Flink / Scala 实战- 4.BroadCast 广播流数据先到再处理 Source 数据_怎么让 processbroadcastelement 先执行

一.引言

Flink 支持增加 DataStream KeyBy 之后 conncet BroadCastStream 形成 BroadConnectedStream，广播流内数据一般为不间断更新的上下文信息，在本例中，需要针对数据流中的用户信息，基于用于信息 + 广播流内的物料库实现推荐逻辑，针对 BroadConnectedStream 流，需要实现 KeyedBroadCastProcessFunction 完成用户流与广播流的处理，主要方法为:

ProcessElement - 根据用户流生成用户信息，根据物料库进行推荐

ProcessBroadcastElement - 获取物料库，并同步至 Context

由于任务启动时第一批物料库生成需要一定时间，而用户流则源源不断，从而导致物料库生成之前的来的用户都没有物料库进行推荐，为了保证不遗漏用户推荐，这里需要实现数据等待逻辑，让先到的用户流等待广播流的物料库生成完毕再进行推荐，从而保证不遗漏用户。 

二.While True 尝试

一开始尝试带入离线的思维，既然物料库未生成无法完成推荐，则进行 while 判断和 TimeUnit 时间等待，重复判断物料库是否生成并造成线程阻塞，待物料库生成完毕再开始推荐，好处是保证不丢弃一个用户，坏处是前期需要线程堵塞，如果用户流数据过大则背压严重。