百度面試：Flink CEP 復雜事件處理是什么？原理是怎么樣的？哪些場景可以使用？
作者：甜獲師兄
復雜事件處理是一種用于檢測事件流中特定模式的技術。在Apache Flink中，CEP是一個強大的功能，允許用戶定義復雜的事件模式，并在實時數據流中識別這些模式。
一、CEP概述及原理
復雜事件處理(Complex Event Processing, CEP)是一種用于檢測事件流中特定模式的技術。在Apache Flink中，CEP是一個強大的功能，允許用戶定義復雜的事件模式，并在實時數據流中識別這些模式。
Flink中的CEP（Match Recognize）只支持處理插入型(insert-only)的變更，并且只產生插入型的輸出。這是因為CEP主要關注的是事件序列的匹配，而不是對已有事件的更新或刪除。
二、CEP的核心原理
1. 基本概念
CEP的核心思想是定義一系列事件模式，然后在事件流中尋找符合這些模式的事件序列。主要概念包括：
- 事件(Event): 數據流中的單個數據記錄
- 模式(Pattern): 定義要匹配的事件序列規則
- 匹配(Match): 符合模式定義的事件序列
- 復雜事件(Complex Event): 從匹配中提取并生成的高級事件
2. CEP處理流程
- 模式定義: 用戶定義要檢測的事件模式
- NFA構建: 將模式轉換為非確定性有限自動機(NFA)
- 狀態管理: 維護每個潛在匹配的狀態
- 模式檢測: 使用NFA對輸入事件流進行匹配
- 結果處理: 處理匹配結果并生成復雜事件
3. NFA狀態機原理
CEP使用非確定性有限自動機(NFA)來表示和檢測模式。NFA由以下部分組成：
- 狀態(State): 表示模式匹配的進度
- 轉移(Transition): 定義從一個狀態到另一個狀態的條件
- 并行狀態: NFA可以同時處于多個狀態，跟蹤多個潛在匹配
4. 時間語義
CEP支持不同的時間語義，影響事件的處理順序和超時計算：
- 處理時間(Processing Time): 基于系統時鐘的時間
- 事件時間(Event Time): 基于事件自身攜帶的時間戳
- 攝入時間(Ingestion Time): 事件進入Flink系統的時間
5. 窗口和超時機制
CEP提供窗口和超時機制來限制模式匹配的范圍：
- 時間窗口: 限制匹配的時間范圍
- 計數窗口: 限制匹配的事件數量
- 超時處理: 定義模式匹配的最大等待時間
三、Flink中的CEP實現
在Flink中，CEP主要通過兩種方式實現：
- DataStream API: 使用PatternStream和相關API
- SQL/Table API: 使用MATCH_RECOGNIZE子句
1. CEP在Flink中的架構
2. Process Table Functions (PTFs)與CEP
Flink中的Process Table Functions (PTFs)是一種強大的函數類型，可以用于實現復雜的事件處理邏輯，包括CEP功能。
PTFs可以接收表作為輸入，并產生新的表作為輸出。它們可以訪問Flink的狀態管理、事件時間和定時器服務，以及底層表的變更日志，這些特性使其非常適合實現CEP功能。
四、CEP的應用場景
CEP在多個領域有廣泛應用：
- 金融交易監控: 檢測欺詐模式和異常交易
- 物聯網數據分析: 識別設備狀態變化和故障模式
- 業務流程監控: 跟蹤業務流程的執行和異常
- 網絡安全: 檢測入侵和異常訪問模式
- 用戶行為分析: 識別用戶行為模式和意圖
五、CEP樣例代碼
1. 使用Process Table Functions實現購物車處理
以下是一個使用PTF實現的購物車處理示例，展示了如何處理復雜的事件序列：
這個示例展示了一個購物車處理器，它能夠處理ADD、REMOVE和CHECKOUT事件，并在用戶不活動時發送提醒。這是CEP的一個典型應用場景。
代碼實現：
這段代碼定義了一個CheckoutProcessor類，它繼承自ProcessTableFunction，并使用ShoppingCart類來存儲狀態。ShoppingCart類維護了一個產品ID到數量的映射，并提供了添加、刪除和檢查內容的方法。
eval方法是主要的處理邏輯，它接收上下文、購物車狀態、事件和時間間隔參數。根據事件類型（ADD、REMOVE、CHECKOUT等），它會更新購物車狀態并設置定時器。
2. 使用SQL實現CEP
以下是使用SQL的MATCH_RECOGNIZE子句實現CEP的示例：
SELECT *
FROM Clickstream
MATCH_RECOGNIZE (
PARTITION BY userId
ORDER BY eventTime
MEASURES
FIRST(A.eventTime) AS startTime,
LAST(B.eventTime) AS endTime,
COUNT(B.eventType) AS clickCount
PATTERN (A B+ C)
DEFINE
A AS A.eventType = 'LOGIN',
B AS B.eventType = 'CLICK',
C AS C.eventType = 'LOGOUT'
) AS UserSessions這個SQL查詢定義了一個模式，用于識別用戶會話：從登錄開始，包含一個或多個點擊，然后以登出結束。
3. 使用DataStream API實現CEP
// 定義輸入事件類
public class LoginEvent {
private String userId;
private String eventType;
private long timestamp;
// 構造函數、getter和setter
}
// 創建數據流
DataStream<LoginEvent> loginEventStream = ...
