大家好，我是大圣。
最近在整理 Flink 方面的知识点，今天更新一遍 Flink 的基础的知识点，让大家对 Flink 的 时间、窗口、水位线 有一个基本的认识，然后下一篇文章会从源码的角度来解析 Flink 在 时间、窗口、水位线 底层是怎么实现的。
话不多说，直接上今天的大纲主题：
图片
时间
Flink 中 定义了 3 种 时间类型：事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）和摄取时间（Ingestion Time）。
下面画张图来解释一下 3 种 时间类型：
（1）事件时间
事件时间指的是这条数据发生的时间，比如我用手机在某团上 2022-01-01:13:14 这个一时刻下单点了一个外卖，那么下单点外卖的这个时间 2022-01-01:13:14 就是我点外卖这个事件发生的时间，这个时间确定之后就不会改变。
还例如，我们用 Flink 消费 Kafka 里面的日志数据的时候，每条日志里面所包含的时间字段 的时间戳就是事件时间。通过事件时间可以实现时间旅行。
使用事件时间的好处是不依赖服务器的时钟，这一批数据无论你反复执行多少次，得到的结果都是一样的。但是我们使用事件时间的时候，需要从每一条日志数据里面把含有时间戳字段的提取出来。
（2）处理时间
处理时间是指数据被计算引擎（Flink） 处理的时间，这个时间以你 Flink 程序在哪台服务器执行，就以那台服务器的时钟为准。
使用处理时间依赖于操作系统的时钟，但是每台机器的时钟是变化的。比如我开了 2s 的处理时间的窗口去处理数据，但是可能每台服务器的处理数据的能力不一样，可能第一次跑这一批数据的时候，2s 的时间处理了 100 条数据，第二次跑这一批数据的时候，2s 的时间处理了 500 条数据。
这样就会导致两次计算的结果不一样，就是可能是同一台机器也会出现这种情况，因为 处理能力可能受当时 CPU 的影响，在2s 内处理的数据条数不一样。但是处理时间计算逻辑简单，延迟性低性能好于事件时间。
（3）摄取时间
摄取时间是指我们的数据进入 Flink source 算子的时间，摄取时间一般用的比较少，它也会代带来处理数据的结果不正确的情况。
在代码层面怎么使用这三个时间：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//使用事件时间
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
//使用处理时间
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
//使用摄取时间
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime);
窗口
批处理本质上是处理有限不变的数据集，流处理的本质是处理无限持续产生的数据集，所以批本质上来说是流的一种特例，那么窗口就是流和批统一的桥梁，对流上的数据进行窗口切分。
每一个窗口一旦到了要计算的时候，就可以被看成一个不可变的数据集，在触发计算之前，窗口里面的数据可能会持续的改变，因此对窗口的数据进行计算就是批处理。
Flink 中窗口按照是否并发执行，分为 Keyed Window 和 Non-Keyed Window，它们主要的区别是有没有 keyBy 操作。
Keyed Window 可以按照指定的分区方式并发执行，所有相同的键会被分配到相同的任务上执行。Non-Keyed Window 会把所有数据放到一个任务上执行，并发度为 1。下面是窗口相关的API。
-
Keyed Wind
-
Keyed Wind
stream
.keyBy(…)
.window(…) // 接受 WindowAssigner 参数，用来分配窗口
[.trigger(…)] // 可选的，接受 Trigger 类型参数，用来触发窗口
[.evictor(…)] // 可选的，接受 Evictor 类型参数，用来驱逐窗口中的数据
// 可选的，接受 Time 类型参数，表示窗口允许的最大延迟，超过该延迟，数据会被丢弃
[.allowedLateness(…)]
// 可选的，接受 OutputTag 类型参数，用来定义抛弃数据的输出
[.sideOutputLateData(…)]
.reduce/aggregate/apply() // 窗口函数
[.getSideOutput(…)] // 可选的，获取指定的 DataStream
- Non-Keyed Windows
stream
.windowAll(…) // 接受 WindowAssigner 参数，用来分配窗口
[.trigger(…)] // 可选的，接受 Trigger 类型参数，用来触发窗口
[.evictor(…)] // 可选的，接受 Evictor 类型参数，用来驱逐窗口中的数据
// 可选的，接受 Time 类型参数，表示窗口允许的最大延迟，超过该延迟，数据会被丢弃
[.allowedLateness(…)]
// 可选的，接受 OutputTag 类型参数，用来定义抛弃数据的输出
[.sideOutputLateData(…)]
.reduce/aggregate/apply() // 窗口函数
[.getSideOutput(…)] // 可选的，获取指定的 DataStream
- Non-Keyed Windows
stream
.windowAll(…) // 接受 WindowAssigner 参数，用来分配窗口
[.trigger(…)] // 可选的，接受 Trigger 类型参数，用来触发窗口
