时间和窗口

在流处理应用中，数据是连续不断的，即数据是没有边界的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。

window是一种可以把无限数据流切割为有限数据块的手段。Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而窗口（window）就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。

而时间和水位线就是做基于时间的处理计算，其中最常见的场景，就是窗口聚合计算。

时间

梳理一下流式数据处理的过程：在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理。

很明显，这里有两个非常重要的时间点：

• 一个是数据产生的时间，我们把它叫作“事件时间”（Event Time），数据一旦产生，这个时间自然就确定了，所以它可以作为一个属性嵌入到数据中。这其实就是这条数据记录的“时间戳”（Timestamp）。
• 另一个是数据真正被处理的时刻，叫作“处理时间”（Processing Time）。

我们所定义的窗口操作，到底是以那种时间作为衡量标准，就是所谓的“时间语义”（Notions of Time）。由于分布式系统中网络传输的延迟和时钟漂移，处理时间相对事件发生的时间会有所滞后。

水位线（Watermark）

时间和窗口

如图所示，到达车上的商品，生产时间是8 点 05 分，那么当前车上的时间就是 8 点 05 分；又来了一个 8 点 10 分生产的商品，现在车上的时间就是 8 点 10 分。我们直接用数据的时间戳来指示当前的时间进展，窗口的关闭自然也是以数据的时间戳等于窗口结束时间为准，这就相当于可以不受网络传输延迟的影响了。像之前所说 8 点 59 分 59 秒生产出来的商品，到车上的时候不管实际时间（系统时间）是几点，我们就认为当前是 8 点 59 分 59 秒，所以它总是能赶上车的；而 9 点这班车，要等到 9 点整生产的商品到来，才认为时间到了 9 点，这时才正式发车。这样就可以得到正确的统计结果了。

在这个处理过程中，我们其实是基于数据的时间戳，自定义了一个“逻辑时钟”。这个时钟的时间不会自动流逝；它的时间进展，就是靠着新到数据的时间戳来推动的。这样的好处在于，计算的过程可以完全不依赖处理时间（系统时间），不论什么时候进行统计处理，得到的结果都是正确的。

比如：双十一的时候系统处理压力大，我们可能会把大量数据缓存在 Kafka中；过了高峰时段之后再读取出来，在几秒之内就可以处理完几个小时甚至几天的数据，而且依然可以按照数据产生的时间段进行统计，所有窗口都能收集到正确的数据。而一般实时流处理的场景中，事件时间可以基本与处理时间保持同步，只是略微有一点延迟，同时保证了窗口计算的正确性。

水位线

在事件时间语义下，我们不依赖系统时间，而是基于数据自带的时间戳去定义了一个时钟，用来表示当前时间的进展。于是每个并行子任务都会有一个自己的逻辑时钟，它的前进是靠数据的时间戳来驱动的。

在数据流中加入一个时钟标记，记录当前的事件时间；这个标记可以直接广播到下游，当下游任务收到这个标记，就可以更新自己的时钟了。由于类似于水流中用来做标志的记号，在 Flink 中，这种用来衡量事件时间（Event Time）进展的标记，就被称作“水位线”（Watermark）。

• 水位线是插入到数据流中的一个标记，可以认为是一个特殊的数据；
• 水位线是基于数据的时间戳生成的；
• 水位线主要的内容是一个时间戳，记录当前的事件时间，用来表示当前事件时间的进展；
• 水位线的时间戳必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟一直向前推进；
• 水位线可以通过设置延迟，来保证正确处理乱序数据；
• 一个水位线 Watermark(t)，表示在当前流中事件时间已经达到了时间戳 t, 这代表 t 之前的所有数据都到齐了，之后流中不会出现时间戳 t’ ≤ t 的数据；
• 水位线的默认计算公式：水位线 = 观察到的最大事件时间 – 最大延迟时间 – 1 毫秒；
• 在数据流开始之前，Flink 会插入一个大小是负无穷大（在 Java 中是-Long.MAX_VALUE）的水位线，而在数据流结束时，Flink 会插入一个正无穷大(Long.MAX_VALUE)的水位线，保证所有的窗口闭合以及所有的定时器都被触发。

每个事件产生的数据，都包含了一个时间戳，我们直接用一个整数表示。这里没有指定单位，可以理解为秒或者毫秒（方便起见，下面讲述统一认为是秒）。当产生于2 秒的数据到来之后，当前的事件时间就是 2 秒；在后面插入一个时间戳也为 2 秒的水位线，随着数据一起向下游流动。而当 5 秒产生的数据到来之后，同样在后面插入一个水位线，时间戳也为 5，当前的时钟就推进到了 5 秒。这样，如果出现下游有多个并行子任务的情形，我们只要将水位线广播出去，就可以通知到所有下游任务当前的时间进度了。

有序和无序流的插入

（1）有序流中的水位线

在理想状态下，数据应该按照它们生成的先后顺序、排好队进入流中；也就是说，它们处理的过程会保持原先的顺序不变，遵守先来后到的原则。这样的话我们从每个数据中提取时间戳，就可以保证总是从小到大增长的，从而插入的水位线也会不断增长、事件时钟不断向前推进。

实际应用中，如果当前数据量非常大，可能会有很多数据的时间戳是相同的，这时每来一条数据就提取时间戳、插入水位线就做了大量的无用功。而且即使时间戳不同，同时涌来的数据时间差会非常小（比如几毫秒），往往对处理计算也没什么影响。所以为了提高效率，一般会每隔一段时间生成一个水位线，这个水位线的时间戳，就是当前最新数据的时间戳，如图所示。所以这时的水位线，其实就是有序流中的一个周期性出现的时间标记。周期时间是指处理时间（系统时间），而不是事件时间。

（2）乱序流中的水位线

有序流的处理非常简单，看起来水位线也并没有起到太大的作用。但这种情况只存在于理想状态下。我们知道在分布式系统中，数据在节点间传输，会因为网络传输延迟的不确定性，导致顺序发生改变，这就是所谓的“乱序数据”。

如图所示，一个 7 秒时产生的数据，生成时间自然要比 9 秒的数据早；但是经过数据缓存和传输之后，处理任务可能先收到了 9 秒的数据，之后 7 秒的数据才姗姗来迟。这时如果我们希望插入水位线，来指示当前的事件时间进展，又该怎么做呢？

我们插入新的水位线时，要先判断一下时间戳是否比之前的大，否则就不再生成新的水位线，如图所示。也就是说，只有数据的时间戳比当前时钟大，才能推动时钟前进，这时才插入水位线。

如果考虑到大量数据同时到来的处理效率，我们同样可以周期性地生成水位线。这时只需要保存一下之前所有数据中的最大时间戳，需要插入水位线时，就直接以它作为时间戳生成新的水位线。

这样做尽管可以定义出一个事件时钟，却也会带来一个非常大的问题：我们无法正确处理“迟到”的数据。在上面的例子中，当 9 秒产生的数据到来之后，我们就直接将时钟推进到了9 秒；如果有一个窗口结束时间就是 9 秒（比如，要统计 0~9 秒的所有数据），那么这时窗口就应该关闭、将收集到的所有数据计算输出结果了。但事实上，由于数据是乱序的，还可能有时间戳为 7 秒、8 秒的数据在 9 秒的数据之后才到来，这就是“迟到数据”（late data）。它们本来也应该属于 0~9 秒这个窗口，但此时窗口已经关闭，于是这些数据就被遗漏了，这会导致统计结果不正确。

为了让窗口能够正确收集到迟到的数据，我们也可以等上 2 秒；也就是用当前已有数据的最大时间戳减去 2 秒，就是要插入的水位线的时间戳，如图所示。这样的话，9 秒的数据到来之后，事件时钟不会直接推进到 9 秒，而是进展到了 7 秒；必须等到11 秒的数据到来之后，事件时钟才会进展到 9 秒，这时迟到数据也都已收集齐，0~9 秒的窗口就可以正确计算结果了。

如果仔细观察就会看到，这种“等 2 秒”的策略其实并不能处理所有的乱序数据。比如22 秒的数据到来之后，插入的水位线时间戳为 20，也就是当前时钟已经推进到了 20 秒；对于10~20 秒的窗口，这时就该关闭了。但是之后又会有 17 秒的迟到数据到来，它本来应该属于10~20 秒窗口，现在却被遗漏丢弃了。那又该怎么办呢？

既然现在等 2 秒还是等不到 17 秒产生的迟到数据，那自然我们可以试着多等几秒，也就是把时钟调得更慢一些。最终的目的，就是要让窗口能够把所有迟到数据都收进来，得到正确的计算结果。

当然这样子还是不够准确，后面会介绍更进一步的处理。

下面是一个示例，我们可以使用周期性的方式生成正确的水位线：

水位线生成策略（Watermark Strategies）

在 Flink 的 DataStream API 中 ， 有 一 个 单 独 用 于 生 成 水 位 线 的 方法：.assignTimestampsAndWatermarks()，它主要用来为流中的数据分配时间戳，并生成水位线来指示事件时间：

public SingleOutputStreamOperator<T> assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy<T> watermarkStrategy)

