要实现Apache Beam有状态的DoFn定期输出所有键值对，可以使用Beam的State API和定时器。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Apache Beam的State API和定时器来实现定期输出所有键值对的功能：

import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms import DoFn
from apache_beam.transforms.window import GlobalWindow
from apache_beam.transforms.trigger import AfterProcessingTime

class OutputAllKeys(DoFn):
  def process(self, element, window=beam.DoFn.WindowParam, timestamp=beam.DoFn.TimestampParam):
    # 获取保存在状态中的所有键值对
    state = self._state.get_state(window, beam.coders.PickleCoder())
    all_key_values = state.read()

    # 在定时器触发时输出所有键值对
    if timestamp == window.end:
      for key, value in all_key_values.items():
        yield key, value

  def process_element(self, element, *args, **kwargs):
    key, value = element

    # 保存键值对到状态中
    state = self._state.get_state(beam.DoFn.WindowParam, beam.coders.PickleCoder())
    all_key_values = state.read()
    all_key_values[key] = value
    state.write(all_key_values)

    # 注册定时器，在窗口结束时触发
    self._state.timer(
        'output_all_keys',
        window.end,
        TimeDomain.WATERMARK,
        AfterProcessingTime(10)  # 10秒后触发定时器
    )

# 创建一个Pipeline
with beam.Pipeline() as p:
  # 构造一个键值对PCollection
  key_values = p | beam.Create([('key1', 'value1'), ('key2', 'value2'), ('key3', 'value3')])

  # 应用有状态的DoFn，并使用窗口和定时器
  output = key_values | beam.ParDo(OutputAllKeys()).with_output_types(beam.typehints.KV[str, str])

  # 输出结果
  output | beam.Map(print)

在上述示例中，我们定义了一个自定义的DoFn OutputAllKeys，其中实现了有状态的操作。在 process_element 方法中，我们将键值对保存到状态中，并在窗口结束时注册一个定时器。在 process 方法中，我们获取保存在状态中的所有键值对，并在定时器触发时输出它们。

要注意的是，上述示例使用了Python SDK，如果使用其他语言的SDK，代码可能会有所不同，但整体的思路是一样的。具体的语法和API细节可以参考官方文档。