[.evictor(…)] // 可选的，接受 Evictor 类型参数，用来驱逐窗口中的数据
// 可选的，接受 Time 类型参数，表示窗口允许的最大延迟，超过该延迟，数据会被丢弃
[.allowedLateness(…)]
// 可选的，接受 OutputTag 类型参数，用来定义抛弃数据的输出
[.sideOutputLateData(…)]
.reduce/aggregate/apply() // 窗口函数
[.getSideOutput(…)] // 可选的，获取指定的 DataStream
下面我们来看看上面提到的几个概念。
WindowAssiner：窗口分配器。我们常用的滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等就是由 WindowAssiner 决定的，比如 TumblingEventTimeWindows 可以基于事件时间的滚动窗口。
Trigger：触发器。Flink 根据 WindowAssigner 把数据分配到不同的窗口，还需要知道什么时候触发窗口，Trigger 就是用来判断什么时候触发窗口的计算。Trigger 类中定义了一些返回值类型，根据返回值类型来决定是否触发窗口的计算。
Evictor：驱逐器。在窗口触发之后，在调用用户自己写的窗口函数之前或者之后，Flink 允许我们定制要处理的数据集合，Evictor 就是用来驱逐或者过滤不需要的数据集的。
Allowed Lateness：最大允许延迟。主要用在基于事件时间的窗口，表示水位线触发窗口计算之后还允许数据迟到多久，在最长允许的延迟时间内，窗口是不会销毁的。
Window Function：窗口函数。用户代码执行函数，就是用户自己写的业务逻辑，用来做真正计算的。
Side Output：丢弃数据的集合。通过 getSideOutput 方法可以获取丢弃的数据，然后用户自己灵活去处理丢弃的数据。
下面我们来看看 Flink 里面的 计数窗口，时间窗口，会话窗口
（1）计数窗口
这个用到的不多，这里就不做介绍了。
（2）时间窗口
Tumble Time Window（滚动窗口）
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表示在时间上按照事先约定的窗口大小（就是你在代码里面指定的窗口大小）进行窗口的切分，窗口之间不会相互重叠。
基于时间的 滚动窗口 又分为 基于 处理时间的 滚动窗口 和 基于事件时间的 滚动窗口。具体如下：
处理时间的 滚动窗口：
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
事件时间的 滚动窗口：
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
Sliding Time Window（滑动窗口）
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与滚动窗口类似，滑动窗口的 assigner 分发元素到指定大小的窗口，窗口大小通过 window size 参数设置。 滑动窗口需要一个额外的滑动距离（window slide）参数来控制生成新窗口的频率。 因此，如果 slide 小于窗口大小，滑动窗口可以允许窗口重叠。这种情况下，一个元素可能会被分发到多个窗口。
比如说，你设置了大小为 10 分钟，滑动距离 5 分钟的窗口，你会在每 5 分钟得到一个新的窗口， 里面包含之前 10 分钟到达的数据（如上图所示）。
基于时间的 滑动窗口 又分为 基于 处理时间的 滑动窗口 和 基于事件时间的 滑动窗口。具体如下：
处理时间的 滑动窗口：
.window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(10), Time.minutes(5)))
事件时间的 滑动窗口：
.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.minutes(10), Time.minutes(5)));
（4） 会话窗口
Session Window 是一种特殊的窗口，当超过一段时间，该窗口没有收到新的数据元素，则视为这个窗口就结束了，所有无法事先确认窗口的长度等。
会话窗口平时工作中，我用到的也比较少，所以这里面不做详解。
水位线
水位线（Watermark） 用于处理乱序事件，而正确的处理乱序事件，通常用 Watermark 机制结合窗口来实现。
从流处理原始设备产生事件，到 Flink 读取到数据，再到 Flink 多个算子处理数据，在这个过程中，会受到网络延迟、数据乱序、背压、Failover 等多种情况的影响，导致数据是乱序的。
虽然大部分情况下是没有问题，但是不得不在设计上考虑此类异常情况，为了保证计算结果的正确性，需要等待数据，这带来了计算的延迟。对于延迟太久的数据，不能无限的等下去，所以必须有一个机制，来保证特定的时间后一定会触发窗口的来进行计算，这个触发机制就是水位线（Watermark）。
下面我们来看一组代码，怎么去使用 Watermark，并且怎么去触发窗口计算：
public class EventTimeExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env
.socketTextStream(“192.168.1.141”, 9998, ‘\n’)
.map(new MapFunction<String, TumblingBean>() {
