Flink中的事件语义和watermark机制

【[白话解析] Flink的Watermark机制】：https://www.cnblogs.com/rossiXYZ/p/12286407.html

一、Flink窗口（window）

1、窗口（window）的作用

窗口（window）是将无限流切割为有限流的一种方式，它会将流数据分发到有限大小的桶（bucket）中进行分析。

2、window类型

时间窗口：滚动时间窗口、滑动时间窗口、会话窗口。

计数窗口：滚动计数窗口、滑动计数窗口。

滚动时间窗口

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特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。

滑动时间窗口

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特点：窗口大小、滑动步长固定，可以有重叠。

会话时间窗口

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特点：指定固定时间间隙。

二、Flink时间语义

1、时间语义

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<u><u>Event Time：事件时间。（流事件的时间戳）</u></u>

Ingestion Time：提取事件，事件进入Flink的事件。

Processing Time：执行操作算子的本地系统事件，与机器无关。

2、乱序数据的影响

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当Flink以Event Time模式处理数据流时，它会根据数据里的时间戳来处理基于时间的算子。

由于网络、分布式等原因，会导致乱序数据的产生。

乱序数据会让窗口计算不准确。

三、Flink对乱序时间处理

解决方案:Watermark/allowLateNess/sideOutPut

1、水位线（Watermark）

Watermark：遇到一个时间戳达到了窗口关闭时间，<u><u>不应该立刻触发窗口计算</u></u>，而是等待一段时间，等迟到的数据来了再关闭窗口。

2、allowLateNess

allowLateNess：<u><u>达到窗口关闭时间，触发窗口计算，但窗口关闭时间延长。</u></u>

优点：机制允许用户设置一个允许的最大迟到时长，这期间的迟到时间不会被丢弃，而是默认会触发窗口重新计算。

缺点：因为保存窗口状态需要额外内存，并且迟到事件会触发窗口的全量计算，代价比较大，所以允许迟到时长不应设的太长，迟到事件不宜过多。

注：设置Watermark设置的延迟时间不结束不会输出结果，而allowLateNess在时间结束后会输出结果但窗口不会关闭，会在设置的延迟时间内更新结果。

3、sideOutPut

sideOutPut：当指定窗口彻底关闭后，就会把所有过期延迟数据放到侧输出流，让用户决定如何处理。