// 定義模式
Pattern<LoginEvent, ?> pattern = Pattern.<LoginEvent>begin("start")
.where(event -> event.getEventType().equals("LOGIN"))
.next("middle")
.where(event -> event.getEventType().equals("CLICK"))
.oneOrMore()
.next("end")
.where(event -> event.getEventType().equals("LOGOUT"));
// 創建PatternStream
PatternStream<LoginEvent> patternStream = CEP.pattern(
loginEventStream.keyBy(event -> event.getUserId()),
pattern);
// 定義匹配結果處理
DataStream<UserSession> result = patternStream.select(
(Map<String, List<LoginEvent>> pattern) -> {
LoginEvent start = pattern.get("start").get(0);
List<LoginEvent> middle = pattern.get("middle");
LoginEvent end = pattern.get("end").get(0);
return new UserSession(
start.getUserId(),
start.getTimestamp(),
end.getTimestamp(),
middle.size()
);
}
);這個示例使用DataStream API定義了與上面SQL相同的模式，用于識別用戶會話。
六、CEP的高級特性
1. 模式組合
CEP允許組合多個基本模式來創建復雜模式：
- 連續模式: 事件必須按順序連續出現
- 松散模式: 允許中間有不匹配的事件
- 非確定性松散模式: 允許跳過可能匹配后續模式的事件
2. 量詞
模式可以使用量詞來指定事件出現的次數：
- 一次或多次(+): 事件必須至少出現一次
- 零次或多次(*): 事件可以不出現或出現多次
- 零次或一次(?): 事件可以不出現或出現一次
- 指定次數{n}: 事件必須恰好出現n次
- 范圍{n,m}: 事件必須出現n到m次
3. 條件
模式可以使用各種條件來篩選事件：
- 簡單條件: 基于事件屬性的簡單比較
- 迭代條件: 基于之前匹配事件的條件
- 停止條件: 定義何時停止匹配模式
4. 時間約束
CEP支持基于時間的約束：
- 時間窗口: 限制整個模式匹配的時間范圍
- 事件間隔: 限制連續事件之間的最大時間間隔
- 模式超時: 定義模式匹配的最大等待時間
七、CEP的性能優化
1. 狀態管理優化
CEP需要維護大量狀態來跟蹤潛在匹配，優化狀態管理至關重要：
- 狀態壓縮: 減少每個潛在匹配的存儲空間
- 早期丟棄: 盡早丟棄不可能完成的匹配
- 共享狀態: 在可能的情況下共享狀態
2. NFA優化
優化NFA可以提高匹配效率：
- 狀態合并: 合并等價狀態
- 轉移優化: 優化狀態轉移條件
- 并行處理: 利用并行性加速匹配
3. 分區策略
選擇合適的分區策略可以提高CEP的性能：
- 鍵選擇: 選擇合適的鍵進行分區
- 負載均衡: 確保分區之間的負載均衡
- 數據傾斜處理: 處理數據傾斜問題
八、CEP的實際應用示例
1. 信用卡欺詐檢測
// 定義信用卡交易事件
public class Transaction {
private String cardNumber;
private double amount;
private String location;
private long timestamp;
// 構造函數、getter和setter
}
// 定義欺詐檢測模式
Pattern<Transaction, ?> fraudPattern = Pattern.<Transaction>begin("first")
.where(transaction -> transaction.getAmount() > 0)
.next("second")
.where(transaction -> transaction.getAmount() > 0)
.within(Time.minutes(5));
// 添加條件
fraudPattern = fraudPattern
.where(new SimpleCondition<Transaction>() {
@Override
public boolean filter(Transaction first, Transaction second) {
// 檢查兩個交易是否在不同位置且金額增加
return !first.getLocation().equals(second.getLocation()) &&
second.getAmount() > first.getAmount() * 2;
}
});
// 應用模式到交易流
PatternStream<Transaction> patternStream = CEP.pattern(
transactionStream.keyBy(Transaction::getCardNumber),
fraudPattern);
// 處理匹配結果
DataStream<Alert> alerts = patternStream.select(
(Map<String, List<Transaction>> pattern) -> {
Transaction first = pattern.get("first").get(0);
Transaction second = pattern.get("second").get(0);
return new Alert(
first.getCardNumber(),
"Suspicious transactions detected",
Arrays.asList(first, second)
);
}
);2. 設備故障預測
在物聯網場景中，CEP可以用于預測設備故障。以下是一個示例，用于檢測溫度異常模式：
// 定義設備傳感器事件
public class SensorReading {
private String deviceId;
private double temperature;
private double pressure;
private long timestamp;
// 構造函數、getter和setter
}
// 定義故障預測模式
Pattern<SensorReading, ?> failurePattern = Pattern.<SensorReading>begin("rising")
.where(reading -> reading.getTemperature() > 80)
.followedBy("high")
.where(reading -> reading.getTemperature() > 90)
.followedBy("critical")
.where(reading -> reading.getTemperature() > 100)