具体使用时，直接用 DataStream 调用该方法即可，与普通的 transform 方法完全一样。

DataStream<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
DataStream<Event> withTimestampsAndWatermarks = stream.assignTimestampsAndWatermarks(<watermark strategy>);

不是说数据里已经有时间戳了吗，为什么这里还要“分配”呢？这是因为原始的时间戳只是写入日志数据的一个字段，如果不提取出来并明确把它分配给数据，Flink 是无法知道数据真正产生的时间的。当然，有些时候数据源本身就提供了时间戳信息，比如读取 Kafka 时，我们就可以从 Kafka 数据中直接获取时间戳，而不需要单独提取字段分配了。

.assignTimestampsAndWatermarks()方法需要传入一个 WatermarkStrategy 作为参数，这就是 所 谓 的 “ 水 位 线 生 成 策 略 ” 。 WatermarkStrategy 中 包 含 了 一 个 “ 时 间 戳 分 配器”TimestampAssigner 和一个“水位线生成器”WatermarkGenerator。

public interface WatermarkStrategy<T> extends TimestampAssignerSupplier<T>,WatermarkGeneratorSupplier<T>{
    @Override
    TimestampAssigner<T> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context);
    @Override
    WatermarkGenerator<T> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context);
}

• TimestampAssigner：主要负责从流中数据元素的某个字段中提取时间戳，并分配给元素。时间戳的分配是生成水位线的基础。

• WatermarkGenerator：主要负责按照既定的方式，基于时间戳生成水位线。在WatermarkGenerator 接口中，主要又有两个方法：onEvent()和 onPeriodicEmit()：

  @Public
  public interface WatermarkGenerator<T> {
      void onEvent(T var1, long var2, WatermarkOutput var4);
      void onPeriodicEmit(WatermarkOutput var1);
  }
  

  • onEvent：每个事件（数据）到来都会调用的方法，它的参数有当前事件、时间戳，以及允许发出水位线的一个 WatermarkOutput，可以基于事件做各种操作。

  • onPeriodicEmit：周期性调用的方法，可以由 WatermarkOutput 发出水位线，由系统框架周期性地调用。周期时间为处理时间，可以调用环境配置的.setAutoWatermarkInterval()方法来设置，默认为200ms。

    env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(60 * 1000L);
    

（1）水位线生成策略（Watermark Strategies）

WatermarkStrategy 这个接口是一个生成水位线策略的抽象，让我们可以灵活地实现自己的需求；但看起来有些复杂，如果想要自己实现应该还是比较麻烦的。好在 Flink 充分考虑到了我们的痛苦，提供了内置的水位线生成器（WatermarkGenerator），不仅开箱即用简化了编程，而且也为我们自定义水位线策略提供了模板。

时间分配器和水位线生成器可以通过调用 WatermarkStrategy 的静态辅助方法来创建。它们都是周期性生成水位线的，分别对应着处理有序流和乱序流的场景。

1）有序流

对于有序流，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。

stream.assignTimestampsAndWatermarks(
    WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps().withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
        @Override
        public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) 
        {
            return element.timestamp;
        }
    })
);

2）乱序流

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

public class WatermarkTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        env.addSource(new ClickSource())
            // 插入水位线的逻辑
            .assignTimestampsAndWatermarks(
                // 针对乱序流插入水位线，延迟时间设置为 5s
                WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                    // 抽取时间戳的逻辑
                    @Override
                    public long extractTimestamp(Event element, long 
                                                 recordTimestamp) {
                        return element.timestamp;
                    }
                })
        )
            .print();
        env.execute();
    } 
}

上面代码中，我们同样提取了 timestamp 字段作为时间戳，并且以 5 秒的延迟时间创建了处理乱序流的水位线生成器。

这里需要注意的是，乱序流中生成的水位线真正的时间戳，其实是 当前最大时间戳 – 延迟时间 – 1，这里的单位是毫秒。为什么要减 1 毫秒呢？

public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
    output.emitWatermark(new Watermark(maxTimestamp - outOfOrdernessMillis - 1));
}

如果考虑有序流，也就是延迟时间为 0 的情况，那么时间戳为 7 秒的数据到来时，之后其实是还有可能继续来 7 秒的数据的；所以生成的水位线不是 7 秒，而是 6 秒 999 毫秒，7 秒的数据还可以继续来。

（2）自定义水位线策略

一般来说，Flink 内置的水位线生成器就可以满足应用需求了。不过有时我们的业务逻辑可能非常复杂，这时对水位线生成的逻辑也有更高的要求，我们就必须自定义实现水位线策略WatermarkStrategy 了。

在 WatermarkStrategy 中，时间戳分配器 TimestampAssigner 都是大同小异的，指定字段提取时间戳就可以了；而不同策略的关键就在于 WatermarkGenerator 的实现。整体说来，Flink有两种不同的生成水位线的方式：一种是周期性的（Periodic），另一种是断点式的（Punctuated）。

1）断点式水位线生成器（Punctuated Generator）

断点式生成器会不停地检测 onEvent()中的事件，当发现带有水位线信息的特殊事件时，就立即发出水位线。一般来说，断点式生成器不会通过 onPeriodicEmit()发出水位线。

public class CustomPunctuatedGenerator implements WatermarkGenerator<Event> {
    @Override
    public void onEvent(Event r, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) {
        // 只有在遇到特定的 itemId 时，才发出水位线
        if (r.user.equals("Mary")) {
            output.emitWatermark(new Watermark(r.timestamp - 1));
        }
    }
    @Override
    public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
        // 不需要做任何事情，因为我们在 onEvent 方法中发射了水位线
    } 
}

我们在 onEvent()中判断当前事件的 user 字段，只有遇到“Mary”这个特殊的值时，才调用output.emitWatermark()发出水位线。这个过程是完全依靠事件来触发的，所以水位线的生成一定在某个数据到来之后。

2）周期性水位线生成器（Periodic Generator）

周期性生成器一般是通过 onEvent()观察判断输入的事件，而在 onPeriodicEmit()里发出水位线。

// 自定义水位线的产生
public class CustomWatermarkTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        env.addSource(new ClickSource())
            .assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkStrategy())
            .print();
        env.execute();
    }
    public static class CustomWatermarkStrategy implements WatermarkStrategy<Event> {
        @Override
        public TimestampAssigner<Event> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context) {
            return new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                @Override
                public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) 
                {
                    return element.timestamp; // 告诉程序数据源里的时间戳是哪一个字段
                }
            };
        }
        @Override
        public WatermarkGenerator<Event> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) {
            return new CustomPeriodicGenerator();
        }
    }
    public static class CustomPeriodicGenerator implements WatermarkGenerator<Event> {
        private Long delayTime = 5000L; // 延迟时间
        private Long maxTs = Long.MIN_VALUE + delayTime + 1L; // 观察到的最大时间戳
        @Override
        public void onEvent(Event event, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) {
            // 每来一条数据就调用一次
            maxTs = Math.max(event.timestamp, maxTs); // 更新最大时间戳
        }
        @Override
        public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
            // 发射水位线，默认 200ms 调用一次
            output.emitWatermark(new Watermark(maxTs - delayTime - 1L));
        }
    } 
}

我们在 onPeriodicEmit()里调用 output.emitWatermark()，就可以发出水位线了；这个方法由系统框架周期性地调用，默认 200ms 一次。所以水位线的时间戳是依赖当前已有数据的最大时间戳的（这里的实现与内置生成器类似，也是减去延迟时间再减 1），但具体什么时候生成与数据无关。

（3）在自定义数据源中发送水位线

我们也可以在自定义的数据源中抽取事件时间，然后发送水位线。这里要注意的是，在自定义数据源中发送了水位线以后，就不能再在程序中使用 assignTimestampsAndWatermarks 方法 来 生 成 水 位 线 了 。 在自定义数据源中生成水位线和在程序中使用assignTimestampsAndWatermarks 方法生成水位线二者只能取其一。

public class EmitWatermarkInSourceFunction {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        env.addSource(new ClickSourceWithWatermark()).print();
        env.execute();
    }
    
    // 泛型是数据源中的类型
    public static class ClickSourceWithWatermark implements SourceFunction<Event> 
    {
        private boolean running = true;
        @Override
        public void run(SourceContext<Event> sourceContext) throws Exception {
            Random random = new Random();
            String[] userArr = {"Mary", "Bob", "Alice"};
            String[] urlArr = {"./home", "./cart", "./prod?id=1"};
            while (running) {
                long currTs = Calendar.getInstance().getTimeInMillis(); // 毫秒时
                间戳
                    String username = userArr[random.nextInt(userArr.length)];
                String url = urlArr[random.nextInt(urlArr.length)];
                Event event = new Event(username, url, currTs);
                // 使用 collectWithTimestamp 方法将数据发送出去，并指明数据中的时间戳的字段
                sourceContext.collectWithTimestamp(event, event.timestamp);
                // 发送水位线
                sourceContext.emitWatermark(new Watermark(event.timestamp - 1L));
                Thread.sleep(1000L);
            }
        }
        @Override
        public void cancel() {
            running = false;
        }
    } 
}

