一、前言
时间、窗口和Watermark是Flink的很重要的概念，学习它们是掌握运用Flink的重中之重。
二、时间特性
在DataStream API中，你可以用时间特性告知Flink在创建窗口时如何定义时间。
时间特性是StreamExecutionEnvironment的一个属性，它可以接受如下值。
1 ProcessingTime 处理时间
简单来说，处理时间就是Flink算子处理该条数据时，当前的系统时间。
通常，在窗口算子中使用处理时间会导致不确定的结果，因为这取决于数据到达Flink窗口时速率。
但是用处理时间也是有优点的，因为它处理任务无需考虑迟到的数据，所以提供了极低的延迟，比用事件时间快。
当你对自己的网络和数据的顺序非常自信时，并且要求极低的延迟，可以考虑用ProcessingTime。
2 EventTime 事件时间
事件时间是指某个事件发生时，他天然自带的时间。
比如温度监控器，某一时刻，它把当前时间+温度发送远程服务器，不管这条消息在网络中传输了多久，当它到达服务器时，
服务器可以从中提取事件真正的发生的时间。
我们在工作中，一般用的是事件时间，它极大的保证了结果正确性。因为Flink可以根据事件时间，结合watermark和allowedLateness提供处理迟到数据的能力。
3 IngestionTime 摄入时间
在数据源算子处理到该数据的时间，可以简单理解为该数据进入Flink处理引擎的时间，并自动生成watermark。
摄入时间是事件时间和处理时间的混合体。和事件时间相比，摄入时间的价值不大，摄入时间没有提供极低延迟，也无法保证结果正确性。
4 设置时间特性的代码
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//默认的时间特性是ProcessingTime，这里设置成EventTime
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
三、Window
在Flink 实战(三) 大白话 时间 窗口 watermark，已经对窗口的分类有了概念上的介绍，这里不再赘述。Flink提供的窗口种类也很多，需要结合代码实践才能逐渐理解，下面先了解下代码结构。
1 代码结构
Keyed Windows
stream
.keyBy(...) <- keyed versus non-keyed windows
.window(...) <- required: "assigner"
[.trigger(...)] <- optional: "trigger" (else default trigger)
[.evictor(...)] <- optional: "evictor" (else no evictor)
[.allowedLateness(...)] <- optional: "lateness" (else zero)
[.sideOutputLateData(...)] <- optional: "output tag" (else no side output for late data)
.reduce/aggregate/fold/apply() <- required: "function"
[.getSideOutput(...)] <- optional: "output tag"
Non-Keyed Windows
stream
.windowAll(...) <- required: "assigner"
[.trigger(...)] <- optional: "trigger" (else default trigger)
[.evictor(...)] <- optional: "evictor" (else no evictor)
[.allowedLateness(...)] <- optional: "lateness" (else zero)
[.sideOutputLateData(...)] <- optional: "output tag" (else no side output for late data)
.reduce/aggregate/fold/apply() <- required: "function"
[.getSideOutput(...)] <- optional: "output tag"
2 时间窗口
每个事件的产生，它就天然的带上了时间属性，不管是事件的产生时间还是事件进入Flink的时间，这些时间都可以作为业务维度来划分窗口。
如下图：滚动时间窗口中，每隔1分钟，划分一个窗口。
2.1 滚动时间窗口
滚动窗口将事件分配到长度固定且不重叠的桶中，如上图就是滚动时间窗口。
用滚动时间窗口，我们需要设置每个窗口的长度。
//这里不设置时间特性，默认用ProcessingTime
SingleOutputStreamOperator<Object> result = dataStream
.keyBy(a -> a.getId())
.timeWindow(Time.seconds(5))//设置每5s划分一个窗口
.apply(new SensorRecordUtils.MyAvg());
timeWindow在Flink 1.12将标记过期，最好用下面的window()
SingleOutputStreamOperator<Object> result = dataStream
.keyBy(a -> a.getId())
//基于ProcessingTime的滚动时间窗口，每5s划分一个窗口
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.apply(new SensorRecordUtils.MyAvg());
举一反三，基于EventTime的滚动时间窗口如下，这里忽略设置EventTime时间戳的代码，后面会给。
SingleOutputStreamOperator<Object> result = dataStream
.keyBy(a -> a.getId())
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.apply(new SensorRecordUtils.MyAvg());
2.2 滑动时间窗口
滑动窗口将事件分配到大小固定且允许相互重叠的桶中，这意味着每个事件有可能同时属于多个桶。要指定窗口的长度和滑动间隔来定义滑动窗口。
对于滑动时间窗口，我们要指定窗口的时间长度和滑动步长。
SingleOutputStreamOperator<Object> result = dataStream
.keyBy(a -> a.getId())
//设置每5s划分一个窗口，滑动步长为1s
.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))
.apply(new SensorRecordUtils.MyAvg());
timeWindow在Flink 1.12将标记过期，最好用下面的window()
SingleOutputStreamOperator<Object> result = dataStream
.keyBy(a -> a.getId())
.window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5), Time.seconds(1)))
//timeWindow在Flink 1.12将标记过期，最好用上面的window()
//.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))
.apply(new SensorRecordUtils.MyAvg());
举一反三，基于EventTime的滑动时间窗口如下，这里忽略设置EventTime时间戳的代码，后面会给。
SingleOutputStreamOperator<Object> result = dataStream
.keyBy(a -> a.getId())
.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5), Time.seconds(1)))
.apply(new SensorRecordUtils.MyAvg());
2.3 会话窗口
会话窗口在一些常见的真实场景中非常有用，这些场景既不适合用滚动窗口，也不适用滑动窗口。
会话窗口（Session Windows）主要是将某段时间内活跃度较高的数据聚合成一个窗口进行计算，窗口的触发的条件是 Session Gap，是指在规定的时间内如果没有数据活跃接入，则认为窗口结束，然后触发窗口计算结果。
SingleOutputStreamOperator<Object> result = dataStream
.keyBy(a -> a.getId())
