比配结果：（非确定性宽松近邻》=宽松近邻）**

这种近邻关系更加宽松。所谓“非确定性”是指**可以重复使用之前已经匹配过的事件**；这种近邻条件下匹配到的不同复杂事件，可以以同一个事件作为开始，所以匹配结果一般会比宽松近邻更多，如图所示。代码中对应**.followedByAny()方法**。

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从图中可以看到，我们定义的模式序列中有两个个体模式：一是“选择圆形事件”，一是“选 择三角形事件”；这时它们之间的近邻条件就会导致匹配出的复杂事件有所不同。很明显，严格近邻由于条件苛刻，匹配的事件最少；宽松近邻可以匹配不紧邻的事件，匹配结果会多一些； 而非确定性宽松近邻条件最为宽松，可以匹配到最多的复杂事件。

**3. 其他限制条件**

除了上面提到的 **next()、followedBy()、followedByAny()**可以分别表示三种近邻条件，我们还可以用否定的“连接词”来组合个体模式。主要包括：

⚫ .notNext()

> 表示前一个模式**匹配到的事件后面**，**不能紧跟着某种事件**。

⚫ .notFollowedBy()

> **表示前一个模式匹配到的事件后面，不会出现某种事件。**这里需要注意，由于notFollowedBy()是没有严格限定的；流数据不停地到来，我们永远不能保证之后“不会出现某种事件”。所以一个模式序列不能以 notFollowedBy()结尾，这个限定条件主要用来表示“**两个事件中间不会出现某种事件**”。

另外，Flink CEP 中还可以为模式指定一个时间限制，这是通过调用**.within()方法**实现的。 方法传入一个时间参数，这是模式序列中**第一个事件到最后一个事件之间的最大时间间隔，只有在这期间成功匹配的复杂事件才是有效的。**一个模式序列中**只能有一个时间限制，调 用.within()的位置不限**；如果**多次调用**则会以**最小的那个时间间隔为准**。

下面是模式序列中所有限制条件在代码中的定义：

// 严格近邻条件 
    Pattern<Event, ?> strict = start.next("middle").where(...); 
     
    // 宽松近邻条件 
    Pattern<Event, ?> relaxed = start.followedBy("middle").where(...); 
     
    // 非确定性宽松近邻条件 
    Pattern<Event, ?> nonDetermin = start.followedByAny("middle").where(...); 
     
    // 不能严格近邻条件 
    Pattern<Event, ?> strictNot = start.notNext("not").where(...); 
     
    // 不能宽松近邻条件 
    Pattern<Event, ?> relaxedNot = start.notFollowedBy("not").where(...); 
     
    // 时间限制条件 
    middle.within(Time.seconds(10));

**4. 循环模式中的近邻条件**

之前我们讨论的都是模式序列中限制条件，主要用来指定前后发生的事件之间的近邻关系。 而循环模式虽说是个体模式，却也可以匹配多个事件；那这些事件之间自然也会有近邻关系的 讨论。

在循环模式中，近邻关系同样有三种：严格近邻、宽松近邻以及非确定性宽松近邻。对于 定义了量词（如 oneOrMore()、times()）的循环模式，默认内部采用的是宽松近邻。也就是说， 当循环匹配多个事件时，它们中间是可以有其他不匹配事件的；相当于用单例模式分别定义、 再用 followedBy()连接起来。这就解释了在 12.2.2 小节的示例代码中，为什么我们检测连续三次登录失败用了三个单例模式来分别定义，而没有直接指定 times(3)：因为我们需要三次登录失败必须是严格连续的，中间不能有登录成功的事件，而 times()默认是宽松近邻关系。

不过把多个同样的单例模式组合在一起，这种方式还是显得有些笨拙了。连续三次登录失败看起来不太复杂，那如果要检测连续 100 次登录失败呢？显然使用 times()是更明智的选择。 不过它默认匹配事件之间是宽松近邻关系，我们可以通过调用额外的方法来改变这一点。

⚫ .consecutive()