在自定义水位线中生成水位线相比 assignTimestampsAndWatermarks 方法更加灵活，可以任意的产生周期性的、非周期性的水位线，以及水位线的大小也完全由我们自定义

水位线的传递

我们知道水位线是数据流中插入的一个标记，用来表示事件时间的进展，它会随着数据一起在任务间传递。如果只是直通式（forward）的传输，那很简单，数据和水位线都是按照本身的顺序依次传递、依次处理的；一旦水位线到达了算子任务, 那么这个任务就会将它内部的时钟设为这个水位线的时间戳。

可是还有另外一个问题，那就是在“重分区”（redistributing）的传输模式下，一个任务有可能会收到来自不同分区上游子任务的数据。而不同分区的子任务时钟并不同步，所以同一时刻发给下游任务的水位线可能并不相同。这时下游任务又该听谁的呢？

这就要回到水位线定义的本质了：它表示的是“当前时间之前的数据，都已经到齐了”。因此收到的多个水位线以少的为当前的时间。

当前任务的上游，有四个并行子任务，所以会接收到来自四个分区的水位线；而下游有三个并行子任务，所以会向三个分区发出水位线。具体过程如下：

1. 上游并行子任务发来不同的水位线，当前任务会为每一个分区设置一个“分区水位线” （Partition Watermark），这是一个分区时钟；而当前任务自己的时钟，就是所有分区时钟里最小的那个。
2. 当有一个新的水位线（第一分区的 4）从上游传来时，当前任务会首先更新对应的分区时钟；然后再次判断所有分区时钟中的最小值，如果比之前大，说明事件时间有了进展，当前任务的时钟也就可以更新了。这里要注意，更新后的任务时钟，并不一定是新来的那个分区水位线，比如这里改变的是第一分区的时钟，但最小的分区时钟是第三分区的 3，于是当前任务时钟就推进到了 3。当时钟有进展时，当前任务就会将自己的时钟以水位线的形式，广播给下游所有子任务。
3. 再次收到新的水位线（第二分区的 7）后，执行同样的处理流程。首先将第二个分区时钟更新为 7，然后比较所有分区时钟；发现最小值没有变化，那么当前任务的时钟也不变，也不会向下游任务发出水位线。
4. 同样道理，当又一次收到新的水位线（第三分区的 6）之后，第三个分区时钟更新为6，同时所有分区时钟最小值变成了第一分区的 4，所以当前任务的时钟推进到 4，并发出时间戳为 4 的水位线，广播到下游各个分区任务。

窗口（Window）

在流处理应用中，数据是连续不断的，即数据是没有边界的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。

window是一种可以把无限数据流切割为有限数据块的手段。Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而窗口（window）就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。

而时间和水位线就是做基于时间的处理计算，其中最常见的场景，就是窗口聚合计算。

在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来，就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很“实时”，但现实中大量数据一般会同时到来，需要并行处理，这样频繁地更新结果就会给系统带来很大负担了。

更加高效的做法是，把无界流进行切分，每一段数据分别进行聚合，结果只输出一次。这就相当于将无界流的聚合转化为了有界数据集的聚合，这就是所谓的“窗口”（Window）聚合操作。

窗口

在 Flink 中, 窗口就是用来处理无界流的核心。我们很容易把窗口想象成一个固定位置的“框”，数据源源不断地流过来，到某个时间点窗口该关闭了，就停止收集数据、触发计算并输出结果。例如，我们定义一个时间窗口，每 10 秒统计一次数据，那么就相当于把窗口放在那里，从 0 秒开始收集数据；到 10 秒时，处理当前窗口内所有数据，输出一个结果，然后清空窗口继续收集数据；到 20 秒时，再对窗口内所有数据进行计算处理，输出结果；依次类推。

然而如果我们采用事件时间语义，就会有些费解了。由于有乱序数据，我们需要设置一个延迟时间来等所有数据到齐。比如上面的例子中，我们可以设置延迟时间为 2 秒，如图所示，这样 0~10 秒的窗口会在时间戳为 12 的数据到来之后，才真正关闭计算输出结果，这样就可以正常包含迟到的 9 秒数据了。

但是这样一来，0~10 秒的窗口不光包含了迟到的 9 秒数据，连 11 秒和 12 秒的数据也包含进去了。我们为了正确处理迟到数据，结果把早到的数据划分到了错误的窗口——最终结果都是错误的。

所以在 Flink 中，窗口其实并不是一个“框”，流进来的数据被框住了就只能进这一个窗口。相比之下，我们应该把窗口理解成一个“桶”：

窗口可以把流切割成有限大小的多个“存储桶”（bucket)；每个数据都会分发到对应的桶中，当到达窗口结束时间时，就对每个桶中收集的数据进行计算处理。

1. 第一个数据时间戳为 2，判断之后创建第一个窗口[0, 10），并将 2 秒数据保存进去；
2. 后续数据依次到来，时间戳均在 [0, 10）范围内，所以全部保存进第一个窗口；
3. 11 秒数据到来，判断它不属于[0, 10）窗口，所以创建第二个窗口[10, 20），并将 11秒的数据保存进去。由于水位线设置延迟时间为 2 秒，所以现在的时钟是 9 秒，第一个窗口也没有到关闭时间；
4. 之后又有 9 秒数据到来，同样进入[0, 10）窗口中；
5. 12 秒数据到来，判断属于[10, 20）窗口，保存进去。这时产生的水位线推进到了 10秒，所以 [0, 10）窗口应该关闭了。第一个窗口收集到了所有的 7 个数据，进行处理计算后输出结果，并将窗口关闭销毁；
6. 同样的，之后的数据依次进入第二个窗口，遇到 20 秒的数据时会创建第三个窗口[20, 30）并将数据保存进去；遇到 22 秒数据时，水位线达到了 20 秒，第二个窗口触发计算，输出结果并关闭。

窗口的分类

（1）按照驱动类型分类

窗口本身是截取有界数据的一种方式，所以窗口一个非常重要的信息其实就是“怎样截取数据”。换句话说，就是以什么标准来开始和结束数据的截取，我们把它叫作窗口的“驱动类型”。

• 时间窗口（Time Window）

  时间窗口以时间点来定义窗口的开始（start）和结束（end），所以截取出的就是某一时间段的数据。到达结束时间时，窗口不再收集数据，触发计算输出结果，并将窗口关闭销毁。所以可以说基本思路就是“定点发车”。

  用结束时间减去开始时间，得到这段时间的长度，就是窗口的大小（window size）。

  Flink 中有一个专门的类来表示时间窗口，名称就叫作 TimeWindow。这个类只有两个私有属性：start 和 end，表示窗口的开始和结束的时间戳，单位为毫秒。

  private final long start;
  private final long end;
  

  我们可以调用公有的 getStart()和 getEnd()方法直接获取这两个时间戳。另外，TimeWindow还提供了一个 **maxTimestamp()**方法，用来获取窗口中能够包含数据的最大时间戳。

  public long maxTimestamp() {
      return end - 1;
  }
  

  很明显，窗口中的数据，最大允许的时间戳就是 end - 1，这也就代表了我们定义的窗口时间范围都是左闭右开的区间[start，end)。

  左闭右开是因为水位线-1

• 计数窗口（Count Window）

  计数窗口基于元素的个数来截取数据，到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口。每个窗口截取数据的个数，就是窗口的大小。

  计数窗口相比时间窗口就更加简单，我们只需指定窗口大小，就可以把数据分配到对应的窗口中了。底层是通过“全局窗口”（Global

  Window）来实现的

（2）按照窗口分配数据的规则分类

时间窗口和计数窗口，只是对窗口的一个大致划分；在具体应用时，还需要定义更加精细的规则，来控制数据应该划分到哪个窗口中去。不同的分配数据的方式，就可以有不同的功能应用。

根据分分配数据的规则，窗口的具体实现可以分为 4 类：滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）、会话窗口（Session Window），以及全局窗口（Global Window）。

• 滚动窗口（Tumbling Windows）

  滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行“均匀切片”的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。

  滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；需要的参数只有一个，就是窗口的大小（window size）。

  

  图中是对userId进行了分区，不同key分别划分窗口。

  滚动窗口应用非常广泛，它可以对每个时间段做聚合统计，很多 BI 分析指标都可以用它来实现。

• 滑动窗口（Sliding Windows）

  与滚动窗口类似，滑动窗口的大小也是固定的。区别在于，窗口之间并不是首尾相接的，而是可以“错开”一定的位置。

  定义滑动窗口的参数有两个：除去窗口大小（window size）之外，还有一个“滑动步长”（window slide），它其实就代表了窗口计算的频率。

  