.window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(5)))
.apply(new SensorRecordUtils.MyAvg());
3 计数窗口
事件是依次进入Flink的，以固定个数的事件为单位，划分窗口，就是计数窗口。
如下图：每4个事件，划分一个窗口。
3.1 滚动计数窗口
SingleOutputStreamOperator<Double> result = dataStream
.keyBy(a -> a.getId())
.countWindow(5)
.aggregate(new SensorRecordUtils.MyAvgTemp());
3.2 滑动计数窗口
SingleOutputStreamOperator<Double> result = dataStream
.keyBy(a -> a.getId())
.countWindow(5, 2)
.aggregate(new SensorRecordUtils.MyAvgTemp());
四、处理迟到数据
要处理迟到数据，得先理解下在没有迟到数据的情况下，窗口是如何被触发计算并关闭的。
1 理想情况
下面我用ppt画了一幅图，事件按照事件时间的正确顺序进入，并设置5秒划分一个窗口。
窗口一般是左闭右开的，当事件时间=5s的数据到来时，它会放到[5, 10)这个桶中，并表示5s之前的事件数据都已经到达，触发桶1进行计算结果并关闭窗口。
ppt画图实属不易，如果我画的不对，欢迎指正。
2 watermark
在用EventTime时，处理乱序数据，得用到Watermark，通常结合Window+Watermark使用
- 数据流中的Watermark用于表示timestamp小于Watermark的数据都已经到达，因此Window的执行是由Watermark触发的
- Watermark是一条特殊的数据记录
- Watermark必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟向前推进
下面我用ppt画一幅图，简单讲下watermark的工作流程。
2.1 设置事件时间和watermark
BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor默认实现周期性生成watermark，这样也比较符合大多数生成环境，这个周期可以在环境变量中设置。
//自动生成水印的时间间隔，默认值是200毫秒
env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(300);
SingleOutputStreamOperator<SensorRecord> dataStream = source
.filter(new SensorRecordUtils.MyFilter())
.map(new SensorRecordUtils.MyMap())
.filter(a -> a != null)
//认为到达的数据可能乱序，设置延迟3s
.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<SensorRecord>(Time.seconds(3)) {
//提取SensorRecord中时间戳
@Override
public long extractTimestamp(SensorRecord element) {
return element.getTime();
}
});
SingleOutputStreamOperator<Object> result = dataStream
.keyBy(a -> a.getId())
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
//timeWindow在Flink 1.12将标记过期，最好用上面的window()
//.timeWindow(Time.seconds(5))
.apply(new SensorRecordUtils.MyAvg());
2.2 Flink1.12中设置
在Flink1.11中就已经发现assignTimestampsAndWatermarks的有些实现过期了，现在Flink1.12了，官网推荐用WatermarkStrategy。
SingleOutputStreamOperator<SensorRecord> dataStream = source
.filter(new SensorRecordUtils.MyFilter())
.map(new SensorRecordUtils.MyMap())
.filter(a -> a != null)
//认为到达的数据可能乱序，设置延迟1s，用Flink 1.11的WatermarkStrategy
.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy.<SensorRecord>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(1))
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<SensorRecord>() {
//提取SensorRecord中时间戳
@Override
public long extractTimestamp(SensorRecord element, long recordTimestamp) {
return element.getTime();
}
})
);
SingleOutputStreamOperator<Object> result = dataStream
.keyBy(a -> a.getId())
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
//.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5), Time.seconds(1)))
//timeWindow在Flink 1.12将标记过期，最好用上面的window()
//.timeWindow(Time.seconds(5))
.apply(new SensorRecordUtils.MyAvg());
3 用事件时间，但不用watermark
SingleOutputStreamOperator<SensorRecord> dataStream = source
.filter(new SensorRecordUtils.MyFilter())
.map(new SensorRecordUtils.MyMap())
.filter(a -> a != null)
//认为到来的数据的事件时间就是有序的，没有乱序，所以不用设置Watermark
.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<SensorRecord>() {
//提取SensorRecord中时间戳
@Override
public long extractAscendingTimestamp(SensorRecord element) {
return element.getTime();
}
});
在Flink1.11中，AscendingTimestampExtractor过时了，后期会删除，我们可按照下面这么写
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.noWatermarks());
4 allowedLateness和侧输出流
watermark触发了窗口关闭时间时，先输出一个计算结果，但是还有迟到的数据怎么办呢？
可以使用allowedLateness和侧输出流。
allowedLateness设置一个事件长度，在窗口关闭后的这个时间长度内，对于属于该窗口的迟到数据来一次，计算一次。
如果任然有数据在allowedLateness到期后才到，得用侧输出流，可以将这些数据数据到某个Kafka，后期再合并计算。当然进入侧输出流的也是那种延迟太过分的数据，也是极少的。
OutputTag<SensorRecord> lateTag = new OutputTag<>("late");
SingleOutputStreamOperator<Object> result = mapDataStream
.keyBy(a -> a.getId())
.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5), Time.seconds(1)))
.allowedLateness(Time.minutes(1))
.sideOutputLateData(lateTag)
.apply(new MyAvg())
五、结语
学无止境，后面好好学Flink的状态方面的内容，并复习前面所学，温故而知新。