1 Time分类

在Flink的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示：

事件时间EventTime: 事件真真正正发生产生的时间摄入时间IngestionTime: 事件到达Flink的时间处理时间ProcessingTime: 事件真正被处理/计算的时间

问题: 上面的三个时间,我们更关注哪一个?

答案: 更关注事件时间 !

因为: 事件时间更能反映事件的本质! 只要事件时间一产生就不会变化

2 EventTime的重要性

2.1 示例1

假设，你正在去往地下停车场的路上，并且打算用手机点一份外卖。选好了外卖后，你就用在线支付功能付款了，这个时候是11点59分。恰好这时，你走进了地下停车库，而这里并没有手机信号。因此外卖的在线支付并没有立刻成功，而支付系统一直在Retry重试“支付”这个操作。当你找到自己的车并且开出地下停车场的时候，已经是12点01分了。这个时候手机重新有了信号，手机上的支付数据成功发到了外卖在线支付系统，支付完成。在上面这个场景中你可以看到，

支付数据的事件时间是11点59分，而支付数据的处理时间是12点01分

问题:

如果要统计12之前的订单金额,那么这笔交易是否应被统计?

答案:

应该被统计,因为该数据的真真正正的产生时间为11点59分,即该数据的事件时间为11点59分,

事件时间能够真正反映/代表事件的本质! 所以一般在实际开发中会以事件时间作为计算标准

2.2 示例2

一条错误日志的内容为：2020-11:11 22:59:00 error NullPointExcep --事件时间进入Flink的时间为2020-11:11 23:00:00 --摄入时间到达Window的时间为2020-11:11 23:00:10 --处理时间

问题:

对于业务来说，要统计1h内的故障日志个数，哪个时间是最有意义的？

答案:

EventTime事件时间，因为bug真真正正产生的时间就是事件时间,只有事件时间才能真正反映/代

表事件的本质!

2.3 示例3

某 App 会记录用户的所有点击行为，并回传日志（在网络不好的情况下，先保存在本地，延后回传）。

A用户在 11:01:00 对 App 进行操作，B用户在 11:02:00 操作了 App，但是A用户的网络不太稳定，回传日志延迟了，导致我们在服务端先接受到B用户的消息，然后再接受到A用户的消息，消息乱序了。

问题:

如果这个是一个根据用户操作先后顺序,进行抢购的业务,那么是A用户成功还是B用户成功?

答案:

应该算A成功,因为A确实比B操作的早,但是实际中考虑到实现难度,可能直接按B成功算

也就是说，实际开发中希望基于事件时间来处理数据，但因为数据可能因为网络延迟等原因，出

现了乱序，按照事件时间处理起来有难度！

2.4 示例4

在实际环境中，经常会出现，因为网络原因，数据有可能会延迟一会才到达Flink实时处理系统。我们先来设想一下下面这个场景:原本应该被该窗口计算的数据因为网络延迟等原因晚到了,就有可能丢失了

2.5 总结

实际开发中我们希望基于事件时间来处理数据，但因为数据可能因为网络延迟等原因，出现了乱序或延迟到达，那么可能处理的结果不是我们想要的甚至出现数据丢失的情况，所以需要一种机制来解决一定程度上的数据乱序或延迟到底的问题！也就是我们接下来要学习的Watermaker水印机制/水位线机制

制

3 Watermaker水印机制/水位线机

3.1 什么是Watermaker？
Watermaker就是给数据再额外的加的一个时间列也就是Watermaker是个时间戳!

3.2 如何计算Watermaker？

Watermaker = 数据的事件时间 - 最大允许的延迟时间或乱序时间

注意:后面通过源码会发现,准确来说:

Watermaker = 当前窗口的最大的事件时间 - 最大允许的延迟时间或乱序时间

这样可以保证Watermaker水位线会一直上升(变大),不会下降

3.3 Watermaker有什么用？

之前的窗口都是按照系统时间来触发计算的,如: [10:00:00 ~ 10:00:10) 的窗口，

一但系统时间到了10:00:10就会触发计算,那么可能会导致延迟到达的数据丢失!

那么现在有了Watermaker,窗口就可以按照Watermaker来触发计算!

