1. 窗口的其他API简介
对于一个窗口算子而言，窗口分配器和窗口函数是必不可少的。除此之外，Flink 还提供了其他一些可选的 API，可以更加灵活地控制窗口行为。
1.1 触发器（Trigger）
触发器主要是用来控制窗口什么时候触发计算。所谓的"触发计算"本质上就是执行窗口函数，所以可以认为是计算得到结果并输出的过程。
基于WindowsStream调用.trigger()方法，参数传入一个自定义的窗口触发器（Trigger）。
stream.keyBy(...)
.window(...)
.trigger(new MyTrigger())
Trigger 是窗口算子的内部属性，每个窗口分配器（WindowAssigner）都会对应一个默认的触发器；对于 Flink 内置的窗口类型，它们的触发器都已经做了实现。例如，所有事件时间窗口，默认的触发器都是 EventTimeTrigger；类似还有 ProcessingTimeTrigger 和 CountTrigger。所以一般情况下是不需要自定义触发器的。
Trigger是一个抽象类，自定义时必须实现以下四个抽象方法：
onElement()：窗口中每到来一个元素，都会调用这个方法。onEventTime()：当注册的事件时间定时触发时，将调用这个方法。onProcessingTime ()：当注册的处理时间定时器触发时，将调用这个方法。clear()：当窗口关闭销毁时，调用这个方法。一般用来清除自定义的状态。
除了 clear()比较像生命周期方法，其他三个方法其实都是对某种事件的响应。onElement()是对流中数据元素到来的响应；而另两个则是对时间的响应。这些方法参数中都有一个“触发器上下文”（TriggerContext）对象，可以用来注册定时器回调（callback）。对于时间窗口（TimeWindow）而言，就是在窗口的结束时间设定了一个定时器，这样到时间就可以触发窗口的计算输出了。
另外这三个方法的返回类型都是 TriggerResult，这是一个枚举类型（enum），其中定义了对窗口进行操作的四种类型。
CONTINUE（继续）：什么都不做FIRE（触发）：触发计算，输出结果PURGE（清除）：清空窗口中的所有数据，销毁窗口FIRE_AND_PURGE（触发并清除）：触发计算输出结果，并清除窗口
Trigger 除了可以控制触发计算，还可以定义窗口什么时候关闭（销毁）。并且TriggerResult的返回结果可以让计算输出结果和关闭窗口分开执行。
示例：
在日常业务场景中，我们经常会开比较大的窗口来计算每个窗口的pv 或者 uv 等数据。但窗口开的太大，会使我们看到计算结果的时间间隔变长。所以我们可以使用触发器，来隔一段时间触发一次窗口计算。我们在代码中计算了每个 url 在 10 秒滚动窗口的 pv 指标，然后设置了触发器，每隔 1 秒钟触发一次窗口的计算。
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 创建自定义数据源的实时流
DataStream<Event> stringDataStreamSource = env.addSource(new CustomSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
@Override
public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
return element.getTimestamp();
}
})
);
stringDataStreamSource.keyBy(Event::getUrl)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.trigger(new MyTrigger())
.process(new WindowResult())
.print();
stringDataStreamSource.print("data");
env.execute();
}
public static class WindowResult extends ProcessWindowFunction<Event, UrlViewCount, String, TimeWindow> {
@Override
public void process(String s, ProcessWindowFunction<Event, UrlViewCount, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<Event> elements, Collector<UrlViewCount> out) throws Exception {
out.collect(new UrlViewCount(s, elements.spliterator().getExactSizeIfKnown(), context.window().getStart(), context.window().getEnd()));
}
}
private static class UrlViewCount {
private String s;
private long size;
private long start;
private long end;
public UrlViewCount(String s, long size, long start, long end) {
this.s = s;
this.size = size;
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
public String toString() {
return "UrlViewCount{" +
"s='" + s + '\'' +
", size=" + size +
", start='" + start + '\'' +
", end='" + end + '\'' +
'}';
}
}
public static class MyTrigger extends Trigger<Event, TimeWindow> {
@Override
public TriggerResult onElement(Event element, long timestamp, TimeWindow window, TriggerContext ctx) throws Exception {
ValueState<Boolean> isFirstEvent = ctx.getPartitionedState(new ValueStateDescriptor<Boolean>("first-event", Types.BOOLEAN));
