第一次执行processElement，时间是12:01:01，因此state中记录的是12:01:01，registerEventTimeTimer入参就是12:11:01（这就是第一个onTimer的timestamp入参） 第二次执行processElement，时间是12:01:05，因此state中记录的是12:01:05，registerEventTimeTimer入参就是12:11:05（这就是第二个onTimer的timestamp入参） 第一个onTimer执行，timestamp是12:11:01，取得state是12:01:05，因此timestamp == result.lastModified + 60000判断为false(12:11:01不等于12:11:05) 第二个onTimer执行，timestamp是12:11:05，取得state是12:01:05，因此timestamp == result.lastModified + 60000判断为false(12:11:05等于12:11:05)
DataStream与KeyedStreamd都有Process方法, DataStream接收的是ProcessFunction，而KeyedStream接收的是KeyedProcessFunction(原本也支持ProcessFunction，现在已被废弃)
本文介绍了在 Flink 中使用定时器的一些基本概念和注意事项。开发人员可以使用 Flink 的 ProcessFunction 算子来注册自己的定时器，该算子可以访问流应用程序的一些基本构建块，例如：
第一次执行processElement，时间是12:01:01，因此state中记录的是12:01:01，registerEventTimeTimer入参就是12:11:01（这就是第一个onTimer的timestamp入参）
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(timeStamp) 就是定义一个事件触发器，触发的时间是 timeStamp | 到达该时间则调用
很多应用需要按照一定周期执行某些特定动作，本文通过一个时钟小例子介绍使用使用鸿蒙系统的多线程功能实现这一功能。以下是动作视频：
之前在介绍 flink timer 的时候( 一文搞懂 Flink Timer ) 官网有这样的一句话
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/functions/ProcessFunction.java
ProcessFunction 函数是低阶流处理算子，可以访问流应用程序所有（非循环）基本构建块：
1.goBack的跨页面跳转，又两种方法，一可以像兔哥那样修改navigation源码，二可以用navigationActions
在类向导中选中CMFCView类，点击右键—->类向导——>消息——–>双击WM_CREATE，WM_TIMER。WM_SIZE
Temp=Yearleft+’年, ‘+Monthleft+’月, ‘+Dateleft+’天, ‘+Hourleft+’小时, ‘+Minuteleft+’分, ‘+Secondleft+’秒’
遇到过很多次群里朋友问：为什么滚动条不能拖动，点击两端的按钮可以滚动，通过鼠标滚轮也可以滚动，就是鼠标拖动时拖不动？ 这是个提问次数较高的问题。 下面的内容只针对可能的原因中的一个，也是最可能的原因。 因为通过鼠标拖动滚动条，实际内部用到了定时器，具体有兴趣的可以查看duilib的源码。我们的程序在处理时常常也会用到WM_TIMER消息，通过拦截WM_TIMER消息来做一些定时器处理，不能拖动的原因很有可能就是我们拦截了定时器消息之后，不管触发这个消息的定时器ID是多少，我们统统都不再继续传递给duilib
之前提到的一些算子和函数能够进行一些时间上的操作，但是不能获取算子当前的Processing Time或者是Watermark时间戳，调用起来简单但功能相对受限。如果想获取数据流中Watermark的时间戳，或者在时间上前后穿梭，需要使用ProcessFunction系列函数，它们是Flink体系中最底层的API，提供了对数据流更细粒度的操作权限。Flink SQL是基于这些函数实现的，一些需要高度个性化的业务场景也需要使用这些函数。
新建一个对话框项目。添加控件“progress”“static”è改名了“进度”，添加两个BUTTON名字分别为“后退”“前进”，如下图：
本文提供了一个每个交易日开盘前不用重连CTP的方法。如果不是特殊需求，强烈建议每天盘前重启程序。感谢viponedream在维恩的派论坛里的分享！
在Flink中，EventTime即事件时间，能够反映事件在某个时间点发生的真实情况，即使在任务重跑情况也能够被还原，计算某一段时间内的数据，那么只需要将EventTime范围的数据聚合计算即可，但是数据在上报、传输过程中难免会发生数据延时，进而造成数据乱序，就需要考虑何时去触发这个计算，Flink使用watermark来衡量当前数据进度，使用时间戳表示，在数据流中随着数据一起传输，当到watermark达用户设定的允许延时时间，就会触发计算。但是在使用EventTime的语义中，会出现一些不可预知的问题，接下来会介绍笔者在使用过程中遇到的一些问题与解决办法。
界面程序中加入wx.Timer定时器，可以让窗体延时执行一些动作。wx.Timer通过wx.EVT_TIMER事件来调用一个事件处理函数执行我们需要的动作，具体实现如代码所示。
在对实时指标不是非常苛刻时，这个功能可以帮助我们完成很多功能。那么问题来了，这个可以用在一般控制台程序中吗？答案当然是肯定的。
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进度条MFC已经帮我们封装好类了. 叫做 CProgressCtrl 进度条编程也很简单.