@Override
public TumblingBean map(String value) throws Exception {
String[] s = value.split("\s");
TumblingBean bean = new TumblingBean();
bean.setUserId(s[0]);
bean.setTime(Long.parseLong(s[1]) * 1000L);
return bean;
}
})
.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy
.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner() {
@Override
public long extractTimestamp(TumblingBean element, long recordTimestamp) {
System.out.println(“水位线的时间戳：” + element.getTime());
return element.getTime();
}
})
)
.keyBy(TumblingBean::getUserId)
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.process(new EventTimeWindow())
.print();
env.execute();
}
}
class EventTimeWindow extends ProcessWindowFunction<TumblingBean, String, String, TimeWindow> {
@Override
public void process(String s, ProcessWindowFunction<TumblingBean,
String, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<TumblingBean> elements, Collector<String> out) throws Exception {
int i = 0;
for (TumblingBean bean : elements) {
i++;
}
out.collect("总共有：" + i + "条数据");
}
}
一看这很多代码，第一反应就是不想看。别急，我这里给你整体说一下这个代码你就懂了，主要逻辑 就是：
socketTextStream 读取数据
把读取到的数据利用map 算子进行 split 切分
然后提取数据中的含有时间的字段，并设置最大延迟时间是 2s
接着进行 key 操作
最后开了一个 10s 的窗口，等触发了窗口就进行计算
先补充几个重要的概念：
水位线（Watermark）就是一个 毫秒的时间戳
Flink 默认每隔 200ms （机器时间）向数据流中插入一个 水位线
Watermark 是⼀种衡量 Event Time 进展的机制（逻辑时钟），可以设定延迟触发
水位线必须单调递增，以确保任务的事件时间在向前推进，而不是在后退
只有事件时间需要水位线
水位线产生的公式：水位线 = 系统观察到的最大时间（就是 数据中携带的最大时间戳） - 最大延迟时间
最大延迟时间由程序员自己设定
数据流中的水位线 用于表示 如果程序已经处理的数据中含有的时间戳都小于 水位线 的话，那么这些数据都已经到达了，所以窗口的触发条件就是
水位线 >= 窗口结束时间
那 这个窗口怎么触发呢？ 这是个好问题 水位线 >= 窗口结束时间
我们的程序里 设置的延迟时间是 2s ，窗口结束时间是 10s 但是不包括 10s 因为窗口是左闭又开的
水位线 = 系统观察到的最大时间（就是 数据中携带的最大时间戳） - 最大延迟时间
假如 我们 造的测试数据是 每条数据第一个字母是代表key，第二个数字代表这条数据发生的时间
a 1
a 2
b 5
b 4
b 12
说明：1
当 a 1 这条数据过来时，我们套用上面的公式
水位线 = 系统观察到的最大时间（就是 数据中携带的最大时间戳） - 最大延迟时间 = 1 - 2 = -1
窗口触发的条件：
水位线 >= 窗口结束时间 -----> -1 < 10 窗口不触发，数据被保存到状态里面
当 a 2 这条数据过来时，我们套用上面的公式
水位线 = 系统观察到的最大时间（就是 数据中携带的最大时间戳） - 最大延迟时间 = 2 - 2 = 0
窗口触发的条件：
水位线 >= 窗口结束时间 ----->0 < 10 窗口不触发，数据被保存到状态里面
当 b 5 这条数据过来时，我们套用上面的公式
水位线 = 系统观察到的最大时间（就是 数据中携带的最大时间戳） - 最大延迟时间 = 5 - 2 = 3
窗口触发的条件：
水位线 >= 窗口结束时间 -----> 3 < 10 窗口不触发，数据被保存到状态里面
当 b 4 这条数据过来时，我们套用上面的公式
水位线 = 系统观察到的最大时间（就是 数据中携带的最大时间戳） - 最大延迟时间 = 4 - 2 = 2
窗口触发的条件：
水位线 >= 窗口结束时间 -----> 2 < 10 窗口不触发，数据被保存到状态里面
当 b 12 这条数据过来时，我们套用上面的公式
水位线 = 系统观察到的最大时间（就是 数据中携带的最大时间戳） - 最大延迟时间 = 12 - 2 = 10
窗口触发的条件：
水位线 >= 窗口结束时间 -----> 10 < 10 窗口触发，计算窗口里面的逻辑
