在 Apache Flink 中使用 watermark 的 4 个理解
在下文中的例子中，我们有一个带有时间戳的事件流，但是由于某种原因它们并不是按顺序到达的。图中的数字代表事件发生的时间戳。第一个到达的事件发生在时间 4，然后它后面跟着的是发生在更早时间（时间 2）的事件，以此类推：
注意这是一个按照事件时间处理的例子，这意味着时间戳反映的是事件发生的时间，而不是处理事件的时间。事件时间（Event-Time）处理的强大之处在于，无论是在处理实时的数据还是重新处理历史的数据，基于事件时间创建的流计算应用都能保证结果是一样的。
注：可以访问 Apache Flink 文档，了解更多有关时间的概念，如 event-time, processing-time, ingestion-time。
现在假设我们正在尝试创建一个流计算排序算子。也就是处理一个乱序到达的事件流，并按照事件时间的顺序输出事件。
理解 #1:
数据流中的第一个元素的时间是 4，但是我们不能直接将它作为排序后数据流的第一个元素并输出它。因为数据是乱序到达的，也许有一个更早发生的数据还没有到达。事实上，我们能预见一些这个流的未来，也就是我们的排序算子至少要等到 2 这条数据的到达再输出结果。
有缓存，就必然有延迟。
理解 #2:
如果我们做错了，我们可能会永远等待下去。首先，我们的应用程序从看到时间 4 的数据，然后看到时间 2 的数据。是否会有一个比时间 2 更早的数据到达呢？也许会，也许不会。我们可以一直等下去，但可能永远看不到 1 。
最终，我们必须勇敢地输出 2 作为排序流的第一个结果。
理解 #3:
我们需要的是某种策略，它定义了对于任何带时间戳的事件流，何时停止等待更早数据的到来。
这正是 watermark 的作用，他们定义了何时不再等待更早的数据。
Flink 中的事件时间处理依赖于一种特殊的带时间戳的元素，成为 watermark，它们会由数据源或是 watermark 生成器插入数据流中。具有时间戳 t 的 watermark 可以被理解为断言了所有时间戳小于或等于 t 的事件都（在某种合理的概率上）已经到达了。
译注：此处原文是“小于”，译者认为应该是 “小于或等于”，因为 Flink 源码中采用的是 “小于或等于” 的机制。
何时我们的排序算子应该停止等待，然后将事件 2 作为首个元素输出？答案是当收到时间戳为 2（或更大）的 watermark 时。
理解 #4:
我们可以设想不同的策略来生成 watermark。
我们知道每个事件都会延迟一段时间才到达，而这些延迟差异会比较大，所以有些事件会比其他事件延迟更多。一种简单的方法是假设这些延迟不会超过某个最大值。Flink 把这种策略称作 “有界无序生成策略”（bounded-out-of-orderness）。当然也有很多更复杂的方式去生成 watermark，但是对于大多数应用来说，固定延迟的方式已经足够了。
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