> **为循环模式中的匹配事件增加严格的近邻条件，保证所有匹配事件是严格连续的。**

也就是 说，一旦中间出现了不匹配的事件，当前循环检测就会终止。这起到的效果跟模式序列中的next()一样，需要与循环量词 times()、oneOrMore()配合使用。

于是，12.2.2 小节中检测连续三次登录失败的代码可以改成：

// 1. 定义 Pattern，登录失败事件，循环检测 3 次 
    Pattern<LoginEvent, LoginEvent> pattern = Pattern 
     .<LoginEvent>begin("fails") 
     .where(new SimpleCondition<LoginEvent>() { 
     @Override 
     public boolean filter(LoginEvent loginEvent) throws Exception { 
     return loginEvent.eventType.equals("fail"); 
     } 
     }).times(3).consecutive();

⚫ .allowCombinations()

**除严格近邻外，也可以为循环模式中的事件指定非确定性宽松近邻条件，表示可以重复使用已经匹配的事件 。** 这需要调用 .allowCombinations() 方法来实现，实现的效果与**.followedByAny()**相同。

### 12.3.3 模式组 ###

一般来说，代码中定义的模式序列，就是我们在业务逻辑中匹配复杂事件的规则。不过在有些非常复杂的场景中，可能需要划分多个“阶段”，每个“阶段”又有一连串的匹配规则。为了 应对这样的需求，**Flink CEP 允许我们以“嵌套”的方式来定义模式**。

之前在模式序列中，我们用 begin()、next()、followedBy()、followedByAny()这样的“连 接词”来组合个体模式，这些方法的参数就是一个个体模式的名称；而现在它们可以直接以一个模式序列作为参数，就将模式序列又一次连接组合起来了。这样得到的就是一个“模式组” （Groups of Patterns）。

在模式组中，**每一个模式序列就被当作了某一阶段的匹配条件，返回的类型是一个GroupPattern**。而 GroupPattern 本身是 Pattern 的子类；所以个体模式和组合模式能调用的方法， 比如 times()、oneOrMore()、optional()之类的量词，模式组一般也是可以用的。

具体在代码中的应用如下所示：

// 以模式序列作为初始模式 
    Pattern<Event, ?> start = Pattern.begin( 
    Pattern.<Event>begin("start_start").where(...) 
    .followedBy("start_middle").where(...) 
    ); 
     
    // 在 start 后定义严格近邻的模式序列，并重复匹配两次 
    Pattern<Event, ?> strict = start.next( 
    Pattern.<Event>begin("next_start").where(...) 
    .followedBy("next_middle").where(...) 
    ).times(2); 
     
    // 在 start 后定义宽松近邻的模式序列，并重复匹配一次或多次 
    Pattern<Event, ?> relaxed = start.followedBy( 
    Pattern.<Event>begin("followedby_start").where(...) 
    .followedBy("followedby_middle").where(...) 
    ).oneOrMore(); 
     
    //在 start 后定义非确定性宽松近邻的模式序列，可以匹配一次，也可以不匹配 
    Pattern<Event, ?> nonDeterminRelaxed = start.followedByAny( 
    Pattern.<Event>begin("followedbyany_start").where(...) 
    .followedBy("followedbyany_middle").where(...) 
    ).optional();

### 12.3.4 匹配后跳过策略 ###

在 Flink CEP 中，由于有循环模式和非确定性宽松近邻的存在，同一个事件有可能会重复利用，被分配到不同的匹配结果中。这样会导致匹配结果规模增大，有时会显得非常冗余。当然，非确定性宽松近邻条件，本来就是为了放宽限制、扩充匹配结果而设计的；我们主要是针对循环模式来考虑匹配结果的精简。

之前已经讲过，如果对循环模式增加了.greedy()的限制，那么就会“尽可能多地”匹配事件，这样就可以砍掉那些子集上的匹配了。不过这种方式还是略显简单粗暴，如果我们想要精确控制事件的匹配应该跳过哪些情况，那就需要制定另外的策略了。

**在 Flink CEP 中，提供了模式的“匹配后跳过策略”（After Match Skip Strategy），专门用来精准控制循环模式的匹配结果。**这个策略可以在 Pattern 的**初始模式定义**中，**作为 begin()的 第二个参数传入**：

Pattern.begin("start", AfterMatchSkipStrategy.noSkip()) 
    .where(...) 
     ...

