flink时间系统系列篇幅目录：
一、时间系统概述介绍
二、Processing Time源码分析
三、Event Time源码分析
四、时间系统在窗口函数中的应用分析
五、ProcessFunction 使用分析
六、实例讲解：如何做定时输出
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。
首先以官方文档为例来了解其用法，完成单词计数，并且定时输出功能，文档里面是定义了一个继承ProcessFunction 的的类，猜想这里应该是很早之前的版本文档。
做一个简单的代码流程分析：首先得到一个Tuple2[String,String]类型的数据流，然后按照第一个位置的字段进行分组，那么相同的字段发送到下游相同的节点，后面使用继承ProcessFunction 的CountWithTimeoutFunction 这么个函数，在内部定义了一个名为myState 类型为ValueState的状态，数据处理逻辑processElement：当一条数据流入，首先判断myState中是否存在该key的数据，不存在则计数1，存在则 1， 然后更新到myState，然后通过ctx.timerService.registerEventTimeTimer注册一个事件时间往后推迟60s 的定时用，当达到触发条件(watermark大于等于注册的时间)就会触发定时任务执行onTimer 方法，然后执行判断并且输出。
接下来从源码角度去理解ProcessFunction是如何实现这个功能的，从KeyedStream 为入口查看：
我们重点所要分析的类就是KeyedProcessOperator，它继承了AbstractUdfStreamOperator并且实现了Triggerable接口，而AbstractUdfStreamOperator 又继承了AbstractStreamOperator，
该operator在初始化open中定义了一个名为user-timers 的InternalTimerService服务，然后包装在TimerService对象中，提供给ContextImpl对象与OnTimerContextImpl对象，
在看其processElement方法，将ContextImpl对象最为参数传给了用户ProcessFunction函数的processElement方法中，也就为用户api层级提供了访问时间、注册定时器的入口，
接下来看下定时器的执行逻辑，在open初始化方法中初始化InternalTimerService传入了一个Triggerable 类型的this对象，也就是当前KeyedProcessOperator对象，由之前的分析可知最后定时调用会调用onEventTime或者onProcessingTime方法，
都会调用invokeUserFunction,
最终调用到了用户ProcessFunction函数中的onTimer方法，调用时传入了OnTimerContextImpl对象，其持有IntervalTimeService服务，也可以注册定时器操作。
以上就是关于ProcessFunction 对于定时器的使用分析。