  滑动窗口其实是固定大小窗口的更广义的一种形式；换句话说，滚动窗口也可以看作是一种特殊的滑动窗口——窗口大小等于滑动步长（size = slide）。

  在一些场景中，可能需要统计最近一段时间内的指标，而结果的输出频率要求又很高，甚至要求实时更新，比如股票价格的 24 小时涨跌幅统计，或者基于一段时间内行为检测的异常报警。这时滑动窗口无疑就是很好的实现方式。

• 会话窗口（Session Windows）

  会话窗口顾名思义，是基于“会话”（session）来来对数据进行分组的。这里的会话类似Web 应用中 session 的概念，不过并不表示两端的通讯过程，而是借用会话超时失效的机制来描述窗口。简单来说，就是数据来了之后就开启一个会话窗口，如果接下来还有数据陆续到来，那么就一直保持会话；如果一段时间一直没收到数据，那就认为会话超时失效，窗口自动关闭。

  对

  于会话窗口而言，最重要的参数就是这段时间的长度（size），它表示会话的超时时间，也就是两个会话窗口之间的最小距离。如果相邻两个数据到来的时间间隔（Gap）小于指定的大小（size），那说明还在保持会话，它们就属于同一个窗口；如果 gap 大于 size，那么新来的数据就应该属于新的会话窗口，而前一个窗口就应该关闭了。在具体实现上，我们可以设置静态固定的大小（size），也可以通过一个自定义的提取器（gap extractor）动态提取最小间隔 gap 的值。

  在 Flink 底层，对会话窗口的处理会比较特殊：每来一个新的数据，都会创建一个新的会话窗口；然后判断已有窗口之间的距离，如果小于给定的 size，就对它们进行合并（merge）操作。在 Window 算子中，对会话窗口会有单独的处理逻辑。

  

• 全局窗口（Global Windows）

  还有一类比较通用的窗口，就是“全局窗口”。这种窗口全局有效，会把相同 key 的所有数据都分配到同一个窗口中；说直白一点，就跟没分窗口一样。无界流的数据永无止尽，所以这种窗口也没有结束的时候，默认是不会做触发计算的。如果希望它能对数据进行计算处理，还需要自定义**“触发器”（Trigger）**。

  

窗口API概述

一个Flink窗口应用的大致骨架结构如下所示：

// Keyed Window
stream
       .keyBy(...)               <-  按照一个Key进行分组
       .window(...)              <-  将数据流中的元素分配到相应的窗口中
      [.trigger(...)]            <-  指定触发器Trigger（可选）
      [.evictor(...)]            <-  指定清除器Evictor(可选)
       .reduce/aggregate/process()      <-  窗口处理函数Window Function

// Non-Keyed Window
stream
       .windowAll(...)           <-  不分组，将数据流中的所有元素分配到相应的窗口中
      [.trigger(...)]            <-  指定触发器Trigger（可选）
      [.evictor(...)]            <-  指定清除器Evictor(可选)
       .reduce/aggregate/process()      <-  窗口处理函数Window Function

首先，我们要决定是否对一个DataStream按照Key进行分组，这一步必须在窗口计算之前进行。 可以分为按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）：

• 按键分区（Keyed）：经过按键分区 keyBy 操作后，数据流会按照 key 被分为多条逻辑流（logical streams），这就是 KeyedStream。基于 KeyedStream 进行窗口操作时, 窗口计算会在多个并行子任务上同时执行。相同 key 的数据会被发送到同一个并行子任务，而窗口操作会基于每个 key 进行单独的处理。所以可以认为，每个 key 上都定义了一组窗口，各自独立地进行统计计算。
• 非按键分区（Non-Keyed）：windowAll不对数据流进行分组，所有数据将发送到下游算子单个实例上，就相当于并行度变成了 1。

Flink窗口的骨架结构中有两个必须的两个操作：

• 使用窗口分配器（WindowAssigner）将数据流中的元素分配到对应的窗口。
• 当满足窗口触发条件后，对窗口内的数据使用**窗口处理函数（Window Function）**进行处理，常用的Window Function有reduce、aggregate、process。

窗口分配器（Window Assigners）

定义窗口分配器（Window Assigners）是构建窗口算子的第一步，它的作用就是定义数据应该被“分配”到哪个窗口。窗口分配器最通用的定义方式，就是调用.window()方法。这个方法需要传入一个WindowAssigner 作为参数，返回 WindowedStream。如果是非按键分区窗口，那么直接调用.windowAll()方法，同样传入一个 WindowAssigner，返回的是 AllWindowedStream。

窗口按照驱动类型可以分成时间窗口和计数窗口，而按照具体的分配规则，又有滚动窗口、滑动窗口、会话窗口、全局窗口四种。除去需要自定义的全局窗口外，其他常用的类型 Flink中都给出了内置的分配器实现，我们可以方便地调用实现各种需求。

时间窗口

时间窗口是最常用的窗口类型，又可以细分为滚动、滑动和会话三种。

（1）滚动处理时间窗口

窗口分配器由类 TumblingProcessingTimeWindows 提供，需要调用它的静态方法.of()。

stream.keyBy(...)
    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .aggregate(...)

这里.of()方法需要传入一个 Time 类型的参数 size，表示滚动窗口的大小，我们这里创建了一个长度为 5 秒的滚动窗口。

另外，.of()还有一个重载方法，可以传入两个 Time 类型的参数：

• size：窗口大小；
• offset：窗口起始点的偏移量。

offset的用途：

① 比如我们定义 1 天的滚动窗口，从每天的 0 点开始计时是可以的，统计的就是一个自然日的所有数据；而如果从每天的凌晨 2 点开始计时其实也完全没问题，只不过统计的数据变成了每天 2 点到第二天 2 点。

② 标准时间戳其实就是1970 年 1 月 1 日 0 时 0 分 0 秒 0 毫秒开始计算的一个毫秒数，而这个时间是以 UTC 时间，也就是 0 时区（伦敦时间）为标准的。我们所在的时区是东八区，也就是 UTC+8，跟 UTC 有 8小时的时差。如果用默认的起始点，那么得到就是伦敦时间每天 0点开启窗口，这时是北京时间早上 8 点。这样只要设置-8 小时的偏移量就可以了。

.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.days(1), Time.hours(-8)))

（2）滑动处理时间窗口

窗口分配器由类 SlidingProcessingTimeWindows 提供，同样需要调用它的静态方法.of()。

stream.keyBy(...)
    .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
    .aggregate(...)

这里.of()方法需要传入两个 Time 类型的参数：size 和 slide，前者表示滑动窗口的大小，后者表示滑动窗口的滑动步长。我们这里创建了一个长度为 10 秒、滑动步长为 5 秒的滑动窗口。

滑动窗口同样可以追加第三个参数，用于指定窗口起始点的偏移量，用法与滚动窗口完全一致。

（3）处理时间会话窗口

窗口分配器由类 ProcessingTimeSessionWindows 提供，需要调用它的静态方法.withGap()或者.withDynamicGap()。

stream.keyBy(...)
    .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))
    .aggregate(...)

这里.withGap()方法需要传入一个 Time 类型的参数 size，表示会话的超时时间，也就是最小间隔 session gap。我们这里创建了静态会话超时时间为 10 秒的会话窗口。

.window(ProcessingTimeSessionWindows.withDynamicGap(new SessionWindowTimeGapExtractor<Tuple2<String, Long>>() {
    @Override
    public long extract(Tuple2<String, Long> element) { 
        // 提取 session gap 值返回, 单位毫秒
        return element.f0.length() * 1000;
    }
}))

这里.withDynamicGap()方法需要传入一个 SessionWindowTimeGapExtractor 作为参数，用来定义 session gap 的动态提取逻辑。在这里，我们提取了数据元素的第一个字段，用它的长度乘以 1000 作为会话超时的间隔。

（4）滚动事件时间窗口

窗口分配器由类 TumblingEventTimeWindows 提供，用法与滚动处理事件窗口完全一致。

stream.keyBy(...)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))) .aggregate(...)

这里.of()方法也可以传入第二个参数 offset，用于设置窗口起始点的偏移量。

（5）滑动事件时间窗口

窗口分配器由类 SlidingEventTimeWindows 提供，用法与滑动处理事件窗口完全一致。

stream.keyBy(...)
    .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
    .aggregate(...)

（6）事件时间会话窗口

窗口分配器由类 EventTimeSessionWindows 提供，用法与处理事件会话窗口完全一致。

stream.keyBy(...)
    .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))
    .aggregate(...)

