flink1.18.1 datastream 自定义sink 注册定时器，如果在指定时间内没有达到批量大小，则强制执行批处理

Flink 1.18.1 中的 DataStream API 允许用户自定义 sink 来将数据发送到外部系统，比如数据库、消息队列等。当你需要按照时间驱动的方式来进行批量处理，而不是等待数据到达特定大小才进行处理，可以利用 Flink 的定时器功能。

如果你想在 DataStream API 中注册一个定时器，并在指定时间内未达到预设的批量大小就触发批次处理，你可以这样做：

1. 首先，创建一个 `TimeWindow` 或者 `ProcessingTimeWindow` 对象，指定你想要的时间间隔。这决定了何时检查是否满足批量条件。

final TimeWindow timeWindow = Time.minutes(5); // 每五分钟检查一次

2. 使用 `addTimer()` 函数添加定时器，设置回调函数，在定时器到期时执行批量操作。这里假设 `emitBatch()` 是你的批量处理函数。

DataStream<String> stream = ...; // 你的输入流
stream
    .timeWindow(timeWindow)
    .addTimer(TimerService.SCHEDULED_TIMER_SERVICE, new TimerCheckFunction())
    .process(new MyProcessFunction());
    
class TimerCheckFunction extends RichProcessFunction<String, String, Void> {
    private final CompletableFuture<Void> batchFuture;

    @Override
    public void onTimer(TimeWindow window, Watermark watermark) {
        if (window.getEnd().isAfter(now() + BatchTimeout)) { // 判断是否超过设定时间
            emitBatch(window);
            batchFuture.complete(null); // 完成未来任务，表示批次已处理
        }
    }

    private void emitBatch(TimeWindow window) {
        List<String> elements = collectDuringWindow(window); // 获取当前窗口内的所有元素
        // 执行批量操作并将结果发送到 sink
        sink.process(batchElements);
    }

    //...
}

3. `now()` 和 `BatchTimeout` 分别代表当前时间点和批量处理的最大允许延迟时间。确保 `batchFuture` 被正确地管理和清理，防止内存泄漏。