.within(Time.minutes(10));
// 應用模式到傳感器數據流
PatternStream<SensorReading> patternStream = CEP.pattern(
sensorStream.keyBy(SensorReading::getDeviceId),
failurePattern);
// 處理匹配結果
DataStream<Alert> alerts = patternStream.select(
(Map<String, List<SensorReading>> pattern) -> {
SensorReading rising = pattern.get("rising").get(0);
SensorReading high = pattern.get("high").get(0);
SensorReading critical = pattern.get("critical").get(0);
return new Alert(
rising.getDeviceId(),
"Temperature rising rapidly, possible failure imminent",
Arrays.asList(rising, high, critical)
);
}
);3. 網絡安全監控
CEP可以用于檢測網絡安全威脅，如多次失敗登錄嘗試：
// 定義登錄事件
public class LoginAttempt {
private String userId;
private String ipAddress;
private boolean success;
private long timestamp;
// 構造函數、getter和setter
}
// 定義安全威脅模式
Pattern<LoginAttempt, ?> securityPattern = Pattern.<LoginAttempt>begin("first_failure")
.where(attempt -> !attempt.isSuccess())
.followedBy("second_failure")
.where(attempt -> !attempt.isSuccess())
.followedBy("third_failure")
.where(attempt -> !attempt.isSuccess())
.within(Time.minutes(2));
// 應用模式到登錄嘗試流
PatternStream<LoginAttempt> patternStream = CEP.pattern(
loginStream.keyBy(LoginAttempt::getUserId),
securityPattern);
// 處理匹配結果
DataStream<SecurityAlert> alerts = patternStream.select(
(Map<String, List<LoginAttempt>> pattern) -> {
LoginAttempt first = pattern.get("first_failure").get(0);
LoginAttempt third = pattern.get("third_failure").get(0);
return new SecurityAlert(
first.getUserId(),
"Multiple failed login attempts detected",
first.getIpAddress(),
first.getTimestamp(),
third.getTimestamp()
);
}
);九、CEP的高級實現技術
1. 共享狀態和狀態后端
CEP在處理大規模事件流時需要高效的狀態管理。Flink提供了多種狀態后端選項：
- 內存狀態后端: 適用于小規模狀態，提供最高性能
- 文件系統狀態后端: 將狀態存儲在文件系統中，適用于大規模狀態
- RocksDB狀態后端: 使用RocksDB存儲狀態，支持增量檢查點
CEP操作符使用這些狀態后端來存儲NFA的當前狀態和部分匹配，確保在發生故障時能夠恢復處理。
2. 檢查點和恢復機制
Flink的檢查點機制確保CEP處理的容錯性：
- 檢查點: 定期保存CEP操作符的狀態
- 恢復: 在故障發生時從最近的檢查點恢復
- 精確一次處理: 確保事件在恢復后不會被重復處理
3. 延遲事件處理
在事件時間語義下，CEP需要處理延遲到達的事件：
- 水印: 使用水印來標記事件時間的進展
- 側輸出: 將延遲事件發送到側輸出流
- 允許延遲: 配置允許的最大延遲時間
4. 動態模式更新
在某些場景下，需要動態更新CEP模式：
- 模式版本控制: 管理不同版本的模式
- 狀態遷移: 在模式更新時遷移現有狀態
- 平滑過渡: 確保模式更新不會中斷處理
十、CEP與其他Flink功能的集成
1. 與窗口操作的集成
CEP可以與Flink的窗口操作結合使用：
// 定義帶窗口的CEP模式
Pattern<Event, ?> pattern = Pattern.<Event>begin("start")
.where(/* 條件 */)
.followedBy("end")
.where(/* 條件 */);
// 應用模式到窗口化的數據流
PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(
eventStream
.keyBy(Event::getKey)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5))),
pattern);2. 與ProcessFunction的集成
CEP可以與低級ProcessFunction結合使用，實現更復雜的處理邏輯：
// 定義CEP模式
Pattern<Event, ?> pattern = Pattern.<Event>begin("start")
.where(/* 條件 */)
.followedBy("end")
.where(/* 條件 */);
// 創建PatternStream
PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(
eventStream.keyBy(Event::getKey),
pattern);
// 使用ProcessFunction處理匹配結果
DataStream<Result> results = patternStream.process(
new PatternProcessFunction<Event, Result>() {
@Override
public void processMatch(
Map<String, List<Event>> match,
Context ctx,
Collector<Result> out) throws Exception {
// 訪問定時器服務
TimerService timerService = ctx.timerService();
// 注冊定時器
timerService.registerEventTimeTimer(System.currentTimeMillis() + 1000);
