一、流式计算的未来
在谷歌发表了 GFS、BigTable、Google MapReduce 三篇论文后，大数据技术真正有了第一次飞跃，Hadoop 生态系统逐渐发展起来。
Hadoop 在处理大批量数据时表现非常好，主要有以下特点：
1、计算开始之前，数据必须提前准备好，然后才可以开始计算；
2、当大量数据计算完成之后，会输出最后计算结果，完成计算；
3、时效性比较低，不适用于实时计算；
而随着实时推荐、风控等业务的发展，数据处理时延要求越来越高，实时性要求也越来越高，Flink 开始在社区崭露头角。
Apache Flink 作为一款真正的流处理框架，具有较低的延迟性，能够保证消息传输不丢失不重复，具有非常高的吞吐，支持原生的流处理。
本文主要介绍 Flink 的时间概念、窗口计算以及 Flink 是如何处理窗口中的乱序数据。
二、Flink 中的时间概念
在 Flink 中主要有三种时间概念：
（1）事件产生的时间，叫做 Event Time；
（2）数据接入到 Flink 的时间，叫做 Ingestion Time；
（3）数据在 Flink 系统里被操作时机器的系统时间，叫做 Processing Time
处理时间是一种比较简单的时间概念，不需要流和系统之间进行协调，可以提供最佳的性能和最低的延迟。但是在分布式环境中，多台机器的处理时间无法做到严格一致，无法提供确定性的保障。
而事件时间是事件产生的时间，在进入到 Flink 系统的时候，已经在 record 中进行记录，可以通过用提取事件时间戳的方式，保证在处理过程中，反映事件发生的先后关系。
三、Flink 为什么需要窗口计算
我们知道流式数据集是没有边界的，数据会源源不断的发送到我们的系统中。
流式计算最终的目的是去统计数据产生汇总结果的，而在*数据集上，如果做一个全局的窗口统计，是不现实的。
只有去划定一定大小的窗口范围去做计算，才能最终汇总到下游的系统中，用来分析和展示。
在 Flink 进行窗口计算的时候，需要去知道两个核心的信息：
- 每个 Element 的 EventTime 时间戳？（在数据记录中指定即可）
- 接入的数据，何时可以触发统计计算 ？ （窗口 11:00 ~ 11:10 的数据全部被接收完）
有序事件
假设在完美的条件下，数据都是严格有序，那么此时，流式计算引擎是可以正确计算出每个窗口的数据的
无序事件
但是现实中，数据可能会因为各种各样的原因（系统延迟，网络延迟等）不是严格有序到达系统，甚至有的数据还会迟到很久，此时 Flink 需要有一种机制，允许数据可以在一定范围内乱序。
这种机制就是水印。
如上面，有一个参数： MaxOutOfOrderness = 4，为最大乱序时间，意思是可以允许数据在多少范围内乱序，可以是 4 分钟，4 个小时 等。
水印的生成策略是，当前窗口最大事件时间戳减去 MaxOutOfOrderness 的值。
如上图，事件 7 会产生一个 w(3) 的水印，事件 11 会产生要给 w(7) 的水印，但是事件 9 ，是小于事件 11 的，此时不会触发水印的更新。事件 15 会产生一个 w(11) 的水印。 也就是说，水印反映了事件的整体流转的趋势，只会上升，不会下降。
水印表示了所有小于水印值的事件都已经到达了窗口。
每当有新的最大时间戳出现时，就会产生新的 watermark
迟到事件
对于事件时间小于水印时间的事件，称为迟到事件。迟到事件是不会被纳入窗口统计的。
如下图，21 的事件进入系统之后，会产生 w(17) 的水印。而后来的 16 事件，由于小于当前水印时间 w(17)，是不会被统计的了。
何时触发计算
我们用一个图来展示何时会触发窗口的计算
如下图，表示一个 11:50 到 12:00 的窗口，此时有一条数据， cat,11:55，事件时间是 11:55，在窗口中，最大延迟时间是 5 分钟，所以当前水印时间是 11:50
此时又来了一条数据，dog,11:59，事件时间是 11:59，进入到了窗口中。
由于这个事件时间比上次的事件时间大，所以水印被更新成 11:54。此时由于水印时间仍然小于窗口结束时间，所以仍然没有触发计算。
又来了一条数据， cow,12:06，此时水印时间被更新到了 12:01 ，已经大于了窗口结束时间，此时触发了窗口计算（假设计算逻辑就是统计窗口内不同元素的个数）。
假设又来了一条事件，是 dog,11:58，由于它已经小于了水印时间，并且在上次触发窗口计算之后，窗口已经被销毁，所以，这条事件是不会被触发计算的了。
此时，可以这个事件放到 sideoutput 队列中，额外逻辑处理。
四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印
所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。新版本中，主要通过 WatermarkStrategy 类，来使用不同的策略生成水印。
新的接口提供了很多静态的方法和带有缺省实现的方法，如果想自己定义生成策略，可以实现这个方法：
生成一个 WatermarkGenerator
这个类也很简单明了
- onEvent：如果我们想依赖每个元素生成一个水印发射到下游，可以实现这个方法；
- OnPeriodicEmit：如果数据量比较大的时候，我们每条数据都生成一个水印的话，会影响性能，所以这里还有一个周期性生成水印的方法。
为了方便开发，Flink 还提供了一些内置的水印生成方法供我们使用
- 固定延迟生成水印
我们想生成一个延迟 3 s 的固定水印，可以这样做
DataStream dataStream = ...... ;
dataStream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)));
- 单调递增生成水印
相当于上述的延迟策略去掉了延迟时间，以 event 中的时间戳充当了水印，可以这样使用：
DataStream dataStream = ...... ;
dataStream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps());
五、一个简单的小例子，来统计窗口中字母出现的次数
public class StreamTest1 {
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
public static class MyLog {
private String msg;
private Integer cnt;
private long timestamp;
}
public static class MySourceFunction implements SourceFunction<MyLog> {
private boolean running = true;
@Override
public void run(SourceContext<MyLog> ctx) throws Exception {
while (true) {
Thread.sleep(1000);
ctx.collect(new MyLog(RandomUtil.randomString(1),1,System.currentTimeMillis()));
}
}
@Override
public void cancel() {
this.running = false;
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
// 数据源使用自定义数据源，每1s发送一条随机消息
env.addSource(new MySourceFunction())
// 指定水印生成策略是，最大事件时间减去 5s，指定事件时间字段为 timestamp
.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy.
<MyLog>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
.withTimestampAssigner((event,timestamp)->event.timestamp))
// 按 消息分组
.keyBy((event)->event.msg)
// 定义一个10s的时间窗口
.timeWindow(Time.seconds(10))
// 统计消息出现的次数
.sum("cnt")
// 打印输出
.print();
env.execute("log_window_cnt");
}
}
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