近邻关系

有了定义好的个体模式，就可以尝试按一定的顺序把它们连接起来，定义一个完整的复杂

事件匹配规则了。这种将多个个体模式组合起来的完整模式，就叫作“组合模式”（Combining Pattern），为了跟个体模式区分有时也叫作“模式序列”（Pattern Sequence）。

一个组合模式有以下形式：

xxxxxxxxxx
val pattern = Pattern.begin[Event]("start").where(...)
 .next("next").where(...)
 .followedBy("follow").where(...)
 ...

组合模式其实就是一个“模式序列”，是用诸如 begin()、next()、followedBy()等，表示先后顺序的“连接词”将个体模式串连起来得到的。在这样的语法调用中，每个事件匹配的条件是什么、各个事件之间谁先谁后、近邻关系如何都定义得一目了然。每一个“连接词”方法调用之后，得到的都仍然是一个 Pattern 的对象；所以从 Java 对象的角度看，组合模式与个体模式是一样的，都是 Pattern。

模式之间的组合是通过一些“连接词”方法实现的，这些连接词指明了先后事件之间有着怎样的近邻关系，这就是所谓的“近邻条件”（Contiguity Conditions，也叫“连续性条件”）。

Flink CEP 中提供了三种近邻关系：

首先定义初始模式：

xxxxxxxxxx
val start = Pattern.begin[Event]("start").where(...)

• 严格近邻（Strict Contiguity）

匹配的事件严格地按顺序一个接一个出现，中间不会有任何其他事件。代码中对应的就是 Pattern.next()方法，名称上就能看出来，“下一个”自然就是紧挨着的。

xxxxxxxxxx
val strict = start.next("next").where(...)

• 宽松近邻（Relaxed Contiguity）

  

宽松近邻只关心事件发生的顺序，而放宽了对匹配事件的“距离”要求，也就是说两个匹配的事件之间可以有其他不匹配的事件出现。代码中对应 followedBy()方法，很明显这表示“跟在后面”就可以，不需要紧紧相邻。

xxxxxxxxxx
val relaxed = start.followedBy("middle").where(...)

• 非确定性宽松近邻（Non-Deterministic Relaxed Contiguity）

这种近邻关系更加宽松。所谓“非确定性”是指可以重复使用之前已经匹配过的事件；这种近邻条件下匹配到的不同复杂事件，可以以同一个事件作为开始，所以匹配结果一般会比宽松近邻更多。代码中对应 followedByAny()方法。

xxxxxxxxxx
val nonDetermin = start.followedByAny("middle").where(...)

• 除以上模式序列外，还可以定义“不希望出现某种近邻关系”：

  • .notNext() —— 不想让某个事件严格紧邻前一个事件发生

  • .notFollowedBy() —— 不想让某个事件在两个事件之间发生,后面还需要有模式才可使用，即：一个模式不能以notFollowedBy()模式结束。

注意：

1. 所有模式序列必须以 .begin() 开始

2. 模式序列不能以 .notFollowedBy() 结束

3. “not” 类型的模式不能被 optional 所修饰

4. 还可以为模式指定时间约束，用来要求在多长时间内匹配有效

   xxxxxxxxxx
   middle.within(Time.seconds(10))
   

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1. 以下选项中关于Flink近邻关系的是？

A Pattern.next()严格近邻，匹配的事件严格地按顺序一个接一个出现，中间不会有任何其它事件。

B Pattern.followedBy()宽松近邻只关心事件发生的顺序，而放宽了对匹配事件的“距离”要求，也就是说两个匹配的事件之间可以有其他不匹配的事件出现。

C Pattern.followedByAny()非确定性宽松近邻这种近邻关系比宽松近邻更加宽松，所谓“非确定性”是指可以重复使用之前已经匹配过的事件

D 以上三个选项都正确。

答案：

1=>D