基于flink sql或flink cep的应用程序将无法做到这一点，因为这些库只能处理在编译作业时定义的规则。你将需要为每一个新规则开始一个新的工作，这可能不符合你的要求。
如果希望有一个作业可以处理在作业运行时提供的一组动态规则，则必须自己构建这个作业。你可以使用 KeyedBroadcastProcessFunction 要做到这一点（听起来你已经开始尝试了）。
下面是一个可能实现的草图：
您可以在keyedbroadcastprocessfunction中使用keyed状态来跟踪每个窗口中的当前计数。如果规则可以用时间间隔和计数阈值来表示，那么可以使用 MapState ，其中键是规则ID，Map中的值是该规则的当前计数。您可以为每个窗口结束时触发的每个规则设置计时器。
当事件到达时，您遍历基于规则的Map，增加每个相关规则的计数器。当计时器启动时，您可以找到相关的规则，将计数器与阈值进行比较，采取适当的操作，然后清除这些计数器。
要记住一些潜在的并发症：
这个实现需要用一个 keyBy ，以便可以使用mapstate和计时器。
广播流不能有与之关联的计时器，因此计时器必须由 processElement 处理键控流的方法。
flink只允许对给定的密钥和时间戳使用一个计时器。因此，如果您必须处理需要同时触发两个规则的情况，请小心。
如果事件可能无序到达，则需要首先按时间戳对流进行排序，或者允许同时打开多个窗口。