计数窗口

计数窗口概念非常简单，本身底层是基于全局窗口（Global Window）实现的。Flink 为我们提供了非常方便的接口：直接调用.countWindow()方法。根据分配规则的不同，又可以分为滚动计数窗口和滑动计数窗口两类，下面我们就来看它们的具体实现。

（1）滚动计数窗口

滚动计数窗口只需要传入一个长整型的参数 size，表示窗口的大小。

stream.keyBy(...)
    .countWindow(10)

我们定义了一个长度为 10 的滚动计数窗口，当窗口中元素数量达到 10 的时候，就会触发计算执行并关闭窗口。

（2）滑动计数窗口

与滚动计数窗口类似，不过需要在.countWindow()调用时传入两个参数：size 和 slide，前者表示窗口大小，后者表示滑动步长。

stream.keyBy(...)
    .countWindow(10，3)

我们定义了一个长度为 10、滑动步长为 3 的滑动计数窗口。每个窗口统计 10 个数据，每隔 3 个数据就统计输出一次结果。

（3） 全局窗口

全局窗口是计数窗口的底层实现，一般在需要自定义窗口时使用。它的定义同样是直接调用.window()，分配器由 GlobalWindows 类提供。

stream.keyBy(...)
    .window(GlobalWindows.create());

需要注意使用全局窗口，必须自行定义触发器才能实现窗口计算，否则起不到任何作用。

窗口函数（Window Functions）

定义了窗口分配器，我们只是知道了数据属于哪个窗口，可以将数据收集起来了；至于收集起来到底要做什么，其实还完全没有头绪。所以在窗口分配器之后，必须再接上一个定义窗口如何进行计算的操作，这就是所谓的“窗口函数”（window functions）。

经窗口分配器处理之后，数据可以分配到对应的窗口中，而数据流经过转换得到的数据类型是 WindowedStream。这个类型并不是 DataStream，所以并不能直接进行其他转换，而必须进一步调用窗口函数，对收集到的数据进行处理计算之后，才能最终再次得到 DataStream。

窗口函数定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，根据处理的方式可以分为两类：增量聚合函数和全窗口函数。

增量聚合函数（incremental aggregation functions）

窗口将数据收集起来，最基本的处理操作当然就是进行聚合。窗口对无限流的切分，可以看作得到了一个有界数据集。如果我们等到所有数据都收集齐，在窗口到了结束时间要输出结果的一瞬间再去进行聚合，显然就不够高效了——这相当于真的在用批处理的思路来做实时流处理。

为了提高实时性，我们可以再次将流处理的思路发扬光大：就像 DataStream 的简单聚合一样，每来一条数据就立即进行计算，中间只要保持一个简单的聚合状态就可以了；区别只是在于不立即输出结果，而是要等到窗口结束时间。等到窗口到了结束时间需要输出计算结果的时候，我们只需要拿出之前聚合的状态直接输出，这无疑就大大提高了程序运行的效率和实时性。

典型的增量聚合函数有两个：ReduceFunction 和 AggregateFunction。

（1）归约函数（ReduceFunction）

最基本的聚合方式就是归约（reduce）。我们在基本转换的聚合算子中介绍过 reduce 的用法，窗口的归约聚合也非常类似，就是将窗口中收集到的数据两两进行归约。

public class WindowReduceTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 从自定义数据源读取数据，并提取时间戳、生成水位线
        SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                return element.timestamp;
                            }
                        }));          stream.map(new MapFunction<Event, Tuple2<String, Long>>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Long> map(Event value) throws Exception {
                        // 将数据转换成二元组，方便计算
                        return Tuple2.of(value.user, 1L);
                    }
                })
                .keyBy(r -> r.f0)
                // 设置滚动事件时间窗口
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1, Tuple2<String, Long> value2) throws Exception {
                        // 定义累加规则，窗口闭合时，向下游发送累加结果
                        return Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
                    }
                })
                .print();

        env.execute();
    }
}

与 word count 逻辑类似，首先将数据转换成(user, count)的二元组形式（类型为 Tuple2<String, Long>），每条数据对应的初始 count值都是 1；然后按照用户 id 分组，在处理时间下开滚动窗口，统计每 5 秒内的用户行为数量。对于窗口的计算，我们用 ReduceFunction 对 count 值做了增量聚合：窗口中会将当前的总 count值保存成一个归约状态，每来一条数据，就会调用内部的 reduce 方法，将新数据中的 count 值叠加到状态上，并得到新的状态保存起来。等到了 5 秒窗口的结束时间，就把归约好的状态直接输出。

（2）聚合函数（AggregateFunction）

ReduceFunction 可以解决大多数归约聚合的问题，但是这个接口有一个限制，就是聚合状态的类型、输出结果的类型都必须和输入数据类型一样。这就迫使我们必须在聚合前，先将数据转换（map）成预期结果类型；而在有些情况下，还需要对状态进行进一步处理才能得到输出结果，这时它们的类型可能不同，使用 ReduceFunction 就会非常麻烦。

例如，如果我们希望计算一组数据的平均值，应该怎样做聚合呢？很明显，这时我们需要计算两个状态量：数据的总和（sum），以及数据的个数（count），而最终输出结果是两者的商（sum/count）。如果用 ReduceFunction，那么我们应该先把数据转换成二元组(sum, count)的形式，然后进行归约聚合，最后再将元组的两个元素相除转换得到最后的平均值。本来应该只是一个任务，可我们却需要 map-reduce-map 三步操作，这显然不够高效。

于是自然可以想到，如果取消类型一致的限制，让输入数据、中间状态、输出结果三者类型都可以不同，不就可以一步直接搞定了吗？

Flink 的 Window API 中的 aggregate 就提供了这样的操作。直接基于 WindowedStream 调用.aggregate()方法，就可以定义更加灵活的窗口聚合操作。这个方法需要传入一个AggregateFunction 的实现类作为参数。AggregateFunction 在源码中的定义如下：

public interface AggregateFunction<IN, ACC, OUT> extends Function, Serializable 
{
    ACC createAccumulator();
    ACC add(IN value, ACC accumulator);
    OUT getResult(ACC accumulator);
    ACC merge(ACC a, ACC b);
}

AggregateFunction 可以看作是 ReduceFunction 的通用版本，这里有三种类型：输入类型（IN）、累加器类型（ACC）和输出类型（OUT）：

• 输入类型 IN 就是输入流中元素的数据类型；
• 累加器类型 ACC 则是我们进行聚合的中间状态类型；
• 而输出类型当然就是最终计算结果的类型了。

接口中有四个方法：

• createAccumulator()：创建一个累加器，这就是为聚合创建了一个初始状态，每个聚合任务只会调用一次。
• add()：将输入的元素添加到累加器中。这就是基于聚合状态，对新来的数据进行进一步聚合的过程。方法传入两个参数：当前新到的数据 value，和当前的累加器accumulator；返回一个新的累加器值，也就是对聚合状态进行更新。每条数据到来之后都会调用这个方法。
• getResult()：从累加器中提取聚合的输出结果。也就是说，我们可以定义多个状态，然后再基于这些聚合的状态计算出一个结果进行输出。比如之前我们提到的计算平均值，就可以把 sum 和 count 作为状态放入累加器，而在调用这个方法时相除得到最终结果。这个方法只在窗口要输出结果时调用。
• merge()：合并两个累加器，并将合并后的状态作为一个累加器返回。这个方法只在需要合并窗口的场景下才会被调用；最常见的合并窗口（Merging Window）的场景就是会话窗口（Session Windows）。

所以可以看到，AggregateFunction 的工作原理是：

• 首先调用 createAccumulator()为任务初始化一个状态(累加器)；
• 而后每来一个数据就调用一次 add()方法，对数据进行聚合，得到的结果保存在状态中；
• 等到了窗口需要输出时，再调用 getResult()方法得到计算结果。

很明显，与 ReduceFunction 相同，AggregateFunction 也是增量式的聚合；而由于输入、中间状态、输出的类型可以不同，使得应用更加灵活方便。

例子：我们知道，在电商网站中，PV（页面浏览量）和 UV（独立访客数）是非常重要的两个流量指标。一般来说，PV 统计的是所有的点击量；而对用户 id 进行去重之后，得到的就是 UV。所以有时我们会用 PV/UV 这个比值，来表示“人均重复访问量”，也就是平均每个用户会访问多少次页面，这在一定程度上代表了用户的粘度。

public class WindowAggregateTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                return element.timestamp;
                            }
                        }));

        // 所有数据设置相同的key，发送到同一个分区统计PV和UV，再相除
        stream.keyBy(data -> true)
                .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(2)))
                .aggregate(new AvgPv())
                .print();


        env.execute();
    }

    public static class AvgPv implements AggregateFunction<Event, Tuple2<HashSet<String>, Long>, Double> {
        @Override
        public Tuple2<HashSet<String>, Long> createAccumulator() {
            // 创建累加器
            return Tuple2.of(new HashSet<String>(), 0L);
        }

        @Override
        public Tuple2<HashSet<String>, Long> add(Event value, Tuple2<HashSet<String>, Long> accumulator) {
            // 属于本窗口的数据来一条累加一次，并返回累加器
            accumulator.f0.add(value.user);
            return Tuple2.of(accumulator.f0, accumulator.f1 + 1L);
        }

        @Override
        public Double getResult(Tuple2<HashSet<String>, Long> accumulator) {
            // 窗口闭合时，增量聚合结束，将计算结果发送到下游
            return (double) accumulator.f1 / accumulator.f0.size();
        }

