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女朋友问阿里双十一实时大屏如何实现，我惊呆一会，马上手把手教她背后的大数据技术_实时大屏显示是怎么实现的

作者：我家自动化 | 2024-03-14 09:19:33

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实时大屏显示是怎么实现的

女朋友问阿里双十一实时大屏如何实现，不懂技术的她居然好奇问这个，身为程序员的我只能用毕生所学开始跟她讲大数据技术。

全网最详细的大数据文章系列，强烈建议收藏加关注！

3、Flink官网介绍：https://flink.apache.org/

1、新基建和数字化转型助力大数据+AI多场景落地

前言

全网最详细的大数据笔记，轻松带你从入门到精通，该栏目每天更新，汇总知识分享

阿里双十一实时大屏背后的大数据技术

一、大数据相关概念剖析

1、什么是大数据？

2、数据分析基础概念

3、人工智能基础概念

4、人工智能+大数据分析场景案例

5、相亲场景用户画像分析场景案例

二、双十一面临的技术挑战

双11---世界级互联网技术超级工程！

阿里双11实时业务量和数据量每年都在大幅增长，去年双11的实时计算峰值达到了创纪录的每秒 40 亿条记录，数据体量也达到了惊人的7 TB 每秒，相当于一秒钟需要读完 500 万本《新华字典》。

可以实事求是的说：阿里的双 11 是一次全球商业、科技、数据、智能的大协同，是一个商业社会的大协同，更是一个技术的大协同，是名副其实的世界级互联网技术的超级工程！

短时间内处理这么大的数据量如何解决：高并发、高吞吐、低延迟、稳定性、安全性等问题？

当然，问题很多，解决方案很复杂，今天主要探讨大数据相关的技术解决方案其他技术方案，可以参考提供的扩展资料！

三、阿里双11大数据技术解决方案

1、Flink流批一体护驾双11

去年的双11，阿里的GMV成交总金额达到了 4982 亿，实时计算处理的流量洪峰创纪录地达到了每秒40亿条的记录，数据体量也达到了惊人的每秒7TB，基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角，并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。---丝般顺滑

基于 Flink 的阿里巴巴实时计算平台也圆满完成了去年双 11 整体经济体的实时数据任务保障，再次平稳度过全年大考。

2、Flink简单介绍

2009年Flink 诞生于柏林工业大学的一个大数据研究项目 StratoSphere。

2014 年孵化出 Flink捐献给Apache，并成为 Apache 顶级项目，同时 Flink 的主流方向被定位为流式计算并大数据行业内崭露头角。

2015 年阿里巴巴开始使用 Flink 并持续贡献社区(阿里内部还基于Flink做了一套Blink)

2019年1月8日，阿里巴巴以 9000 万欧元(7亿元人民币)收购了创业公司 Data Artisans。从此Flink开始了新一轮的乘风破浪！在国内流行的一发不可收拾！

3、Flink官网介绍：https://flink.apache.org/

四、Flink实现双十一实时大屏

在大数据的实时处理中，实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项，比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。

今天就做一个最简单的模拟电商统计大屏的小例子，需求如下：

1.实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额

2.计算出各个分类的销售top3

3.每秒钟更新一次统计结果

实现代码


package cn.lanson.action;
 
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple1;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.ContinuousProcessingTimeTrigger;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
 
import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
 
/**
 * Author Lansonli
 * Desc 模拟双十一电商实时大屏显示:
 * 1.实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额
 * 2.计算出各个分类的销售top3
 * 3.每秒钟更新一次统计结果
 */
public class DoubleElevenBigScreem {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        //2.source
        DataStream<Tuple2<String, Double>> dataStream = env.addSource(new MySource());
 
        //3.transformation
        DataStream<CategoryPojo> result = dataStream
                .keyBy(0)
                .window(
                        //定义大小为一天的窗口,第二个参数表示中国使用的UTC+08:00时区比UTC时间早8小时
                        TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.days(1), Time.hours(-8))
                )
                .trigger(
                        ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(1))//定义一个1s的触发器
                )
                .aggregate(new PriceAggregate(), new WindowResult());
 
        //看一下聚合结果
        //result.print("初步聚合结果");
 
        //4.使用上面聚合的结果,实现业务需求:
        // * 1.实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额
        // * 2.计算出各个分类的销售top3
        // * 3.每秒钟更新一次统计结果
        result.keyBy("dateTime")
                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1)))//每秒钟更新一次统计结果
                .process(new WindowResultProcess());//在ProcessWindowFunction中实现该复杂业务逻辑
 
        env.execute();
    }
 
    /**
     * 自定义价格聚合函数,其实就是对price的简单sum操作
     */
    private static class PriceAggregate implements AggregateFunction<Tuple2<String, Double>, Double, Double> {
        @Override
        public Double createAccumulator() {
            return 0D;
        }
 
