概念
「流处理」
流处理，最本质的是在处理数据的时候，接受一条处理一条数据。
批处理，则是累积数据到一定程度在处理。这是他们本质的区别。
在设计上 Flink 认为数据是流式的，批处理只是流处理的特例。同时对数据分为有界数据和无界数据。
- 有界数据对应批处理，API 对应 Dateset。
- 无界数据对应流处理，API 对应 DataStream。
「乱序（out-of-order）」
什么是乱序呢？
可以理解为数据到达的顺序和其实际产生时间的排序不一致。导致这的原因有很多，比如延迟，消息积压，重试等等。
我们知道，流处理从事件产生，到流经 source，再到 operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到 operator 的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生（out-of-order 或者说 late element）。
❝例如:
某数据源中的某些数据由于某种原因(如：网络原因，外部存储自身原因)会有 5 秒的延时，也就是在实际时间的第 1 秒产生的数据有可能在第 5 秒中产生的数据之后到来(比如到 Window 处理节点)。
有 1~10 个事件。
乱序到达的序列是：2,3,4,5,1,6,3,8,9,10,7
❞
Flink 窗口
对于 Flink，如果来一条消息计算一条，这样是可以的，但是这样计算是非常频繁而且消耗资源，如果想做一些统计这是不可能的。所以对于 Spark 和 Flink 都产生了窗口计算。
比如 是因为我们想看到过去一分钟，过去半小时的访问数据，这时候我们就需要窗口。
Window：Window 是处理无界流的关键，Windows 将流拆分为一个个有限大小的 buckets，可以可以在每一个 buckets 中进行计算。
start_time,end_time：当 Window 时时间窗口的时候，每个 window 都会有一个开始时间和结束时间（前开后闭），这个时间是系统时间。
「窗口生命周期」
简而言之，只要属于此窗口的第一个元素到达，就会创建一个窗口，当时间（事件或处理时间）超过其结束时间戳加上用户指定的允许延迟时，窗口将被完全删除。
窗口有如下组件：
- Window Assigner：用来决定某个元素被分配到哪个/哪些窗口中去。
- Trigger：触发器。决定了一个窗口何时能够被计算或清除。触发策略可能类似于“当窗口中的元素数量大于 4”时，或“当水位线通过窗口结束时”。
- Evictor：它可以在 触发器触发后 & 应用函数之前和/或之后 从窗口中删除元素。
窗口还拥有函数，比如 ProcessWindowFunction，ReduceFunction，AggregateFunction 或 FoldFunction。该函数将包含要应用于窗口内容的计算，而触发器指定窗口被认为准备好应用该函数的条件。
「Keyed vs Non-Keyed Windows」
在定义窗口之前,要指定的第一件事是流是否需要 Keyed，使用 keyBy（...）将无界流分成逻辑的 keyed stream。如果未调用 keyBy（...），则表示流不是 keyed stream。
- 对于 Keyed 流，可以将传入事件的任何属性用作 key。拥有 Keyed stream 将允许窗口计算由多个任务并行执行，因为每个逻辑 Keyed 流可以独立于其余任务进行处理。相同 Key 的所有元素将被发送到同一个任务。
- 在 Non-Keyed 流的情况下，原始流将不会被分成多个逻辑流，并且所有窗口逻辑将由单个任务执行，即并行性为 1。
「窗口分类」
窗口分类可以分成：滚动窗口（Tumbling Window，无重叠），滑动窗口（Sliding Window，有重叠），和会话窗口，（Session Window，活动间隙）
滚动窗口
滚动窗口分配器将每个元素分配给固定窗口大小的窗口。滚动窗口大小固定的并且不重叠。例如，如果指定大小为 5 分钟的滚动窗口，则将执行当前窗口，并且每五分钟将启动一个新窗口。
滑动窗口
滑动窗口与滚动窗口的区别就是滑动窗口有重复的计算部分。
滑动窗口分配器将每个元素分配给固定窗口大小的窗口。类似于滚动窗口分配器，窗口的大小由窗口大小参数配置。另外一个窗口滑动参数控制滑动窗口的启动频率(how frequently a sliding window is started)。因此，如果滑动大小小于窗口大小，滑动窗可以重叠。在这种情况下，元素被分配到多个窗口。
例如，你可以使用窗口大小为 10 分钟的窗口，滑动大小为 5 分钟。这样，每 5 分钟会生成一个窗口，包含最后 10 分钟内到达的事件。
会话窗口
会话窗口分配器通过活动会话分组元素。与滚动窗口和滑动窗口相比，会话窗口不会重叠，也没有固定的开始和结束时间。相反，当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时会关闭。
例如，不活动的间隙时。会话窗口分配器配置会话间隙，定义所需的不活动时间长度(defines how long is the required period of inactivity)。当此时间段到期时，当前会话关闭，后续元素被分配到新的会话窗口。
「Flink 中的时间」
Flink 在流处理程序支持不同的时间概念。分别为 Event Time/Processing Time/Ingestion Time，也就是事件时间、处理时间、提取时间。
从时间序列角度来说，发生的先后顺序是：
事件时间（Event Time）--> 提取时间（Ingestion Time）--> 处理时间（Processing Time）
- Event Time 是事件在现实世界中发生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。
- Ingestion Time 是数据进入 Apache Flink 流处理系统的时间，也就是 Flink 读取数据源时间。(Source)
- Processing Time 是数据流入到具体某个算子 (消息被计算处理) 时候相应的系统时间。也就是 Flink 程序处理该事件时当前系统时间。
Watermark