        @Override
        public Tuple2<HashSet<String>, Long> merge(Tuple2<HashSet<String>, Long> a, Tuple2<HashSet<String>, Long> b) {
            return null;
        }
    }
}

全窗口函数（full window functions）

窗口操作中的另一大类就是全窗口函数。与增量聚合函数不同，全窗口函数需要先收集窗口中的数据，并在内部缓存起来，等到窗口要输出结果的时候再取出数据进行计算。

很明显，这就是典型的批处理思路了——先攒数据，等一批都到齐了再正式启动处理流程。这样做毫无疑问是低效的：因为窗口全部的计算任务都积压在了要输出结果的那一瞬间，而在之前收集数据的漫长过程中却无所事事。

那为什么还需要有全窗口函数呢？这是因为有些场景下，我们要做的计算必须基于全部的数据才有效，这时做增量聚合就没什么意义了；另外，输出的结果有可能要包含上下文中的一些信息（比如窗口的起始时间），这是增量聚合函数做不到的。所以，我们还需要有更丰富的窗口计算方式，这就可以用全窗口函数来实现。

在 Flink 中，全窗口函数也有两种：WindowFunction 和 ProcessWindowFunction。

（1）窗口函数（WindowFunction）

WindowFunction 字面上就是“窗口函数”，它其实是老版本的通用窗口函数接口。我们可以基于 WindowedStream 调用.apply()方法，传入一个 WindowFunction 的实现类。

stream
    .keyBy(<key selector>)
    .window(<window assigner>)
    .apply(new MyWindowFunction());

这个类中可以获取到包含窗口所有数据的可迭代集合（Iterable），还可以拿到窗口（Window）本身的信息。WindowFunction 接口在源码中实现如下：

public interface WindowFunction<IN, OUT, KEY, W extends Window> extends Function, Serializable {
    void apply(KEY key, W window, Iterable<IN> input, Collector<OUT> out) throws Exception;
}

当窗口到达结束时间需要触发计算时，就会调用这里的 apply 方法。我们可以从 input 集合中取出窗口收集的数据，结合 key 和 window 信息，通过收集器（Collector）输出结果。这里 Collector 的用法，与 FlatMapFunction 中相同。

不过我们也看到了，WindowFunction 能提供的上下文信息较少，也没有更高级的功能。事实上，它的作用可以被 ProcessWindowFunction 全覆盖，所以之后可能会逐渐弃用。一般在实际应用，直接使用 ProcessWindowFunction 就可以了。

（2）处理窗口函数（ProcessWindowFunction）

ProcessWindowFunction 是 Window API 中最底层的通用窗口函数接口。之所以说它“最底层”，是因为除了可以拿到窗口中的所有数据之外，ProcessWindowFunction 还可以获取到一个“上下文对象”（Context）。这个上下文对象非常强大，不仅能够获取窗口信息，还可以访问当前的时间和状态信息。这里的时间就包括了处理时间（processing time）和事件时间水位线（event time watermark）。这就使得 ProcessWindowFunction 更加灵活、功能更加丰富。

当然 ， 这些好处是以牺牲性能和资源为代价的 。 作为一个全窗口函数 ，ProcessWindowFunction 同样需要将所有数据缓存下来、等到窗口触发计算时才使用。它其实就是一个增强版的 WindowFunction。

具体使用跟 WindowFunction 非常类似，我们可以基于 WindowedStream 调用.process()方法，传入一个 ProcessWindowFunction 的实现类。下面是一个电商网站统计每小时 UV 的例子：

public class UvCountByWindowExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                return element.timestamp;
                            }
                        }));

        // 将数据全部发往同一分区，按窗口统计UV
        stream.keyBy(data -> true)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
                .process(new UvCountByWindow())
                .print();

        env.execute();
    }

    // 自定义窗口处理函数
    public static class UvCountByWindow extends ProcessWindowFunction<Event, String, Boolean, TimeWindow>{
        @Override
        public void process(Boolean aBoolean, Context context, Iterable<Event> elements, Collector<String> out) throws Exception {
            HashSet<String> userSet = new HashSet<>();
            // 遍历所有数据，放到Set里去重
            for (Event event: elements){
                userSet.add(event.user);
            }
            // 结合窗口信息，包装输出内容
            Long start = context.window().getStart();
            Long end = context.window().getEnd();
            out.collect("窗口: " + new Timestamp(start) + " ~ " + new Timestamp(end)
                    + " 的独立访客数量是：" + userSet.size());
        }
    }
}

增量聚合和全窗口函数的结合使用

增量聚合函数处理计算会更高效。举一个最简单的例子，对一组数据求和。大量的数据连续不断到来，全窗口函数只是把它们收集缓存起来，并没有处理；到了窗口要关闭、输出结果的时候，再遍历所有数据依次叠加，得到最终结果。而如果我们采用增量聚合的方式，那么只需要保存一个当前和的状态，每个数据到来时就会做一次加法，更新状态；到了要输出结果的时候，只要将当前状态直接拿出来就可以了。增量聚合相当于把计算量“均摊”到了窗口收集数据的过程中，自然就会比全窗口聚合更加高效、输出更加实时。

而全窗口函数的优势在于提供了更多的信息，可以认为是更加“通用”的窗口操作。它只负责收集数据、提供上下文相关信息，把所有的原材料都准备好，至于拿来做什么我们完全可以任意发挥。这就使得窗口计算更加灵活，功能更加强大。

所以在实际应用中，我们往往希望兼具这两者的优点，把它们结合在一起使用。Flink 的Window API 就给我们实现了这样的用法。

我们之前在调用 WindowedStream 的.reduce()和.aggregate()方法时，只是简单地直接传入了一个 ReduceFunction 或 AggregateFunction 进行增量聚合。除此之外，其实还可以传入第二个参数：一个全窗口函数，可以是 WindowFunction 或者 ProcessWindowFunction。

// ReduceFunction 与 WindowFunction 结合
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> reduce(
    ReduceFunction<T> reduceFunction, WindowFunction<T, R, K, W> function) 
    // ReduceFunction 与 ProcessWindowFunction 结合
    public <R> SingleOutputStreamOperator<R> reduce(ReduceFunction<T> reduceFunction,ProcessWindowFunction<T, R, K, W> function)
    // AggregateFunction 与 WindowFunction 结合
    public <ACC, V, R> SingleOutputStreamOperator<R> aggregate(AggregateFunction<T, ACC, V> aggFunction, WindowFunction<V, R, K, W> windowFunction)
    // AggregateFunction 与 ProcessWindowFunction 结合
    public <ACC, V, R> SingleOutputStreamOperator<R> aggregate(AggregateFunction<T, ACC, V> aggFunction,ProcessWindowFunction<V, R, K, W> windowFunction)

这样调用的处理机制是：基于第一个参数（增量聚合函数）来处理窗口数据，每来一个数据就做一次聚合；等到窗口需要触发计算时，则调用第二个参数（全窗口函数）的处理逻辑输出结果。

需要注意的是，这里的全窗口函数就不再缓存所有数据了，而是直接将增量聚合函数的结果拿来当作了 Iterable 类型的输入。一般情况下，这时的可迭代集合中就只有一个元素了。

下面我们举一个具体的实例来说明。在网站的各种统计指标中，一个很重要的统计指标就是热门的链接；想要得到热门的 url，前提是得到每个链接的“热门度”。一般情况下，可以用url 的浏览量（点击量）表示热门度。我们这里统计 10 秒钟的 url 浏览量，每 5 秒钟更新一次；另外为了更加清晰地展示，还应该把窗口的起始结束时间一起输出。我们可以定义滑动窗口，并结合增量聚合函数和全窗口函数来得到统计结果。

为了方便处理，单独定义了一个 POJO 类 UrlViewCount 来表示聚合输出结果的数据类型，包含了 url、浏览量以及窗口的起始结束时间。

public class UrlViewCount {
    public String url;
    public Long count;
    public Long windowStart;
    public Long windowEnd;

    public UrlViewCount() {
    }

    public UrlViewCount(String url, Long count, Long windowStart, Long windowEnd) {
        this.url = url;
        this.count = count;
        this.windowStart = windowStart;
        this.windowEnd = windowEnd;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "UrlViewCount{" +
            "url='" + url + '\'' +
            ", count=" + count +
            ", windowStart=" + new Timestamp(windowStart) +
            ", windowEnd=" + new Timestamp(windowEnd) +
            '}';
    }
}

public class UrlViewCountExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.addSource(new ClickSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                return element.timestamp;
                            }
                        }));

        // 需要按照url分组，开滑动窗口统计
        stream.keyBy(data -> data.url)
                .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
                // 同时传入增量聚合函数和全窗口函数
                .aggregate(new UrlViewCountAgg(), new UrlViewCountResult())
                .print();

        env.execute();
    }

    // 自定义增量聚合函数，来一条数据就加一
    public static class UrlViewCountAgg implements AggregateFunction<Event, Long, Long> {
        @Override
        public Long createAccumulator() {
            return 0L;
        }