匹配后跳过策略 AfterMatchSkipStrategy 是一个抽象类，它有多个具体的实现，可以通过调用对应的静态方法来返回对应的策略实例。这里我们配置的是不做跳过处理，这也是默认策略。

下面我们举例来说明不同的跳过策略。例如我们要检测的复杂事件模式为：开始是用户名 为 a 的事件（简写为事件 a，下同），可以重复一次或多次；然后跟着一个用户名为 b 的事件，a 事件和 b 事件之间可以有其他事件（宽松近邻）。用简写形式可以直接写作：“a+ followedBy b”。在代码中定义 Pattern 如下：

Pattern.<Event>begin("a").where(new SimpleCondition<Event>() { 
     @Override 
     public boolean filter(Event value) throws Exception { 
     return value.user.equals("a"); 
     } 
    }).oneOrMore() 
    .followedBy("b").where(new SimpleCondition<Event>() { 
     @Override 
     public boolean filter(Event value) throws Exception { 
     return value.user.equals("b"); 
     } 
    });

我们如果输入事件序列“a a a b”——这里为了区分前后不同的 a 事件，可以记作“a1 a2 a3 b”——那么应该检测到 6 个匹配结果：（a1 a2 a3 b），（a1 a2 b），（a1 b），（a2 a3 b），（a2 b）， （a3 b）。如果在初始模式的量词.oneOrMore()后加上.greedy()定义为贪心匹配，那么结果就是： （a1 a2 a3 b），（a2 a3 b），（a3 b），每个事件作为开头只会出现一次。

接下来我们讨论不同跳过策略对匹配结果的影响：

⚫ 不跳过（NO\_SKIP）

> 代码调用**AfterMatchSkipStrategy.noSkip()**。这是**默认策略**，所有可能的匹配都会输出。所以这里会输出完整的 6 个匹配。

⚫ 跳至下一个（SKIP\_TO\_NEXT）

> 代码调用 **AfterMatchSkipStrategy.skipToNext()**。找到一个 a1 开始的最大匹配之后，跳过a1 开始的所有其他匹配，直接从下一个 a2 开始匹配起。当然 a2 也是如此跳过其他匹配。最 终得到（a1 a2 a3 b），（a2 a3 b），（a3 b）。可以看到，这种跳过策略跟使用.greedy()效果是相同的。

⚫ 跳过所有子匹配（SKIP\_PAST\_LAST\_EVENT）

> 代码调用 **AfterMatchSkipStrategy.skipPastLastEvent()**。找到 a1 开始的匹配（a1a2a3b）之 后，直接跳过所有 a1 直到 a3 开头的匹配，相当于把这些子匹配都跳过了。最终得到（a1a2a3b），这是最为精简的跳过策略。

⚫ 跳至第一个（SKIP\_TO\_FIRST\[a\]）

> 代码调用 **AfterMatchSkipStrategy.skipToFirst(“a”)**，这里传入一个参数，指明跳至哪个模式 的第一个匹配事件。找到 a1 开始的匹配（a1a2a3b）后，跳到以最开始一个 a（也就是 a1） 为开始的匹配，相当于只留下 a1 开始的匹配。最终得到（a1a2a3b），（a1a2b），（a1b）。

⚫ 跳至最后一个（SKIP\_TO\_LAST\[a\]）

> 代码调用 **AfterMatchSkipStrategy.skipToLast(“a”)**，同样传入一个参数，指明跳至哪个模式的最后一个匹配事件。找到 a1 开始的匹配（a1 a2 a3 b）后，跳过所有 a1、a2 开始的匹配，跳到以最后一个 a（也就是 a3）为开始的匹配。最终得到（a1a2a3b），（a3b）。

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