Watermark 是 Apache Flink 为了处理 EventTime 窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种时间戳。watermark 是用于处理乱序事件或延迟数据的，这通常用 watermark 机制结合 window 来实现（Watermarks 用来触发 window 窗口计算）。
「实战一」
public class BoundedOutOfOrdernessGenerator implements AssignerWithPeriodicWatermarks<MyEvent> { private final long maxOutOfOrderness = 3000; // 3.0 seconds private long currentMaxTimestamp; @Override public long extractTimestamp(MyEvent element, long previousElementTimestamp) { long timestamp = element.getCreationTime(); currentMaxTimestamp = Math.max(timestamp, currentMaxTimestamp); return timestamp; } @Override public Watermark getCurrentWatermark() { // return the watermark as current highest timestamp minus the out-of-orderness bound // 生成 watermark return new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness); } }
效果解析：
图中是一个 10s 大小的窗口，10000 ～ 20000 为一个窗口。当 eventTime 为 23000 的数据到来，生成的 watermark 的时间戳为 20000，>= window_end_time，会触发窗口计算。
「实战二」
public class TimeLagWatermarkGenerator implements AssignerWithPeriodicWatermarks<MyEvent> { private final long maxTimeLag = 3000; // 3 seconds @Override public long extractTimestamp(MyEvent element, long previousElementTimestamp) { return element.getCreationTime(); } @Override public Watermark getCurrentWatermark() { // return the watermark as current time minus the maximum time lag return new Watermark(System.currentTimeMillis() - maxTimeLag); } }
效果解析：
只是简单的用当前系统时间减去最大延迟时间生成 Watermark ，当 Watermark 为 20000 时，>= 窗口的结束时间，会触发 10000 ～ 20000 窗口计算。再当 eventTime 为 19500 的数据到来，它本应该是属于窗口 10000 ～ 20000 窗口的，但这个窗口已经触发计算了，所以此数据会被丢弃。
「如何设置最大乱序时间」
虽说水位线表明着早于它的事件不应该再出现，，接收到水位线以前的的消息是不可避免的，这就是所谓的迟到事件。实际上迟到事件是乱序事件的特例，和一般乱序事件不同的是它们的乱序程度超出了水位线的预计，导致窗口在它们到达之前已经关闭。
迟到事件出现时窗口已经关闭并产出了计算结果，因此处理的方法有 3 种：
重新激活已经关闭的窗口并重新计算以修正结果。将迟到事件收集起来另外处理。将迟到事件视为错误消息并丢弃。Flink 默认的处理方式是第 3 种直接丢弃，其他两种方式分别使用 Side Output 和 Allowed Lateness。
Side Output 机制可以将迟到事件单独放入一个数据流分支，这会作为 window 计算结果的副产品，以便用户获取并对其进行特殊处理。
Allowed Lateness 机制允许用户设置一个允许的最大迟到时长。Flink 会在窗口关闭后一直保存窗口的状态直至超过允许迟到时长，这期间的迟到事件不会被丢弃，而是默认会触发窗口重新计算。因为保存窗口状态需要额外内存，并且如果窗口计算使用了 ProcessWindowFunction API 还可能使得每个迟到事件触发一次窗口的全量计算，代价比较大，所以允许迟到时长不宜设得太长，迟到事件也不宜过多，否则应该考虑降低水位线提高的速度或者调整算法。
这里总结机制为：
- 窗口 window 的作用是为了周期性的获取数据。
- watermark 的作用是防止数据出现乱序(经常)，事件时间内获取不到指定的全部数据，而做的一种保险方法。
- allowLateNess 是将窗口关闭时间再延迟一段时间。
- sideOutPut 是最后兜底操作，所有过期延迟数据，指定窗口已经彻底关闭了，就会把数据放到侧输出流。
「实战」