if (isFirstEvent.value() == null) {
for (long i = window.getStart(); i < window.getEnd() ; i = i + 1000L) {
ctx.registerEventTimeTimer(i);
}
isFirstEvent.update(true);
}
return TriggerResult.CONTINUE;
}
@Override
public TriggerResult onProcessingTime(long time, TimeWindow window, TriggerContext ctx) throws Exception {
return TriggerResult.CONTINUE;
}
@Override
public TriggerResult onEventTime(long time, TimeWindow window, TriggerContext ctx) throws Exception {
return TriggerResult.FIRE;
}
@Override
public void clear(TimeWindow window, TriggerContext ctx) throws Exception {
ValueState<Boolean> isFirstEvent = ctx.getPartitionedState(new ValueStateDescriptor<Boolean>("first-event", Types.BOOLEAN));
isFirstEvent.clear();
}
}
输出结果：
1.2 移除器（Evictor）
移除器主要用来定义移除某些数据的逻辑。基于 WindowedStream 调用.evictor()方法，就可以传入一个自定义的移除器（Evictor）。Evictor 是一个接口，不同的窗口类型都有各自预实现的移除器。
Evictor 接口定义了两个方法：
evictBefore()：定义执行窗口函数之前的移除数据操作evictAfter()：定义执行窗口函数之后的以处数据操作
默认情况下，预实现的移除器都是在执行窗口函数（window fucntions）之前移除数据的。
1.3 允许延迟（Allowed Lateness）
在事件时间语义下，窗口会出现迟到的数据。之所以出现迟到数据是因为在乱序流中，水位线并一定能保证时间戳更早的所有数据不会再出现，当水位线已经到达窗口的结束时间时，窗口触发计算并输出结果，这时一般就要销毁窗口了；如果还有本该属于这个窗口的数据到达，默认情况下会被丢弃。
大多数情况下直接丢弃数据会导致统计结果不准，为了解决迟到数据的问题，Flink提供了一个特殊接口，可以为窗口算子设置一个"允许最大延迟"（Allowed Lateness）。也就是说，我们可以设定允许延迟一段时间，在这段时间内，窗口不会销毁，继续到来的数据依然可以进入窗口中并触发计算。直到水位线推进到了 窗口结束时间 + 延迟时间，才真正将窗口的内容清空，正式关闭窗口。
基于 WindowedStream 调用.allowedLateness()方法，传入一个Time类型的延迟时间，就可以表示允许这段时间内的延迟数据。
stream.keyBy(...)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(1)))
.allowedLateness(Time.minutes(1))
比如上面的代码中，我们定义了 1 小时的滚动窗口，并设置了允许 1 分钟的延迟数据。也就是说，在不考虑水位线延迟的情况下，对于 8 点~9 点的窗口，本来应该是水位线到达 9 点整就触发计算并关闭窗口；现在允许延迟 1 分钟，那么 9 点整就只是触发一次计算并输出结果，并不会关窗。后续到达的数据，只要属于 8 点~9 点窗口，依然可以在之前统计的基础上继续叠加，并且再次输出一个更新后的结果。直到水位线到达了 9 点零 1 分，这时就真正清空状态、关闭窗口，之后再来的迟到数据就会被丢弃了。
从这里可以看到，窗口的触发计算（Fire）和清除（Purge）操作确实可以分开。不过在默认情况下，允许的延迟是 0，这样一旦水位线到达了窗口结束时间就会触发计算并清除窗口，两个操作看起来就是同时发生了。当窗口被清除（关闭）之后，再来的数据就会被丢弃。
1.4 将迟到的数据放入侧输出流
对于处理迟到数据，仅仅提供延迟时间还是会出现迟到的数据，所以Flink提供了另外一种方式处理迟到数据。可以将迟到数据放到侧输出流（side output）进行另外的处理。所谓的侧输出流，相当于是数据流的一个“分支”，这个流中单独放置那些错过了该上的车、本该被丢弃的数据。
基于 WindowedStream 调用.sideOutputLateData() 方法，就可以实现这个功能。方法需要传入一个“输出标签”（OutputTag），用来标记分支的迟到数据流。因为保存的就是流中的原始数据，所以OutputTag的类型与流中数据类型相同。
DataStream<Event> stream = env.addSource(...);
OutputTag<Event> outputTag = new OutputTag<Event>("late") {};
stream.keyBy(...)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(1)))
.sideOutputLateData(outputTag)
将迟到数据放入侧输出流之后，还可以将它提取出来。基于窗口处理完成之后的DataStream，调用.getSideOutput()方法，传入对应的输出标签，就可以获取到迟到数据所在的流了。
SingleOutputStreamOperator<AggResult> winAggStream = stream.keyBy(...)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(1)))
.sideOutputLateData(outputTag)
.aggregate(new MyAggregateFunction())
DataStream<Event> lateStream = winAggStream.getSideOutput(outputTag);
这里注意，getSideOutput()是SingleOutputStreamOperator的方法，获取到的侧输出流数据
类型应该和 OutputTag 指定的类型一致，与窗口聚合之后流中的数据类型可以不同。