先抛开一切，我们来想一想，如果自己要写一个事件驱动引擎会怎么写？之前也说过，所谓的事情驱动就是你要监听一些事件，当某些事件发生的时候，要分配相对应的方法进行处理。完成这个过程的东西我们抽象出来之后就叫做事件驱动引擎了。那么，如果我们自己写的话，应该有这样几个功能：
在电商商品购买过程中有这样一些场景：用户点击下单，此时订单处于待支付状态，如果在2小时之后还处于待支付状态那么就将这笔订单取消，置为取消状态；用户收货之后可以对商品进行评价，如果在24小时内仍然没有评价，那么自动将用户对商品的评分设置为5星….等等，这样的场景都可以称之为延时处理场景，当数据发送出去了，不立刻进行处理，而是等待一段时间之后在处理，目前对于延时处理的方案也有很多，例如：
距某某开幕式还有 [<script language="JavaScript" type="text/javascript">djs()</script>] 天
ProcessFunction是一个低级的流处理操作，可以访问所有(非循环)流应用程序的基本组件:
打开游戏或者其他一些软件时，时常会看到刚开始时有一个进度条在加载，有点酷炫的感觉。对于MFC进度条的使用，下面用一个案例介绍一下。
ProcessFunction 是flink 提供面向用户low-level 层级的api，通过ProcessFunction可以访问state、注册处理时间/事件时间定时器来帮助我们完成一些比较复杂的操作，但是其有一个限制那就是只用使用在keyedStream中，是由于根据getRuntimeContext 得到的StreamingRuntimeContext 只提供了KeyedStateStore的访问权限，所以只能访问keyd state， 另外根据前面的分析可知，注册的定时器必须是与key相关，也就解释了在ProcessFunction中只能在keyedStream做定时器注册。目前在flink中，提供了ProcessFunction与KeyedProcessFunction 这两个面向用户的api，但是ProcessFunction却无法帮助我们注册定时器，透过源码(ProcessOperator)可以发现，注册时会主动抛出UnsupportedOperationException异常。今天重点在于分析KeyedProcessFunction 是如何完成定时功能。
最近工作中有使用到进度条的知识，就来学习学习这个控件~~ 先来看看想要达到的效果：
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程序里需要监视某个目录下的文件变化情况: 一旦目录中出现新文件或者旧的文件被覆盖，程序需要读取文件内容并进行处理；但在实际处理中发现当一个文件产生变化时，Change事件被反复触发了好几次。这样可能的结果是造成同一文件的重复处理。 解决方法：
如果您不想写代码，整个系列的源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：
SQL是开发人员与数据分析师必备的技能，Flink也提供了Sql方式编写任务，能够很大程度降低开发运维成本，这篇是flink join的终极篇SQL Join, 首先介绍sql join使用方式、然后介绍global join带来的状态存储成本及解决方式、最后从源码角度分析sql join实现。
摘要处理函数（ProcessFunction）了。处理函数提供了一个“定时服务”（TimerService），我们可以通过它访问流中的事件（event）、时间戳（timestamp）、水位线（watermark），甚至可以注册“定时事件”。而且处理函数继承了 AbstractRichFunction 抽象类，所以拥有富函数类的所有特性，同样可以访问状态（state）和其他运行时信息。此外，处理函数还可以直接将数据输出到侧输出流（side output）中。所以，处理函数是最为灵活的处理方法，可以实现各种自定义的业务逻辑；同时也是整个 DataStream API 的底层基础。
3.在下图安装程序 serviceInstaller1 上右键，修改serviceName和Description