public class TumblingEventWindowExample { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); env.setParallelism(1); // env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(100); DataStream<String> socketStream = env.socketTextStream("localhost", 9999); DataStream<Tuple2<String, Long>> resultStream = socketStream .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<String>(Time.seconds(3)) { @Override public long extractTimestamp(String element) { long eventTime = Long.parseLong(element.split(" ")[0]); System.out.println(eventTime); return eventTime; } }) .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() { @Override public Tuple2<String, Long> map(String value) throws Exception { return Tuple2.of(value.split(" ")[1], 1L); } }) .keyBy(0) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) .allowedLateness(Time.seconds(2)) // 允许延迟处理2秒 .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() { @Override public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1, Tuple2<String, Long> value2) throws Exception { return new Tuple2<>(value1.f0, value1.f1 + value2.f1); } }); resultStream.print(); env.execute(); } }
效果解析：
当 watermark 为 21000 时，触发了[10000, 20000)窗口计算，由于设置了allowedLateness(Time.seconds(2))即允许两秒延迟处理，watermark < window_end_time + lateTime公式得到满足，因此随后 10000 和 12000 进入窗口时，依然能触发窗口计算；随后 watermark 增加到 22000，watermark < window_end_time + lateTime 不再满足，因此 11000 再次进入窗口时，窗口不再进行计算
「延迟数据重定向」
❝流的返回值必须是 SingleOutputStreamOperator，其是 DataStream 的子类。通过 getSideOutput 方法获取延迟数据。可以将延迟数据重定向到其他流或者进行输出。
❞
public class TumblingEventWindowExample { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); env.setParallelism(1); DataStream<String> socketStream = env.socketTextStream("localhost", 9999); //保存被丢弃的数据 OutputTag<Tuple2<String, Long>> outputTag = new OutputTag<Tuple2<String, Long>>("late-data"){}; //注意，由于getSideOutput方法是SingleOutputStreamOperator子类中的特有方法，所以这里的类型，不能使用它的父类dataStream。 SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> resultStream = socketStream // Time.seconds(3)有序的情况修改为0 .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<String>(Time.seconds(3)) { @Override public long extractTimestamp(String element) { long eventTime = Long.parseLong(element.split(" ")[0]); System.out.println(eventTime); return eventTime; } }) .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() { @Override public Tuple2<String, Long> map(String value) throws Exception { return Tuple2.of(value.split(" ")[1], 1L); } }) .keyBy(0) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) .sideOutputLateData(outputTag) // 收集延迟大于2s的数据 .allowedLateness(Time.seconds(2)) //允许2s延迟 .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() { @Override public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1, Tuple2<String, Long> value2) throws Exception { return new Tuple2<>(value1.f0, value1.f1 + value2.f1); } }); resultStream.print(); //把迟到的数据暂时打印到控制台，实际中可以保存到其他存储介质中 DataStream<Tuple2<String, Long>> sideOutput = resultStream.getSideOutput(outputTag); sideOutput.print(); env.execute(); } }
Flink WaterMark 常见面试问题
- Flink 流处理应用中，常见的处理需求/应对方案是什么?
- Watermark 本质是什么?
- Watermark 是如何解决问题?