        @Override
        public Double add(Tuple2<String, Double> value, Double accumulator) {
            return accumulator + value.f1;
        }
 
        @Override
        public Double getResult(Double accumulator) {
            return accumulator;
        }
 
        @Override
        public Double merge(Double a, Double b) {
            return a + b;
        }
    }
 
    /**
     * 自定义WindowFunction,实现如何收集窗口结果数据
     */
    private static class WindowResult implements WindowFunction<Double, CategoryPojo, Tuple, TimeWindow> {
        SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
 
        @Override
        public void apply(Tuple key, TimeWindow window, Iterable<Double> input, Collector<CategoryPojo> out) throws Exception {
            BigDecimal bg = new BigDecimal(input.iterator().next());
            double p = bg.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();//四舍五入
 
            CategoryPojo categoryPojo = new CategoryPojo();
            categoryPojo.setCategory(((Tuple1<String>) key).f0);
            categoryPojo.setTotalPrice(p);
            categoryPojo.setDateTime(simpleDateFormat.format(new Date()));
 
            out.collect(categoryPojo);
        }
    }
 
    /**
     * 实现ProcessWindowFunction
     * 在这里我们做最后的结果统计，
     * 把各个分类的总价加起来，就是全站的总销量金额，
     * 然后我们同时使用优先级队列计算出分类销售的Top3，
     * 最后打印出结果，在实际中我们可以把这个结果数据存储到hbase或者redis中，以供前端的实时页面展示。
     */
    private static class WindowResultProcess extends ProcessWindowFunction<CategoryPojo, Object, Tuple, TimeWindow> {
        @Override
        public void process(Tuple tuple, Context context, Iterable<CategoryPojo> elements, Collector<Object> out) throws Exception {
            String date = ((Tuple1<String>) tuple).f0;
            //优先级队列
            //实际开发中常使用PriorityQueue实现大小顶堆来解决topK问题
            //求最大k个元素的问题：使用小顶堆
            //求最小k个元素的问题：使用大顶堆
            //https://blog.csdn.net/hefenglian/article/details/81807527
            Queue<CategoryPojo> queue = new PriorityQueue<>(3,
                    (c1, c2) -> c1.getTotalPrice() >= c2.getTotalPrice() ? 1 : -1);//小顶堆
 
            double price = 0D;
            Iterator<CategoryPojo> iterator = elements.iterator();
            int s = 0;
            while (iterator.hasNext()) {
                CategoryPojo categoryPojo = iterator.next();
                //使用优先级队列计算出top3
                if (queue.size() < 3) {
                    queue.add(categoryPojo);
                } else {
                    //计算topN的时候需要小顶堆,也就是要去掉堆顶比较小的元素
                    CategoryPojo tmp = queue.peek();//取出堆顶元素
                    if (categoryPojo.getTotalPrice() > tmp.getTotalPrice()) {
                        queue.poll();//移除
                        queue.add(categoryPojo);
                    }
                }
                price += categoryPojo.getTotalPrice();
            }
 
            //按照TotalPrice逆序
            List<String> list = queue.stream().sorted((c1, c2) -> c1.getTotalPrice() <= c2.getTotalPrice() ? 1 : -1)//逆序
                    .map(c -> "(分类：" + c.getCategory() + " 销售额：" + c.getTotalPrice() + ")")
                    .collect(Collectors.toList());
            System.out.println("时间 ：" + date);
            System.out.println("总价 : " + new BigDecimal(price).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP));
            System.out.println("Top3 : \n" + StringUtils.join(list, ",\n"));
            System.out.println("-------------");
        }
    }
 
    /**
     * 用于存储聚合的结果
     */
    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class CategoryPojo {
        private String category;//分类名称
        private double totalPrice;//该分类总销售额
        private String dateTime;// 截止到当前时间的时间
    }
 
    /**
     * 模拟生成某一个分类下的订单
     */
    public static class MySource implements SourceFunction<Tuple2<String, Double>> {
        private volatile boolean isRunning = true;
        private Random random = new Random();
        String category[] = {
                "女装", "男装",
                "图书", "家电",
                "洗护", "美妆",
                "运动", "游戏",
                "户外", "家具",
                "乐器", "办公"
        };
 
        @Override
        public void run(SourceContext<Tuple2<String, Double>> ctx) throws Exception {
            while (isRunning) {
                Thread.sleep(10);
                //随机生成一个分类
                String c = category[(int) (Math.random() * (category.length - 1))];
                //随机生成一个该分类下的随机金额的成交订单
                double price = random.nextDouble() * 100;
                ctx.collect(Tuple2.of(c, price));
            }
        }
 