// 輸出結果
out.collect(new Result(/* ... */));
}
});3. 與Table API的集成
CEP可以通過SQL的MATCH_RECOGNIZE子句與Table API集成：
// 創建表環境
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
// 注冊表
tableEnv.createTemporaryView("Events", eventStream);
// 使用MATCH_RECOGNIZE進行CEP
Table result = tableEnv.sqlQuery(
"SELECT *\n" +
"FROM Events\n" +
"MATCH_RECOGNIZE (\n" +
" PARTITION BY userId\n" +
" ORDER BY eventTime\n" +
" MEASURES\n" +
" A.eventTime AS startTime,\n" +
" B.eventTime AS endTime\n" +
" PATTERN (A B)\n" +
" DEFINE\n" +
" A AS A.eventType = 'start',\n" +
" B AS B.eventType = 'end'\n" +
") AS Matches"
);十一、完整示例
1. 電子商務用戶行為分析
以下是一個完整的電子商務用戶行為分析示例，使用CEP檢測用戶的購買模式：
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.cep.CEP;
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.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import java.time.Duration;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class ShoppingPatternDetection {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 定義水印策略，允許1分鐘的延遲
WatermarkStrategy<UserAction> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
.<UserAction>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofMinutes(1))
.withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getTimestamp());
// 創建用戶行為數據流
DataStream<UserAction> userActions = env.fromSource(
new UserActionSource(),
watermarkStrategy,
"User Actions");
// 定義購買模式：瀏覽 -> 加入購物車 -> 結賬
Pattern<UserAction, ?> purchasePattern = Pattern.<UserAction>begin("browse")
.where(new SimpleCondition<UserAction>() {
@Override
public boolean filter(UserAction action) {
return action.getType().equals("BROWSE");
}
})
.followedBy("add_to_cart")
.where(new SimpleCondition<UserAction>() {
@Override
public boolean filter(UserAction action) {
return action.getType().equals("ADD_TO_CART");
}
})
.followedBy("checkout")
.where(new SimpleCondition<UserAction>() {
@Override
public boolean filter(UserAction action) {
return action.getType().equals("CHECKOUT");
}
})
.within(Time.hours(24));
// 應用模式到數據流
PatternStream<UserAction> patternStream = CEP.pattern(
userActions.keyBy(UserAction::getUserId),
purchasePattern);
// 處理匹配結果
DataStream<PurchaseSequence> purchaseSequences = patternStream.select(
(Map<String, List<UserAction>> pattern) -> {
UserAction browse = pattern.get("browse").get(0);
UserAction addToCart = pattern.get("add_to_cart").get(0);
UserAction checkout = pattern.get("checkout").get(0);
return new PurchaseSequence(
browse.getUserId(),
browse.getProductId(),
browse.getTimestamp(),
checkout.getTimestamp(),
checkout.getAmount()
);
}
);
// 輸出結果
purchaseSequences.print();
// 執行作業
env.execute("Shopping Pattern Detection");
}
// 用戶行為事件類
public static class UserAction {
private String userId;
private String type;
private String productId;
private double amount;
private long timestamp;
// 構造函數、getter和setter
public UserAction(String userId, String type, String productId, double amount, long timestamp) {
this.userId = userId;
this.type = type;
this.productId = productId;
this.amount = amount;
this.timestamp = timestamp;
}
public String getUserId() { return userId; }
public String getType() { return type; }
public String getProductId() { return productId; }
