🍊在 Apache Flink 中，窗口是对数据流中的一个固定数量的元素或者一段时间内的元素进行分组的一种抽象概念。窗口有自己的生命周期，即从窗口的开始到窗口的结束。
🍊窗口的开始和结束可以是以下几种情况之一：
- 按数据元素的数量来划分窗口，即满足条件的元素个数达到一定数量时，窗口的结束就会到来。
- 按时间来划分窗口，即满足条件的元素在一段固定的时间内就会组成一个窗口，时间到了就会结束。
🍊在 Flink 中，还可以通过将两种划分方式结合起来来实现更灵活的窗口划分方式。
🍊窗口的生命周期是从窗口开始到窗口结束的这段时间。在这段时间内，窗口会收集来自数据流的元素，并对其进行聚合、计算或其他操作。
🍊在 Flink 中，可以通过窗口函数来实现对窗口的操作。 Flink 提供了多种窗口函数，可以根据需要选择合适的窗口函数来处理数据。
- 窗口的创建
窗口的类型和基本信息由窗口分配器（window assigners）指定，但窗口不会预先创建好，而是由数据驱动创建。当第一个应该属于这个窗口的数据元素到达时，就会创建对应的窗口。
- 窗口计算的触发
除了窗口分配器，每个窗口还会有自己的窗口函数（window functions）和触发器（trigger）。窗口函数可以分为增量聚合函数和全窗口函数，主要定义了窗口中计算的逻辑；而触发器则是：指定调用窗口函数的条件。对于不同的窗口类型，触发计算的条件也会不同。例如，一个滚动事件时间窗口，应该在水位线到达窗口结束时间的时候触发计算，属于“定点发车”；而一个计数窗口，会在窗口中元素数量达到定义大小时触发计算，属于“人满就发车”。所以 Flink 预定义的窗口类型都有对应内置的触发器。
对于事件时间窗口而言，除去到达结束时间的“定点发车”，还有另一种情形。当我们设置了允许延迟，那么如果水位线超过了窗口结束时间、但还没有到达设定的最大延迟时间，这期间内到达的迟到数据也会触发窗口计算。这类似于没有准时赶上班车的人又追上了车，这时车要再次停靠、开门，将新的数据整合统计进来。
- 窗口的销毁
一般情况下，当时间达到了结束点，就会直接触发计算输出结果、进而清除状态销毁窗口。这时窗口的销毁可以认为和触发计算是同一时刻。这里需要注意，Flink 中只对时间窗口（TimeWindow）有销毁机制；由于计数窗口（CountWindow）是基于全局窗口（GlobalWindw）实现的，而全局窗口不会清除状态，所以就不会被销毁。在特殊的场景下，窗口的销毁和触发计算会有所不同。事件时间语义下，如果设置了允许延迟，那么在水位线到达窗口结束时间时，仍然不会销毁窗口；窗口真正被完全删除的时间点，是窗口的结束时间加上用户指定的允许延迟时间。
总结
Window API 首先按照时候按键分区分成两类。keyBy 之后的 KeyedStream，可以调用.window()方法声明按键分区窗口（Keyed Windows）；而如果不做 keyBy，DataStream 也可以直接调用.windowAll()声明非按键分区窗口。之后的方法调用就完全一样了。接下来首先是通过.window()/.windowAll()方法定义窗口分配器，得到 WindowedStream；然 后 通 过 各 种 转 换 方 法 （ reduce/aggregate/apply/process ） 给 出 窗 口 函 数(ReduceFunction/AggregateFunction/ProcessWindowFunction)，定义窗口的具体计算处理逻辑，转换之后重新得到 DataStream。这两者必不可少，是窗口算子（WindowOperator）最重要的组成部分。
此外，在这两者之间，还可以基于 WindowedStream 调用.trigger()自定义触发器、调用.evictor()定义移除器、调用.allowedLateness()指定允许延迟时间、调用.sideOutputLateData()将迟到数据写入侧输出流，这些都是可选的 API，一般不需要实现。而如果定义了侧输出流，可以基于窗口聚合之后的 DataStream 调用.getSideOutput()获取侧输出流。
