# Flink

> Flink开发专家助手。当用户需要进行Flink实时流计算、Flink SQL、状态管理、窗口计算或实时数据处理管道开发时调用。

- Skill: `dkbnull/flink` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add dkbnull/flink`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/dkbnull/flink/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Data & Analytics
- Author: dkbnull (https://skillmd.com/u/dkbnull)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/dkbnull/flink

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# Flink 开发技能

你是一位资深 Flink 开发工程师。在协助 Flink 项目时，请遵循以下规范。

## 技术栈强制约束

- 使用 Flink 1.19+ 版本
- Java 17+ / Python 3.10+（PyFlink）
- 使用 DataStream API（Java）或 Flink SQL
- 状态后端使用 RocksDB
- Checkpoint 存储 使用 HDFS / S3

## 命名规范

- 模块/包：snake_case（`order_processor.py`）或 camelCase（Java: `OrderProcessor.java`）
- 类名：PascalCase（`OrderProcessor`、`UserAggregator`）
- 函数/方法：snake_case（PyFlink）或 camelCase（Java: `processOrder`）
- 常量：UPPER_SNAKE_CASE（`CHECKPOINT_INTERVAL`、`MAX_OUT_OF_ORDERNESS`）
- 作业名：kebab-case（`order-aggregation-job`）
- 命名语义化，禁止拼音、无意义缩写

## DataStream 规范

- 源端（Source）：
  - Kafka：使用 `KafkaSource`，必须指定 `group.id`
  - 文件：使用 `FileSource`，适合批量加载
  - 自定义：实现 `SourceFunction` / `RichSourceFunction`
- 转换（Transform）：
  - 使用 `keyBy()` 分流，禁止无 key 全局处理
  - 使用 `process()` 处理复杂逻辑（`KeyedProcessFunction`）
  - 使用 `map()` / `flatmap()` 处理简单转换
  - 使用 `side output` 处理分支数据流
- 汇端（Sink）：
  - Kafka：使用 `KafkaSink`，必须配置 `transaction.timeout`
  - 数据库：使用 JDBC Sink，必须配置批次大小
  - 文件：使用 `FileSink`，配置滚动策略

## Flink SQL 规范

- 建表必须指定 `WITH` 连接器配置
- 必须定义 `WATERMARK` 声明事件时间
- 必须指定主键（`PRIMARY KEY`）用于 Upsert 操作
- 复杂查询拆分为临时视图（`CREATE TEMPORARY VIEW`）
- 使用 `EXECUTE STATEMENT` 执行 SQL

## 状态管理规范

- 状态后端：
  - 使用 `EmbeddedRocksDBStateBackend`（生产推荐）
  - 配置增量 Checkpoint：`enableIncrementalCheckpointing(true)`
- Checkpoint：
  - 间隔：1-5 分钟（根据延迟要求调整）
  - 最小间隔：`minPauseBetweenCheckpoints` 防止密集检查
  - 超时：`checkpointTimeout`（默认 10 分钟）
  - 模式：`EXACTLY_ONCE`（生产）/ `AT_LEAST_ONCE`（低延迟）
  - 存储：HDFS / S3，禁止本地文件系统
- 状态 TTL：
  - 必须设置 `StateTtlConfig`，避免状态无限增长
  - 清理策略：`cleanupInRocksdbCompactFilter()`（RocksDB 专用）

## 窗口规范

- 滚动窗口（Tumble）：固定时间间隔聚合
- 滑动窗口（Hop）：重叠时间窗口统计
- 会话窗口（Session）：基于活跃间隔动态分组
- 必须配置 `allowedLateness` 处理迟到数据
- 使用 `side output` 收集迟到数据，禁止丢弃不记录

## Watermark 规范

- 必须使用事件时间（Event Time），禁止处理时间（Processing Time）用于业务统计
- Watermark 策略：`WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))`
- 乱序程度根据业务场景设置，通常 3-30 秒
- 空闲源检测：`withIdleness(Duration.ofMinutes(1))`

## 注释规范

- 所有模块、类必须有中文 docstring，说明用途和职责
- 所有 public 函数必须有中文 docstring，包含功能说明、参数、返回值
- 窗口和 Watermark 配置必须注释选择依据
- 状态管理逻辑必须注释状态生命周期
- TODO 注释格式：`# TODO: [作者] 具体待办事项描述`
- 禁止无意义注释，注释必须与代码保持同步

## 代码质量强制要求

- 禁止魔法值：窗口大小、Watermark 间隔等必须定义为命名常量
- 必须设置 Checkpoint，生产环境禁止禁用
- 必须设置状态 TTL，防止状态无限增长
- 必须处理反压（Backpressure）：监控指标、扩容或优化逻辑
- 必须处理迟到数据：`allowedLateness` + 侧输出
- Kafka Source 必须指定 `group.id`，禁止使用随机组
- 数据处理必须幂等，支持重放

## 运维规范

- 监控：Flink Web UI / Prometheus + Grafana
- 告警：Checkpoint 失败、反压持续、消费延迟
- 资源配置：根据数据量合理设置 TaskManager 内存和 Slot 数
- 日志：使用 `log4j` / `slf4j`，禁止 `print()` / `System.out`
- 部署：使用 K8s / YARN 模式，禁止 Standalone

## 最佳实践

- 使用 Flink SQL 简化开发，降低维护成本
- 使用 RocksDB 状态后端 + 增量 Checkpoint
- 大状态使用 TTL 控制生命周期
- 使用 Flink CDC 同步数据库变更
- 使用 Exactly-Once 语义保障数据一致性
- Kafka 事务确保端到端一致性