但是 b 12 这条数据 是不在 这次窗口里面的，因为 b 12 不属于 这个窗口。
说明：其实
a 1
a 2
b 5
b 4
b 12
这几条数据中，b 4 是属于乱序数据，因为 先来了一条时间戳是 5 的数据过后了，又来了一条时间戳是 4 的数据 如果不用水位线去等待一下的，默认我们就会把 b 4 这条数据给丢弃了，这就可能导致最后计算的结果不正确。
public class GenWatermark {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
//TODO 系统默认每隔200ms机器时间插入一次水位线
//TODO 下面的语句设置为每隔1分钟插入一次水位线
env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(60000L);
env
.socketTextStream("192.168.1.141", 9999, '\n')
.map(new MapFunction<String, TumblingBean>() {
@Override
public TumblingBean map(String value) throws Exception {
String[] s = value.split("\\s");
TumblingBean bean = new TumblingBean();
bean.setUserId(s[0]);
bean.setTime(Long.parseLong(s[1]) * 1000L);
return bean;
}
})
.assignTimestampsAndWatermarks(
new MyAssigner()
)
.keyBy(TumblingBean::getUserId)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(10)))
.process(new WaterMarkWindow())
.print();
env.execute();
}
}
class WaterMarkWindow extends ProcessWindowFunction<TumblingBean, String, String, TimeWindow> {
@Override
public void process(String s, ProcessWindowFunction<TumblingBean,
String, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<TumblingBean> elements, Collector<String> out) throws Exception {
System.out.println("当前水位线的值为：" + context.currentWatermark() + "\t" + "窗口开始时间：" + context.window().getStart() + "\t" + "窗口结束时间：" + context.window().getEnd());
int i = 0;
for (TumblingBean bean : elements) {
i++;
}
out.collect("总共有：" + i + "条数据");
}
}
class MyAssigner implements AssignerWithPeriodicWatermarks {
//TODO 设置最大延迟时间为10s
Long bound = 10 * 1000L;
//TODO 系统观察到的元素包含的最大时间戳
Long maxTs = Long.MIN_VALUE + bound;
@Nullable
@Override
public Watermark getCurrentWatermark() {
System.out.println("观察到的最大时间戳是：" + maxTs);
return new Watermark(maxTs - bound);
}
@Override
public long extractTimestamp(TumblingBean element, long recordTimestamp) {
System.out.println("观察到的数据：" + element.getTime());
maxTs = Math.max(maxTs, element.getTime());
return maxTs;
}
}
下面有一个我自己自定义水位线的逻辑代码，大家感兴趣可以看看
总结
时间，窗口，水位线 这三个是 Flink 中最基础的概念了，同时也是开发过程中用到的最多的东西，只有很好的掌握了 时间，窗口，水位线这些概念，才能按照需求去写出正确的代码，同时在出现窗口不触发的情况下 快速排查到 问题所在。
其实 关于窗口和水位线这块还有很多东西，比如多并行度下 水位线是怎么传递的，允许窗口的最大延迟等，不过小伙伴们放心，接下来这些东西我们都会讲到的。
下一篇文章会从源码的角度来解读，当一条数据来了，我们怎么提前数据里面的时间字段生成水位线的，这条数据怎么分配到对应的窗口的，窗口的数据到底存在哪里了，这些窗口怎么触发的，触发完了怎么进行我们自己写的逻辑运算的，怎么销毁窗口的等。
我会把这部分源码从头到尾讲一遍，让你对这部分的内容的理解更加深刻，另外文章里面涉及到的代码，如果大家想下载下来自己去测试的话，直接加我微信联系我就行了。
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