在构建实时流媒体应用程序时，事件时间处理是一项不可或缺的功能。因为在现实世界的大多数应用场景中，消息可能会无序到达，所以需要一种机制让系统理解消息可能迟到，并据此进行处理。本文将探讨为什么我们需要事件时间处理，以及如何在Apache Flink中启用这一功能。

事件时间指的是消息在实际环境中发生的时间，而处理时间则是Flink系统处理消息的时间。为了理解事件时间处理的重要性，我们首先构建一个基于处理时间的系统，观察其存在的问题。

我们将创建一个大小为10秒的滑动窗口，每5秒滑动一次。在窗口结束时，系统会统计在这个时间段内收到的消息数量。理解事件时间处理与滑动窗口的关系后，我们再来看看如何在滚动窗口中应用它。接下来，我们开始探讨。

基于处理时间的系统

在这个例子中，我们期望消息具有值和时间戳两种属性，其中值是消息的内容，时间戳是消息生成的时间。由于我们正在构建基于处理时间的系统，以下代码将忽略时间戳部分。

理解消息应包含生成时间的信息是至关重要的。Flink或任何其他系统都不是一个魔法盒子，能够自动识别这一点。稍后我们会看到，事件时间处理可以从消息中提取时间戳信息，以便处理延迟到达的消息。

scala val text = senv.socketTextStream("localhost", 9999) val counts = text.map { m => (m.split(",")(0), 1) } .keyBy(0) .timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds(5)) .sum(1) counts.print senv.execute("处理时间处理示例")

情况一：消息按顺序到达

假设源分别在第13秒、第13秒和第16秒生成了三个类型a的消息。（小时和分钟不重要，因为窗口大小只有10秒）。

这些消息将落入窗口中，前两个消息在第13秒生成，会落入窗口1 [5秒-15秒]和窗口2 [10秒-20秒]；第三个消息在第16秒生成，会落入窗口2 [10秒-20秒]和窗口3 [15秒-25秒]。每个窗口最终输出的数量分别为（a，2）、（a，3）和（a，1）。

这个输入被认为是预期的行为。现在，我们来看一下当消息到达系统的时间发生变化时会发生什么。

情况二：消息延迟到达

假设其中一个消息（在第13秒生成）延迟了6秒（在第19秒）到达，可能是由于网络拥堵。你能猜到这个消息会落入哪个窗口？

延迟的消息会落入窗口2和窗口3，因为19秒在10秒-20秒和15秒-25秒之间。在窗口2中计算结果没有问题（因为消息应该落入该窗口），但这会影响窗口1和窗口3的结果。现在，我们将尝试使用事件时间处理解决这个问题。

基于事件时间的系统

要启用事件时间处理，我们需要一个时间戳提取器，从消息中提取事件时间信息。请记住，消息的格式为值和时间戳。extractTimestamp方法获取时间戳部分并转换为long型。

scala class TimestampExtractor extends AssignerWithPeriodicWatermarks[String] with Serializable { override def extractTimestamp(element: String, previousElementTimestamp: Long): Long = { element.split(",")(1).toLong } override def getCurrentWatermark(): Watermark = { new Watermark(System.currentTimeMillis()) } }

我们需要设置这个时间戳提取器，并将时间特性设置为事件时间。其余代码与处理时间的情况保持一致。

scala senv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) val text = senv.socketTextStream("localhost", 9999) .assignTimestampsAndWatermarks(new TimestampExtractor) val counts = text.map { m => (m.split(",")(0), 1) } .keyBy(0) .timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds(5)) .sum(1) counts.print senv.execute("事件时间处理示例")

运行上述代码的结果如下：

结果看起来更好，窗口2和窗口3现在输出了正确的结果，但窗口1仍然有问题。Flink不会将延迟的消息分配给窗口3，因为它现在检查了消息的事件时间，并意识到它不在该窗口内。那么，为什么消息没有分配给窗口1呢？原因是在延迟的消息到达系统时（第19秒），窗口1的评估已经完成（第15秒）。现在，我们将通过引入水印来解决这个问题。

水印

水印是一个非常关键且有趣的概念，我将尽量简洁地介绍。如果你有兴趣了解更多，可以参考谷歌上的精彩演讲或DataArtisans的博客。水印本质上是一个时间戳。当Flink中的运算符接收到水印时，它知道不会再看到比该时间戳更早的消息。

为了简化说明，我们可以把水印看作一种方式，告诉Flink消息可以延迟多久。在之前的尝试中，我们将水印设置为当前系统时间，这意味着不期望有任何延迟的消息。现在，我们将水印设置为当前时间减去5秒，这意味着告诉Flink消息最多可能延迟5秒。这是因为每个窗口只有在水印经过时才会进行评估。因此，第一个窗口[5秒-15秒]将在第20秒被评估，第二个窗口[10秒-20秒]将在第25秒被评估，以此类推。

scala override def getCurrentWatermark(): Watermark = { new Watermark(System.currentTimeMillis() - 5000) }

通常情况下，最好保持接收的最大时间戳，并创建具有最大预期延迟的水印，而不是简单地从当前系统时间减去。

进行上述修改后，运行代码的结果如下：

最终我们得到了正确结果，所有三个窗口现在都按照预期的方式输出计数，即（a，2）、（a，3）和（a，1）。

更新：我们还可以使用AllowedLateness功能来设置消息的最大允许延迟，从而解决这个问题。

结论：

实时流处理系统的应用越来越广泛，处理延迟消息是构建此类系统的重要组成部分。在这篇文章中，我们探讨了到达的消息延迟如何影响系统的结果，以及如何使用Apache Flink的事件时间处理功能来解决这些问题。感谢您的阅读！