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
- 《Flink的sink实战之一：初探》
- 《Flink的sink实战之二：kafka》
- 《Flink的sink实战之三：cassandra3》
- 《Flink的sink实战之四：自定义》
从一段实例代码开始
- 下面是个简单的flink应用代码，红框中的print方法就是sink操作：
- 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：
- 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：
- 另一个常用API是writeAsText，源码如下，调用了writeUsingOutputFormat方法：
- 追踪writeUsingOutputFormat发现也是调用了addSink，入参是OutputFormatSinkFunction：
- 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：
- 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：
- 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：
- 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；
- 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；
- 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：
- 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：
- 负责实时计算结果的处理(如输出或持久化)；
- 主要实现方式是调用DataStream.addSink方法；
- 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