public double getAmount() { return amount; }
public long getTimestamp() { return timestamp; }
}
// 購買序列結果類
public static class PurchaseSequence {
private String userId;
private String productId;
private long startTime;
private long endTime;
private double amount;
// 構造函數、getter和setter
public PurchaseSequence(String userId, String productId, long startTime, long endTime, double amount) {
this.userId = userId;
this.productId = productId;
this.startTime = startTime;
this.endTime = endTime;
this.amount = amount;
}
@Override
public String toString() {
return "PurchaseSequence{" +
"userId='" + userId + '\'' +
", productId='" + productId + '\'' +
", startTime=" + startTime +
", endTime=" + endTime +
", amount=" + amount +
'}';
}
}
}2. 使用Process Table Function實現購物車處理
以下是一個完整的購物車處理示例，使用PTF實現：
import org.apache.flink.table.api.*;
import org.apache.flink.table.functions.ProcessTableFunction;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class ShoppingCartExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 創建表環境
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(EnvironmentSettings.inStreamingMode());
// 創建購物事件表
tableEnv.executeSql(
"CREATE TABLE ShoppingEvents (" +
" user_id STRING," +
" event_type STRING," +
" product_id BIGINT," +
" ts TIMESTAMP(3)," +
" WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND" +
") WITH (" +
" 'connector' = 'kafka'," +
" 'topic' = 'shopping_events'," +
" 'properties.bootstrap.servers' = 'kafka:9092'," +
" 'properties.group.id' = 'shopping-cart-processor'," +
" 'format' = 'json'" +
")"
);
// 創建輸出表
tableEnv.executeSql(
"CREATE TABLE CartEvents (" +
" user_id STRING," +
" checkout_type STRING," +
" items MAP<BIGINT, INT>," +
" ts TIMESTAMP(3)" +
") WITH (" +
" 'connector' = 'kafka'," +
" 'topic' = 'cart_events'," +
" 'properties.bootstrap.servers' = 'kafka:9092'," +
" 'format' = 'json'" +
")"
);
// 注冊PTF
tableEnv.createTemporarySystemFunction("CartProcessor", CartProcessor.class);
// 使用PTF處理購物事件
tableEnv.executeSql(
"INSERT INTO CartEvents " +
"SELECT user_id, checkout_type, items, ts FROM CartProcessor(" +
" events => TABLE ShoppingEvents PARTITION BY user_id," +
" on_time => DESCRIPTOR(ts)," +
" reminderInterval => INTERVAL '30' MINUTE," +
" timeoutInterval => INTERVAL '24' HOUR" +
")"
);
}
// 購物車處理器PTF
@DataTypeHint("ROW<checkout_type STRING, items MAP<BIGINT, INT>>")
public static class CartProcessor extends ProcessTableFunction<Row> {
// 購物車狀態類
public static class ShoppingCart {
public Map<Long, Integer> content = new HashMap<>();
public void addItem(long productId) {
content.compute(productId, (k, v) -> (v == null) ? 1 : v + 1);
}
public void removeItem(long productId) {
content.compute(productId, (k, v) -> (v == null || v == 1) ? null : v - 1);
}
public boolean hasContent() {
return !content.isEmpty();
}
}
// 主處理邏輯
public void eval(
Context ctx,
@StateHint ShoppingCart cart,
@ArgumentHint({TABLE_AS_SET, REQUIRE_ON_TIME}) Row events,
Duration reminderInterval,
Duration timeoutInterval
) {
String eventType = events.getFieldAs("event_type");
Long productId = events.getFieldAs("product_id");
switch (eventType) {
case "ADD":
cart.addItem(productId);