        @Override
        public Long add(Event value, Long accumulator) {
            return accumulator + 1;
        }

        @Override
        public Long getResult(Long accumulator) {
            return accumulator;
        }

        @Override
        public Long merge(Long a, Long b) {
            return null;
        }
    }

    // 自定义窗口处理函数，只需要包装窗口信息
    public static class UrlViewCountResult extends ProcessWindowFunction<Long, UrlViewCount, String, TimeWindow> {

        @Override
        public void process(String url, Context context, Iterable<Long> elements, Collector<UrlViewCount> out) throws Exception {
            // 结合窗口信息，包装输出内容
            Long start = context.window().getStart();
            Long end = context.window().getEnd();
            // 迭代器中只有一个元素，就是增量聚合函数的计算结果
            out.collect(new UrlViewCount(url, elements.iterator().next(), start, end));
        }
    }
}

代码中用一个 AggregateFunction 来实现增量聚合，每来一个数据就计数加一；得到的结果交给 ProcessWindowFunction，结合窗口信息包装成我们想要的 UrlViewCount，最终输出统计结果。

测试水位线和窗口的使用

之前讲过，当水位线到达窗口结束时间时，窗口就会闭合不再接收迟到的数据，因为根据水位线的定义，所有小于等于水位线的数据都已经到达，所以显然 Flink 会认为窗口中的数据都到达了（尽管可能存在迟到数据，也就是时间戳小于当前水位线的数据）。我们可以在之前生成水位线代码 WatermarkTest 的基础上，增加窗口应用做一下测试：

public class WatermarkTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 将数据源改为socket文本流，并转换成Event类型
        env.socketTextStream("localhost", 7777)
                .map(new MapFunction<String, Event>() {
                    @Override
                    public Event map(String value) throws Exception {
                        String[] fields = value.split(",");
                        return new Event(fields[0].trim(), fields[1].trim(), Long.valueOf(fields[2].trim()));
                    }
                })
                // 插入水位线的逻辑
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        // 针对乱序流插入水位线，延迟时间设置为5s
                        WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                                    // 抽取时间戳的逻辑
                                    @Override
                                    public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                        return element.timestamp;
                                    }
                                })
                )
                // 根据user分组，开窗统计
                .keyBy(data -> data.user)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
                .process(new WatermarkTestResult())
                .print();

        env.execute();
    }

    // 自定义处理窗口函数，输出当前的水位线和窗口信息
    public static class WatermarkTestResult extends ProcessWindowFunction<Event, String, String, TimeWindow>{
        @Override
        public void process(String s, Context context, Iterable<Event> elements, Collector<String> out) throws Exception {
            Long start = context.window().getStart();
            Long end = context.window().getEnd();
            Long currentWatermark = context.currentWatermark();
            Long count = elements.spliterator().getExactSizeIfKnown();
            out.collect("窗口" + start + " ~ " + end + "中共有" + count + "个元素，窗口闭合计算时，水位线处于：" + currentWatermark);
        }
    }
}

我们这里设置的最大延迟时间是 5 秒，所以当我们在终端启动 nc 程序，也就是 nc –lk 7777然后输入如下数据时：

Alice, ./home, 1000
Alice, ./cart, 2000
Alice, ./prod?id=100, 10000
Alice, ./prod?id=200, 8000
Alice, ./prod?id=300, 15000

我们会看到如下结果：窗口 0 ~ 10000 中共有 3 个元素，窗口闭合计算时，水位线处于：9999。

我们就会发现，当最后输入[Alice, ./prod?id=300, 15000]时，流中会周期性地（默认 200毫秒）插入一个时间戳为 15000L – 5 * 1000L – 1L = 9999 毫秒的水位线，已经到达了窗口[0,10000)的结束时间，所以会触发窗口的闭合计算。而后面再输入一条[Alice, ./prod?id=200, 9000]时，将不会有任何结果；因为这是一条迟到数据，它所属于的窗口已经触发计算然后销毁了（窗口默认被销毁），所以无法再进入到窗口中，自然也就无法更新计算结果了。窗口中的迟到数据默认会被丢弃，这会导致计算结果不够准确。Flink 提供了有效处理迟到数据的手段，后面会说。

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 WindowedStream 调用.trigger()方法，就可以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，不过我们依然有必要了解它的原理。Trigger 是一个抽象类，自定义时必须实现下面四个抽象方法：

• 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器触发时，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。

这几个方法的参数中都有一个“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，就应该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。

上面的前三个方法可以响应事件，这三个方法返回类型都是 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

一般我们会认为，到了窗口的结束时间，那么就会触发计算输出结果，然后关闭窗口——似乎这两个操作应该是同时发生的；但 TriggerResult 的定义告诉我们，两者可以分开。

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。

下面我们举一个例子。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 class TriggerExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        env
            .addSource(new ClickSource())
            .assignTimestampsAndWatermarks(
            WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
            .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                @Override
                public long extractTimestamp(Event event, long l) {
                    return event.timestamp;
                }
            })
        )
            .keyBy(r -> r.url)
            .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
            .trigger(new MyTrigger())
            .process(new WindowResult())
            .print();

        env.execute();
    }

    public static class WindowResult extends ProcessWindowFunction<Event, UrlViewCount, String, TimeWindow> {
        @Override
        public void process(String s, Context context, Iterable<Event> iterable, Collector<UrlViewCount> collector) throws Exception {
            collector.collect(
                new UrlViewCount(
                    s,
                    // 获取迭代器中的元素个数
                    iterable.spliterator().getExactSizeIfKnown(),
                    context.window().getStart(),
                    context.window().getEnd()
                )
            );
        }
    }

    public static class MyTrigger extends Trigger<Event, TimeWindow> {
        @Override
        public TriggerResult onElement(Event event, long l, TimeWindow timeWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {
            ValueState<Boolean> isFirstEvent = triggerContext.getPartitionedState(
                new ValueStateDescriptor<Boolean>("first-event", Types.BOOLEAN)
            );
            if (isFirstEvent.value() == null) {
                for (long i = timeWindow.getStart(); i < timeWindow.getEnd(); i = i + 1000L) {
                    triggerContext.registerEventTimeTimer(i);
                }
                isFirstEvent.update(true);
            }
            return TriggerResult.CONTINUE;
        }

        @Override
        public TriggerResult onEventTime(long l, TimeWindow timeWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {
            return TriggerResult.FIRE;
        }

        @Override
        public TriggerResult onProcessingTime(long l, TimeWindow timeWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {
            return TriggerResult.CONTINUE;
        }

        @Override
        public void clear(TimeWindow timeWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {
            ValueState<Boolean> isFirstEvent = triggerContext.getPartitionedState(
                new ValueStateDescriptor<Boolean>("first-event", Types.BOOLEAN)
            );
            isFirstEvent.clear();
        }
    }
}

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。

stream.keyBy(...)
    .window(...)
    .evictor(new MyEvictor())

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。

允许延迟（Allowed Lateness）

在事件时间语义下，窗口中可能会出现数据迟到的情况。这是因为在乱序流中，水位线（watermark）并不一定能保证时间戳更早的所有数据不会再来。当水位线已经到达窗口结束时间时，窗口会触发计算并输出结果，这时一般也就要销毁窗口了；如果窗口关闭之后，又有本属于窗口内的数据姗姗来迟，默认情况下就会被丢弃。

不过在多数情况下，直接丢弃数据也会导致统计结果不准确。为了解决迟到数据的问题，Flink 提供了一个特殊的接口，可以为窗口算子设置一个“允许的最大延迟”（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))

将迟到的数据放入侧输出流

我们自然会想到，即使可以设置窗口的延迟时间，终归还是有限的，后续的数据还是会被放弃。如果不想丢弃任何一个数据，又该怎么做呢？

Flink 还提供了另外一种方式处理迟到数据。我们可以将未收入窗口的迟到数据，放入“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，还应该可以将它提取出来。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。

迟到数据的处理

所谓的“迟到数据”（late data），是指某个水位线之后到来的数据，它的时间戳其实是在水位线之前的。

事件时间里用来表示时钟进展的就是水位线（watermark）。对于乱序流，水位线本身就可以设置一个延迟时间；而做窗口计算时，我们又可以设置窗口的允许延迟时间；另外窗口还有将迟到数据输出到测输出流的用法。

设置水位线延迟时间

水位线是事件时间的进展，它是我们整个应用的全局逻辑时钟。水位线生成之后，会随着数据在任务间流动，从而给每个任务指明当前的事件时间。所以从这个意义上讲，水位线是一个覆盖万物的存在，它并不只针对事件时间窗口有效。

之前我们讲到触发器时曾提到过“定时器”，时间窗口的操作底层就是靠定时器来控制触发的。既然是底层机制，定时器自然就不可能是窗口的专利了；事实上它是 Flink 底层 API— —处理函数（process function）的重要部分。

