背景
上游 Kafka 数据为 debezium-json 格式，由 Flink SQL 关联 Kafka Stream 和 Dim 表打宽写入，由于上有任务重启回到至同一条数据多次进行下游 kafka 导致下游 Flink Stream API 消费导致数据重复处理； 目前的数据格式为 debezium-json 格式，主要的标识符为 C 和 D 标识的数据（包括新增的 C 的数据，删除场景的 D 的数据以及更新场景下被拆分为 D 和 C 标识的数据）
去重思路
参考 Flink SQL 的去重思路，将数据根据唯一标识进行 KEY-BY 操作，并将进入的数据进行存储，根据数据标识 C 或者 D 进行不同逻辑处理：
D 数据进入：需要判断是否之前有处理输出 C 标记数据，如果有则可以将 D 数据直接输出，并且如果 C 数据输出条数大于 1 ，则需要移除一条存储的 C 标记状态并输出该 C 标记数据（即 UPDATE场景触发）；如果 C 标记数据为 0，标识没有输出则 D 标记数据也不可输出，存入状态等待 C 标记数据进入处理；如果 C 标记数据为 1，则只需要删除存储的 C 标记状态（即 删除场景触发）。C 数据进入：与 D 数据处理类似，C 数据可以抵消存储在状态中的 D 数据，如果数据第一次进入直接输出 C 并存储；如果 C 数据已有存储，则将当前进入的 C 数据进行存储不可输出（即 重复写入）；如果 D 数据大于 0，则 C 和 D 同时输出并移除存储的一条 D 数据（即 更新场景）。
C 数据处理逻辑
D 数据处理逻辑
具体实现
public class DeduplicationFunction
extends KeyedProcessFunction
// 存储当前ID数据是否已有输出
ValueState
// D 标识数据存储
ListState
// C 标识数据存储
ListState
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
// 设置状态过期时间
final StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig.newBuilder(Time.days(1))
.neverReturnExpired()
.updateTtlOnCreateAndWrite()
.useProcessingTime()
.build();
final ValueStateDescriptor
new ValueStateDescriptor<>("isUnique-state", Boolean.class);
valueStateDescriptor.enableTimeToLive(ttlConfig);
isUniqueState = getRuntimeContext().getState(
valueStateDescriptor
);
final ListStateDescriptor
new ListStateDescriptor<>("deleteDataState-state", String.class);
deleteDataStateDesc.enableTimeToLive(ttlConfig);
deleteDataState = getRuntimeContext().getListState(
deleteDataStateDesc
);
final ListStateDescriptor
new ListStateDescriptor<>("createDataState-state", String.class);
createDataStateDesc.enableTimeToLive(ttlConfig);
createDataState = getRuntimeContext().getListState(
createDataStateDesc
);
}
@Override
public void processElement(String value, Context ctx, Collector
final JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(value);
final String op = jsonObject.getString("op");
Boolean isUnique = isUniqueState.value();
// isUnique 为 true 说明输出了 C 标识的数据
if (null == isUnique || !isUnique) {
// 如果 isUnique 状态为false，
// 说明之前未处理过该数据，将该ID标记为处理过，
// 并输出该数据
if (op.equalsIgnoreCase("c")) {
// 如果当前数据是C类型
createDataState.add(value);
out.collect(value);
} else if (op.equalsIgnoreCase("d")) {
// 如果当前数据是D类型, 为不可输出数据，存入状态
deleteDataState.add(value);
}
isUniqueState.update(true);
} else {
final List
IteratorUtils.toList(createDataState.get().iterator());
final List
IteratorUtils.toList(deleteDataState.get().iterator());
// 如果 isUnique 状态为 true ，说明之前已经处理过该数据
if (op.equalsIgnoreCase("d")) {
// 如果当前数据是D类型
// 查找之前是否存在一个 C 操作的版本，
// 如果存在则输出之前的 C 操作数据，
// 否则将当前的 D 操作数据存储在 Keyed List State 中
if (createDataList.size() > 0) {
out.collect(value);
// 将当前 D 操作数据抵消掉之前积累的 C
// 操作数据列表中的一个 C 操作数据
if (createDataList.size() > 1)
// 如果 C 标记数据大于 1 则从存储中移除一个并和 D 数据一起输出
// 可理解为 UPDATE 操作
final String remove = createDataList.remove(0);
// c 和 d 都输出
out.collect(remove);
} else {
// 移除之前存储的 C 状态数据
createDataList.remove(0);
}
createDataState.update(createDataList);
} else {
delDataList.add(value);
deleteDataState.update(delDataList);
}
} else {
// C 标记数据
if (delDataList.size() > 0) {
// 将当前 D 操作数据抵消掉之前积累的 C
// 操作数据 列表中的一个 C 操作数据
final String remove = delDataList.remove(0);
deleteDataState.update(delDataList);
// c 和 d 都输出
out.collect(remove);
out.collect(value);
} else if (createDataList.size() > 0) {
createDataList.add(value);
createDataState.update(createDataList);
} else {
// 当前 状态中 C 数据 和 D 数据都为0 即 相当于 isUnique = false 状态
// 所以需要将 C 数据存储
createDataState.add(value);
out.collect(value);
}
}
}
}
}
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