1.前言

flink有3种时间，主要是事件时间和处理时间。

水位线主要解决，数据乱序到达或者延迟到达的问题

 

2.水位线原理

 即只有当水位线，越过窗口的结束时间，才会触发窗口计算。

窗口计算需要同时满足两个条件：

1.水位线，越过窗口的结束时间
2.窗口开始 和 窗口结束时间内，有数据

举个例子：

情况1：消息正常到达，没有延迟的情况

 情况二： 相较情况一，发生消息延迟（仍采用处理时间）

情况三：采用事件时间

迟到6秒的数据，无法分配到window1中，因为已经关闭

所以采用事件时间，还是处理时间，都无法保证窗口数据的正确。 

情况四：引入水位线

 只有水位线越过窗口结束时间，才关闭窗口，相当于让窗口延迟关闭。

3.水位线的设置方法

为了支持事件时间，flink必须知道时间戳。

分配时间戳和生成水位线，是同时生成的。

 

 

可以直接使用WatermarkStrategy下边的静态方法，生成水位线和分配时间戳。

也可以实现接口的两个create ** 方法来自定义，生成水位线和分配时间戳。

 

3.1 两种水位线设置

 

3.1.1 固定延迟水位线

  由于乱序流中需要等待迟到数据到齐，所以必须设置一个固定量的延迟时间（Fixed Amount of Lateness）。这时生成水位线的时间戳，就是当前数据流中最大的时间戳减去延迟的结果，相当于把表调慢，当前时钟会滞后于数据的最大时间戳。调用 WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness()方法就可以实现。

  这个方法需要传入一个 maxOutOfOrderness 参数，表示“最大乱序程度”，它表示数据流中乱序数据时间戳的最大差值；如果我们能确定乱序程度，那么设置对应时间长度的延迟，就可以等到所有的乱序数据了。

 eg:

 

3.1.2 单调递增水位线

对于单调递增的有序流，主要特点就是时间戳单调增长（Monotonously Increasing Timestamps），所以永远不会出现迟到数据的问题。这是周期性生成水位线的最简单的场景，直接调用WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()方法就可以实现。简单来说，就是直接拿当前最大的时间戳作为水位线就可以了

 

3.2 自定义水位线（以后再补上）