updateTimers(ctx, reminderInterval, timeoutInterval);
break;
case "REMOVE":
cart.removeItem(productId);
if (cart.hasContent()) {
updateTimers(ctx, reminderInterval, timeoutInterval);
} else {
ctx.clearAll();
}
break;
case "CHECKOUT":
if (cart.hasContent()) {
collect(Row.of("CHECKOUT", cart.content));
}
ctx.clearAll();
break;
}
}
// 定時器處理
public void onTimer(OnTimerContext ctx, ShoppingCart cart) {
switch (ctx.currentTimer()) {
case "REMINDER":
collect(Row.of("REMINDER", cart.content));
break;
case "TIMEOUT":
ctx.clearAll();
break;
}
}
// 更新定時器
private void updateTimers(Context ctx, Duration reminderInterval, Duration timeoutInterval) {
TimeContext<Instant> timeCtx = ctx.timeContext(Instant.class);
timeCtx.registerOnTime("REMINDER", timeCtx.time().plus(reminderInterval));
timeCtx.registerOnTime("TIMEOUT", timeCtx.time().plus(timeoutInterval));
}
}
}十二、高級CEP模式示例
1. 復雜條件模式
以下示例展示了如何使用復雜條件來定義CEP模式：
// 定義帶有復雜條件的模式
Pattern<StockEvent, ?> complexPattern = Pattern.<StockEvent>begin("start")
.where(new SimpleCondition<StockEvent>() {
@Override
public boolean filter(StockEvent event) {
return event.getPrice() > 100;
}
})
.followedBy("middle")
.where(new SimpleCondition<StockEvent>() {
@Override
public boolean filter(StockEvent event) {
return event.getVolume() > 1000;
}
})
.where(new IterativeCondition<StockEvent>() {
@Override
public boolean filter(StockEvent middle, Context<StockEvent> ctx) throws Exception {
// 訪問之前匹配的事件
StockEvent start = ctx.getEventsForPattern("start").iterator().next();
// 比較當前事件與之前事件
return middle.getPrice() < start.getPrice() * 0.9; // 價格下跌超過10%
}
})
.followedBy("end")
.where(new SimpleCondition<StockEvent>() {
@Override
public boolean filter(StockEvent event) {
return event.getVolume() > 2000;
}
})
.within(Time.hours(1));2. 量詞和循環模式
以下示例展示了如何使用量詞和循環模式：
// 定義帶有量詞的模式
Pattern<LogEvent, ?> quantifierPattern = Pattern.<LogEvent>begin("start")
.where(event -> event.getLevel().equals("INFO"))
.followedBy("warnings")
.where(event -> event.getLevel().equals("WARNING"))
.oneOrMore() // 匹配一個或多個WARNING事件
.optional() // 整個warnings模式是可選的
.followedBy("error")
.where(event -> event.getLevel().equals("ERROR"))
.times(1, 3) // 匹配1到3個ERROR事件
.within(Time.minutes(5));
// 定義循環模式
Pattern<SensorReading, ?> loopingPattern = Pattern.<SensorReading>begin("increasing")
.where(new SimpleCondition<SensorReading>() {
@Override
public boolean filter(SensorReading reading) {
return reading.getValue() > 0;
}
})
.oneOrMore()
.consecutive() // 要求連續匹配
.until(new SimpleCondition<SensorReading>() {
@Override
public boolean filter(SensorReading reading) {
return reading.getValue() < 0; // 直到值變為負數
}
});3. 組合模式
以下示例展示了如何組合多個模式：
// 定義子模式
Pattern<Event, ?> startPattern = Pattern.<Event>begin("start")
.where(event -> event.getType().equals("START"));
Pattern<Event, ?> middlePattern = Pattern.<Event>begin("process")
.where(event -> event.getType().equals("PROCESS"))
.oneOrMore();
Pattern<Event, ?> endPattern = Pattern.<Event>begin("end")
.where(event -> event.getType().equals("END"));
// 組合模式
Pattern<Event, ?> compositePattern = startPattern
.followedBy(middlePattern)
.followedBy(endPattern)
.within(Time.minutes(10));責任編輯：趙寧寧
來源：
大數據技能圈