        @Override
        public void cancel() {
            isRunning = false;
        }
    }
}

五、Flink实现超时订单自动好评

在电商领域会有这么一个场景，如果用户买了商品，在订单完成之后一定时间之内没有做出评价，系统自动给与五星好评，接下来我使用Flink的定时器来实现这一功能。

实现代码


package cn.lanson.action;
 
import org.apache.flink.api.common.state.MapState;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
 
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.UUID;
 
/**
 * Author Lansonli
 * Desc 在电商领域会有这么一个场景，如果用户买了商品，在订单完成之后，一定时间之内没有做出评价，系统自动给与五星好评，
 * 今天我们使用Flink的定时器来实现这一功能。
 */
public class OrderAutomaticFavorableComments {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);
        env.enableCheckpointing(5000);
 
        //source
        DataStream<Tuple2<String, Long>> dataStream = env.addSource(new MySource());
 
        //经过interval毫秒用户未对订单做出评价，自动给与好评.为了演示方便，设置了5s的时间
        long interval = 5000L;
        //分组后使用自定义KeyedProcessFunction完成定时判断超时订单并自动好评
        dataStream.keyBy(0).process(new TimerProcessFuntion(interval));
 
        env.execute();
    }
 
    /**
     * 定时处理逻辑
     * 1.首先我们定义一个MapState类型的状态，key是订单号，value是订单完成时间
     * 2.在processElement处理数据的时候，把每个订单的信息存入状态中，这个时候不做任何处理，
     * 并且注册一个定时器(在订单完成时间+间隔时间(interval)时触发).
     * 3.注册的时器到达了订单完成时间+间隔时间(interval)时就会触发onTimer方法，我们主要在这个里面进行处理。
     * 我们调用外部的接口来判断用户是否做过评价，
     * 如果没做评价，调用接口给与五星好评，如果做过评价，则什么也不处理,最后记得把相应的订单从MapState删除
     */
    public static class TimerProcessFuntion extends KeyedProcessFunction<Tuple, Tuple2<String, Long>, Object> {
        //定义MapState类型的状态，key是订单号，value是订单完成时间
        private MapState<String, Long> mapState;
        //超过多长时间(interval,单位：毫秒) 没有评价，则自动五星好评
        private long interval = 0L;
 
        public TimerProcessFuntion(long interval) {
            this.interval = interval;
        }
 
        //创建MapState
        @Override
        public void open(Configuration parameters) {
            MapStateDescriptor<String, Long> mapStateDesc =
                    new MapStateDescriptor<>("mapStateDesc", String.class, Long.class);
            mapState = getRuntimeContext().getMapState(mapStateDesc);
        }
 
        //注册定时器
        @Override
        public void processElement(Tuple2<String, Long> value, Context ctx, Collector<Object> out) throws Exception {
            mapState.put(value.f0, value.f1);
            ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(value.f1 + interval);
        }
 
        //定时器被触发时执行
        @Override
        public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<Object> out) throws Exception {
            Iterator iterator = mapState.iterator();
            while (iterator.hasNext()) {
                Map.Entry<String, Long> entry = (Map.Entry<String, Long>) iterator.next();
                String orderid = entry.getKey();
                boolean evaluated = isEvaluation(entry.getKey()); //调用方法判断订单是否已评价?
                mapState.remove(orderid);
                if (evaluated) {
                    System.out.println("订单(orderid: "+orderid+")在"+interval+"毫秒时间内已经评价，不做处理");
                }
                if (evaluated) {
                    //如果用户没有做评价，在调用相关的接口给与默认的五星评价
                    System.out.println("订单(orderid: "+orderid+")超过"+interval+"毫秒未评价，调用接口自动给与五星好评");
                }
            }
        }
 
        //自定义方法实现查询用户是否对该订单进行了评价，我们这里只是随便做了一个判断
        //在生产环境下，可以去查询相关的订单系统.
        private boolean isEvaluation(String key) {
            return key.hashCode() % 2 == 0;
        }
    }
 
    /**
     * 自定义source模拟生成一些订单数据.
     * 在这里，我们生了一个最简单的二元组Tuple2,包含订单id和订单完成时间两个字段.
     */
    public static class MySource implements SourceFunction<Tuple2<String, Long>> {
        private volatile boolean isRunning = true;
 
        @Override
        public void run(SourceContext<Tuple2<String, Long>> ctx) throws Exception {
            Random random = new Random();
            while (isRunning) {
                Thread.sleep(1000);
                //订单id
                String orderid = UUID.randomUUID().toString();
                //订单完成时间
                long orderFinishTime = System.currentTimeMillis();
                ctx.collect(Tuple2.of(orderid, orderFinishTime));
            }
        }
 
        @Override
        public void cancel() {
            isRunning = false;
        }
    }
}