1.使用背景 生产环境系统发生问题时，定位问题需要获取系统运行时的相关数据，如方法参数、返回值、全局变量、堆栈信息等。为了获取这些数据，需要修改代码，将数据输出到日志文件，再发布到生产环境。这种方式，一方面将增大定位问题的成本和周期，对于紧急问题无法做到及时定位及解决；另一方面重新部署后环境很大程度上已被破坏，很难重现问题。BTrace在这种背景环境下应运而生了。 2.BTrace简述 Btrace (Byte Trace)是sun推出的一款Java 动态、安全追踪（监控）工具，可以在不停机的情况下监控系统
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，24小时之内没有做出评价，系统自动给与五星好评，我们今天主要使用flink的定时器来简单实现这一功能。
在上一篇文章中，介绍了 Flink State TTL 机制，这项机制对于应对通用的状态暴增特别有效。然而，这个特性也有其缺陷，例如不能保证一定可以及时清理掉失效的状态，以及目前仅支持 Processing Time 时间模式等等，另外对于旧版本的 Flink（1.6 之前），State TTL 功能也无法使用。
在前一篇StreamOperator源码简析中提到StreamOperator上层是由StreamTask调用，也就是说StreamTask会在发生不同阶段、不同动作去调用StreamOperator对应的方法，在Flink中将StreamTask称之为Invokable，这篇主要从源码角度分析一下StreamTask。
Timer（定时器）是Flink Streaming API提供的用于感知并利用处理时间/事件时间变化的机制。官网上给出的描述如下:
注：gif动图上传有1M限制，这个图被压缩了91.83%，原图更酷炫，看文末视频。
""" ###################################################################### SlideShow: a simple photo image slideshow in Python/tkinter; the base feature set coded here can be extended in subclasses; ###################################################################### """
在我们使用Flink DataStream API编写业务代码时，aggregate()算子、AggregateFunction、KeyedProcessFunction是非常常用的。下面我们把这两个知识点详细的讲解一下。
本文转载：http://www.cnblogs.com/zanxiaofeng/archive/2011/01/08/1930583.html
今天同事问了我一个问题，System.Windows.Forms.Timer是前台线程还是后台线程，我当时想的是它是跟着UI线程一起结束的，应该是前台线程吧？
在Delphi中，通常可以用以下三种方法来实现程序的延时，即TTtimer控件，Sleep函数，GetTickCount函数。但是其精度是各不相同的。 一、三种方法的简单介绍 1）TTtimer控件 TTtimer控件的实质是调用Windows API定时函数SetTimer和KillTimer来实现的，并简化了对WM_TIMER 消息的处理过程。通过设置OnTimer事 件和Interval属性，我们可以很方便的产生一些简单的定时事件。 2）Sleep函数 Sleep函数用来使程序的执行延时给定的时间值。Sleep的调用形式为Sleep(milliseconds)，暂停当前的进程milliseconds毫秒。Sleep的实现 方法其实也是调用Windows API的Sleep函数。例如： sleep(1000); //延迟1000毫秒 Sleep会引起程序停滞，如果你延迟的时间较长的话，你的程序将不能够响应延时期间的发生的其他消息，所以程序看起来好像暂时死机。 3）GetTickCount函数 在主程序中延时，为了达到延时和响应消息这两个目的，GetTickCount()构成的循环就是一种广为流传的方法。例如：
言归正传，回到我们的分形教程，我们用的是python的turtle模块，安装了python就自带了这个模块。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java
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