所以水位线其实是所有事件时间定时器触发的判断标准。那么水位线的延迟，当然也就是全局时钟的滞后，相当于是上帝拨动了琴弦，所有人的表都变慢了。

既然水位线这么重要，那一般情况就不应该把它的延迟设置得太大，否则流处理的实时性就会大大降低。因为水位线的延迟主要是用来对付分布式网络传输导致的数据乱序，而网络传输的乱序程度一般并不会很大，大多集中在几毫秒至几百毫秒。所以实际应用中，我们往往会给水位线设置一个“能够处理大多数乱序数据的小延迟”，视需求一般设在毫秒~秒级。

当我们设置了水位线延迟时间后，所有定时器就都会按照延迟后的水位线来触发。如果一个数据所包含的时间戳，小于当前的水位线，那么它就是所谓的“迟到数据”。

允许窗口处理迟到数据

水位线延迟设置的比较小，那之后如果仍有数据迟到该怎么办？对于窗口计算而言，如果水位线已经到了窗口结束时间，默认窗口就会关闭，那么之后再来的数据就要被丢弃了。

自然想到，Flink 的窗口也是可以设置延迟时间，允许继续处理迟到数据的。

这种情况下，由于大部分乱序数据已经被水位线的延迟等到了，所以往往迟到的数据不会太多。这样，我们会在水位线到达窗口结束时间时，先快速地输出一个近似正确的计算结果；然后保持窗口继续等到延迟数据，每来一条数据，窗口就会再次计算，并将更新后的结果输出。这样就可以逐步修正计算结果，最终得到准确的统计值了。

类比班车的例子，我们可以这样理解：大多数人是在发车时刻前后到达的，所以我们只要把表调慢，稍微等一会儿，绝大部分人就都上车了，这个把表调慢的时间就是水位线的延迟；到点之后，班车就准时出发了，不过可能还有该来的人没赶上。于是我们就先慢慢往前开，这段时间内，如果迟到的人抓点紧还是可以追上的；如果有人追上来了，就停车开门让他上来，然后车继续向前开。当然我们的车不能一直慢慢开，需要有一个时间限制，这就是窗口的允许延迟时间。一旦超过了这个时间，班车就不再停留，开上高速疾驰而去了。

所以我们将水位线的延迟和窗口的允许延迟数据结合起来，最后的效果就是先快速实时地输出一个近似的结果，而后再不断调整，最终得到正确的计算结果。回想流处理的发展过程，这不就是著名的 Lambda 架构吗？原先需要两套独立的系统来同时保证实时性和结果的最终正确性，如今 Flink 一套系统就全部搞定了。

将迟到数据放入窗口侧输出流

即使我们有了前面的双重保证，可窗口不能一直等下去，最后总要真正关闭。窗口一旦关闭，后续的数据就都要被丢弃了。那如果真的还有漏网之鱼又该怎么办呢？

那就要用到最后一招了：用窗口的侧输出流来收集关窗以后的迟到数据。这种方式是最后“兜底”的方法，只能保证数据不丢失；因为窗口已经真正关闭，所以是无法基于之前窗口的结果直接做更新的。我们只能将之前的窗口计算结果保存下来，然后获取侧输出流中的迟到数据，判断数据所属的窗口，手动对结果进行合并更新。尽管有些烦琐，实时性也不够强，但能够保证最终结果一定是正确的。

如果还用赶班车来类比，那就是车已经上高速开走了，这班车是肯定赶不上了。不过我们还留下了行进路线和联系方式，迟到的人如果想办法辗转到了目的地，还是可以和大部队会合的。最终，所有该到的人都会在目的地出现。

例子

所以总结起来，Flink 处理迟到数据，对于结果的正确性有三重保障：水位线的延迟，窗口允许迟到数据，以及将迟到数据放入窗口侧输出流。我们可以回忆一下之前小节统计每个 url 浏览次数的代码 UrlViewCountExample，稍作改进，增加处理迟到数据的功能。具体代码如下：

public class ProcessLateDataExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 读取socket文本流
        SingleOutputStreamOperator<Event> stream =
                env.socketTextStream("localhost", 7777)
                        .map(new MapFunction<String, Event>() {
                            @Override
                            public Event map(String value) throws Exception {
                                String[] fields = value.split(" ");
                                return new Event(fields[0].trim(), fields[1].trim(), Long.valueOf(fields[2].trim()));
                            }
                        })
                        // 方式一：设置watermark延迟时间，2秒钟
                        .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))
                                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                                    @Override
                                    public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                        return element.timestamp;
                                    }
                                }));

        // 定义侧输出流标签
        OutputTag<Event> outputTag = new OutputTag<Event>("late"){};

        SingleOutputStreamOperator<UrlViewCount> result = stream.keyBy(data -> data.url)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
                // 方式二：允许窗口处理迟到数据，设置1分钟的等待时间
                .allowedLateness(Time.minutes(1))
                // 方式三：将最后的迟到数据输出到侧输出流
                .sideOutputLateData(outputTag)
                .aggregate(new UrlViewCountAgg(), new UrlViewCountResult());

        result.print("result");
        result.getSideOutput(outputTag).print("late");

        // 为方便观察，可以将原始数据也输出
        stream.print("input");

        env.execute();
    }

    public static class UrlViewCountAgg implements AggregateFunction<Event, Long, Long> {
        @Override
        public Long createAccumulator() {
            return 0L;
        }

        @Override
        public Long add(Event value, Long accumulator) {
            return accumulator + 1;
        }

        @Override
        public Long getResult(Long accumulator) {
            return accumulator;
        }

        @Override
        public Long merge(Long a, Long b) {
            return null;
        }
    }

    public static class UrlViewCountResult extends ProcessWindowFunction<Long, UrlViewCount, String, TimeWindow> {

        @Override
        public void process(String url, Context context, Iterable<Long> elements, Collector<UrlViewCount> out) throws Exception {
            // 结合窗口信息，包装输出内容
            Long start = context.window().getStart();
            Long end = context.window().getEnd();
            out.collect(new UrlViewCount(url, elements.iterator().next(), start, end));
        }
    }
}

我们还是先启动 nc –lk 7777，然后依次输入以下数据：

Alice, ./home, 1000
Alice, ./home, 2000
Alice, ./home, 10000
Alice, ./home, 9000
Alice, ./cart, 12000
Alice, ./prod?id=100, 15000
Alice, ./home, 9000
Alice, ./home, 8000
Alice, ./prod?id=200, 70000
Alice, ./home, 8000
Alice, ./prod?id=300, 72000
Alice, ./home, 8000

下面我们来分析一下程序的运行过程。当输入数据[Alice, ./home, 10000]时，时间戳为10000，由于设置了 2 秒钟的水位线延迟时间，所以此时水位线到达了 8 秒（事实上是 7999毫秒，这里不再追究减 1 的细节），并没有触发 [0, 10s) 窗口的计算；所以接下来时间戳为 9000的数据到来，同样可以直接进入窗口做增量聚合。当时间戳为 12000 的数据到来时（无所谓url 是什么，所有数据都可以推动水位线前进），水位线到达了 12000 – 2 * 1000 = 10000，所以触发了[0, 10s) 窗口的计算，第一次输出了窗口统计结果，如下所示：

result> UrlViewCount{url='./home,', count=3, windowStart=1970-01-01 08:00:00.0, windowEnd=1970-01-01 08:00:10.0}

这里 count 值为 3，就包括了之前输入的时间戳为 1000、2000、9000 的三条数据。

不过窗口触发计算之后并没有关闭销毁，而是继续等待迟到数据。之后时间戳为 15000的数据继续推进水位线，此时时钟已经进展到了 13000ms；此时再来一条时间戳为 9000 的数据，我们会发现立即输出了一条统计结果：

result> UrlViewCount{url='./home,', count=4, windowStart=1970-01-01 08:00:00.0, windowEnd=1970-01-01 08:00:10.0}

很明显，这仍然是[0, 10s) 的窗口，在之前计数值 3 的基础上继续叠加，更新统计结果为4。所以允许窗口处理迟到数据之后，相当于窗口有了一段等待时间，在这期间所有的迟到数据都会立即触发窗口计算，更新之前的结果。

因此，之后时间戳为 8000 的数据到来，同样会立即输出：

result> UrlViewCount{url='./home,', count=5, windowStart=1970-01-01 08:00:00.0, windowEnd=1970-01-01 08:00:10.0}

我们设置窗口等待的时间为 1 分钟，所以当时间推进到 10000 + 60 * 1000 = 70000 时，窗口就会真正被销毁。此前的所有迟到数据可以直接更新窗口的计算结果，而之后的迟到数据已经无法整合进窗口，就只能用侧输出流来捕获了。需要注意的是，这里的“时间”依然是由水位线来指示的，所以时间戳为 70000 的数据到来，并不会触发窗口的销毁；当时间戳为 72000的数据到来，水位线推进到了 72000 – 2 * 1000 = 70000，此时窗口真正销毁关闭，之后再来的迟到数据就会输出到侧输出流了：

late> Event{user='Alice,', url='./home,', timestamp=1970-01-01 08:00:08.0}