Flink的sink实战之一：初探

关于sink

下图来自Flink官方，红框中就是sink，可见实时数据从Source处开始，在Transformation阶段完成业务逻辑后在sink结束，因此sink可以用来处理计算结果，例如控制台输出或者保存数据库：

关于《Flink的sink实战》系列文章

本文是《Flink的sink实战》的第一篇，旨在初步了解sink，通过对基本API和addSink方法的分析研究，为后续的编码实战打好基础；

全系列链接

1. 《Flink的sink实战之一：初探》
2. 《Flink的sink实战之二：kafka》
3. 《Flink的sink实战之三：cassandra3》
4. 《Flink的sink实战之四：自定义》

从一段实例代码开始

1. 下面是个简单的flink应用代码，红框中的print方法就是sink操作：

1. 下图是官方给出的sink方式，都是DataStream类的API，直接调用即可实现sink，刚才代码中的print就是其中一个：

1. 接下来看看上图中API的源码，先看print方法，在DataStream.java中，如下，实际上是调用了addSink方法，入参是PrintSinkFunction：

1. 另一个常用API是writeAsText，源码如下，调用了writeUsingOutputFormat方法：

1. 追踪writeUsingOutputFormat发现也是调用了addSink，入参是OutputFormatSinkFunction：

1. print和writeAsText背后都在调用addSink，那么另一个常用的writeAsCsv方法呢？莫非也是调用addSink？打开一看果然，和writeAsText一样调用了writeUsingOutputFormat，而该方法里面就是在调用addSink：

1. 综上所述，data sink的关键就是addSink的入参，即SinkFunction接口的实现，通过类图直观看到常见的sink能力是如何实现的：

1. 从上图可见抽象类RichSinkFunction与各种sink能力的关系十分紧密，我们应该重点关注它，在类图上展示方法签名，如下图：

1. 如上图所示，RichSinkFunction本身没有内容，但是它实现SinkFunction，继承AbstractRichFunction，是RichFunction和SinkFunction这两种特性的结合；
2. RichFunction的特性在前面的《Flink的DataSource三部曲》中已经了解，就是资源的open和close；
3. SinkFunction的特性呢？显然是用来处理计算结果的，类图上显示的是两个invoke方法，来看看官方的PrintSinkFunction.java：

1. writer.write(record)的源码在PrintSinkOutputWriter.java，如下所示：

小结

至此，我们已经对Flink的sink有了基本了解：

1. 负责实时计算结果的处理(如输出或持久化)；
2. 主要实现方式是调用DataStream.addSink方法；
3. 各种sink能力的实现，主要途径是实现addSink方法的入参定义的接口；

后面的章节，一起进行sink方面的编码实战吧，实战的方向：体验官方提供的sink能力，自定义sink能力实现