1. 窗口与时间引入

Apache Flink 是一个支持流式数据处理的分布式计算框架。Flink 中的窗口功能可以将无限的数据流切割成有限的数据块，这是处理流数据的核心组件。目前，Flink 中的窗口可以是基于时间的（Time Window），也可以是基于数据量的（Count Window）。

以下是在 Flink 中使用窗口的两个示例： java // 示例代码1 // 示例代码2

2. 窗口API的应用

在上一部分中，我们已经介绍了窗口的一些基本概念及其相关的API。现在，我们将通过一个实际例子来展示如何使用这些API。

以下是来自 flink-examples 的代码示例： java // 示例代码 在这个例子中，我们首先会对每条数据进行时间提取，然后进行 keyBy 操作，接着依次调用 window()、evictor() 和 trigger() 以及 maxBy() 方法。接下来我们将重点介绍 window()、evictor() 和 trigger() 这些方法。

2.1 窗口分配器、驱逐器及触发器

window() 方法接收一个 WindowAssigner 参数，负责将每条数据分配到正确的窗口中（一条数据可以同时分配到多个窗口）。Flink 提供了几种常见的窗口分配器：滚动窗口（元素间无重叠）、滑动窗口（元素可以重叠）、会话窗口和全局窗口。如果需要自定义数据分配策略，可以通过继承 WindowAssigner 类实现。

• 滚动窗口：窗口内的元素互不重叠。
• 滑动窗口：窗口内的元素可以重叠。
• 会话窗口：基于事件间隔划分。
• 全局窗口：所有数据都放入一个窗口。

evictor() 主要用于对数据进行自定义操作，可以在执行用户代码之前或之后进行。Flink 提供了以下几种通用的驱逐器： - CountEvictor：保留指定数量的元素。 - DeltaEvictor：通过用户提供的 DeltaFunction 和预设的阈值判断是否删除元素。 - TimeEvictor：设定一个阈值间隔，删除不在 max_ts - interval 范围内的元素，其中 max_ts 是窗口内时间戳的最大值。

trigger() 用于判断一个窗口是否需要触发。每个 WindowAssigner 都自带一个默认的触发器，如果默认触发器无法满足需求，可以通过继承 Trigger 类来自定义触发器。触发器包含以下方法： - onElement()：每当向窗口添加一个元素时触发。 - onEventTime()：当事件时间定时器触发时调用。 - onProcessingTime()：当处理时间定时器触发时调用。 - onMerge()：合并两个触发器的状态。 - clear()：窗口销毁时调用。

触发器返回的结果有以下几种选择： - CONTINUE：不做任何事情。 - FIRE：触发窗口。 - PURGE：清空窗口中的所有元素并销毁窗口。 - FIRE_AND_PURGE：触发窗口，然后销毁窗口。

2.2 时间与水印

在理解了时间驱动的窗口后，我们需要进一步了解时间（Time）和水印（Watermark）的概念。

在分布式环境中，时间是一个重要的概念。在 Flink 中，时间可分为三种类型：事件时间（Event-Time）、处理时间（Processing-Time）和摄入时间（Ingestion-Time）。这三种时间的关系可以通过下图来理解：

• 事件时间：事件发生的时间。
• 处理时间：处理消息的时间（即系统当前时间）。
• 摄入时间：数据进入系统的时间。

在 Flink 中，可以通过以下方式设置时间类型： java env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); // 设置使用事件时间

了解了时间之后，我们还需要了解水印的概念。假设一个应用程序记录用户的点击行为，并将日志回传（在网络不佳的情况下，先保存在本地，稍后再回传）。用户A在11:02操作应用，用户B在11:03操作应用，但由于网络不稳定，用户A的日志延迟到达，导致服务器先收到用户B的11:03日志，随后才收到用户A的11:02日志，从而出现乱序。

为了保证基于事件时间的窗口在销毁时已经处理完所有数据，就需要使用水印。水印携带一个单调递增的时间戳t，表示所有时间戳不大于t的数据都已经到达，未来小于等于t的数据不会再来，因此可以放心地触发和销毁窗口。下图给出了一个乱序数据流中的水印示例：

2.3 迟到的数据

水印可以应对乱序的数据，但在真实环境中，我们可能无法获得完美的水印值，因此实际工作中会使用近似的水印。即使生成了水印t，仍有可能接收到时间戳t之前的数据，这些数据被称为“迟到的数据”。在Flink中，可以设置允许的最大延迟时间，默认为0。可以通过以下代码设置： java // 示例代码 设置允许的最大延迟时间后，迟到的数据仍然可以触发窗口，进行处理。通过Flink的侧输出机制，我们可以获取这些迟到的数据，具体用法如下： java // 示例代码

需要注意的是，设置了允许的最大延迟时间后，迟到的数据也可能触发窗口，特别是对于会话窗口来说，可能会导致窗口合并，产生意外行为。

3. 窗口的内部实现

在讨论窗口的内部实现时，我们再次通过下图回顾窗口的生命周期： - 每条数据过来后，由 WindowAssigner 分配到对应的窗口。 - 当窗口被触发后，交给 Evictor（如果没有设置 Evictor 则跳过），然后处理用户函数。

其中，WindowAssigner、Trigger 和 Evictor 我们已经在前面讨论过，而用户函数则是用户自己编写的代码。

在整个流程中，还有一个问题需要讨论：窗口中的状态存储。我们知道Flink支持精确一次（Exactly Once）处理语义，那么窗口中的状态存储和普通状态存储有什么不同呢？

首先，从接口上看，两者没有区别，但每个窗口属于不同的命名空间，而非窗口场景下则都属于 VoidNamespace。最终由状态/检查点机制保证数据的精确一次语义。以下是来自 org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing.WindowOperator 的一段代码说明： java // 示例代码 从这段代码中可以看出，窗口中的元素同样通过状态机制进行维护，然后由检查点机制保证精确一次语义。

至此，本文涵盖了窗口的所有相关内容，主要包括为什么需要窗口；窗口中的三个核心组件：窗口分配器、触发器和驱逐器；如何处理乱序数据、允许延迟的数据以及如何处理迟到的数据；最后，我们梳理了整个窗口的数据流程以及窗口中如何保证精确一次语义。