也就是说Watermaker是用来触发窗口计算的！

触发窗口计算的？

3.4 Watermaker如何
窗口计算的触发条件为:

窗口中有数据
Watermaker >= 窗口的结束时间
因为前面说到
Watermaker = 当前窗口的最大的事件时间 - 最大允许的延迟时间或乱序时间也就是说只要不断有数据来,就可以保证Watermaker水位线是会一直上升/变大的,不会下降/减小的所以最终一定是会触发窗口计算的
注意:
上面的触发公式进行如下变形:
Watermaker >= 窗口的结束时间
Watermaker = 当前窗口的最大的事件时间 - 最大允许的延迟时间或乱序时间
当前窗口的最大的事件时间 - 最大允许的延迟时间或乱序时间 >= 窗口的结束时间
当前窗口的最大的事件时间 >= 窗口的结束时间 + 最大允许的延迟时间或乱序时间

解Watermaker

3.5 图

4 Watermaker案例演示

4.1 需求
有订单数据,格式为: (订单ID，用户ID，时间戳/事件时间，订单金额)要求每隔5s,计算5秒内，每个用户的订单总金额
并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。

4.2 API

注意:一般我们都是直接使用Flink提供好的BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor

4.3 代码实现-1-开发版-掌握

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/event_timestamps_watermarks.html

package cn.oldlu.watermaker;

package cn.oldlu.watermaker;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import java.time.Duration;
import java.util.Random;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * Author oldlu
 * Desc
 * 模拟实时订单数据,格式为: (订单ID，用户ID，订单金额，时间戳/事件时间)
 * 要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口)，每个用户的订单总金额
 * 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。
 */
public class WatermakerDemo01_Develop {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.Source
        //模拟实时订单数据(数据有延迟和乱序)
        DataStream<Order> orderDS = env.addSource(new SourceFunction<Order>() {
            private boolean flag = true;
            @Override
            public void run(SourceContext<Order> ctx) throws Exception {
                Random random = new Random();
                while (flag) {
                    String orderId = UUID.randomUUID().toString();
                    int userId = random.nextInt(3);
                    int money = random.nextInt(100);
                    //模拟数据延迟和乱序!
                    long eventTime = System.currentTimeMillis() - random.nextInt(5) * 1000;
                    ctx.collect(new Order(orderId, userId, money, eventTime));
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                }
            }
            @Override
            public void cancel() {
                flag = false;
            }
        });
        //3.Transformation
        //-告诉Flink要基于事件时间来计算!
        //env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);//新版本默认就是EventTime
        //-告诉Flnk数据中的哪一列是事件时间,因为Watermaker = 当前最大的事件时间 - 最大允许的延迟时间或乱序时间
        /*DataStream<Order> watermakerDS = orderDS.assignTimestampsAndWatermarks(
                new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Order>(Time.seconds(3)) {//最大允许的延迟时间或乱序时间
                    @Override
                    public long extractTimestamp(Order element) {
                        return element.eventTime;
                        //指定事件时间是哪一列,Flink底层会自动计算:
                        //Watermaker = 当前最大的事件时间 - 最大允许的延迟时间或乱序时间
                    }
        });*/
        DataStream<Order> watermakerDS = orderDS
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy.<Order>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
                                .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getEventTime())
                );
        //代码走到这里,就已经被添加上Watermaker了!接下来就可以进行窗口计算了
        //要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口)，每个用户的订单总金额
        DataStream<Order> result = watermakerDS
                .keyBy(Order::getUserId)
                //.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(5))
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .sum("money");
        //4.Sink
        result.print();
        //5.execute
        env.execute();
    }
    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class Order {
        private String orderId;
        private Integer userId;
        private Integer money;
        private Long eventTime;
    }
}

4.4 代码实现-2-验证版-了解

package cn.oldlu.watermaker;

package cn.oldlu.watermaker;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.*;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * Author oldlu
 * Desc
 * 模拟实时订单数据,格式为: (订单ID，用户ID，订单金额，时间戳/事件时间)
 * 要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口)，每个用户的订单总金额
 * 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。
 */
public class WatermakerDemo02_Check {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        FastDateFormat df = FastDateFormat.getInstance("HH:mm:ss");
        //1.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.Source
        //模拟实时订单数据(数据有延迟和乱序)
        DataStreamSource<Order> orderDS = env.addSource(new SourceFunction<Order>() {
            private boolean flag = true;
            @Override
            public void run(SourceContext<Order> ctx) throws Exception {
                Random random = new Random();
                while (flag) {
                    String orderId = UUID.randomUUID().toString();
                    int userId = random.nextInt(3);
                    int money = random.nextInt(100);
                    //模拟数据延迟和乱序!
                    long eventTime = System.currentTimeMillis() - random.nextInt(5) * 1000;
                    System.out.println("发送的数据为: "+userId + " : " + df.format(eventTime));
                    ctx.collect(new Order(orderId, userId, money, eventTime));
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                }
            }
            @Override
            public void cancel() {
                flag = false;
            }
        });
        //3.Transformation
        /*DataStream<Order> watermakerDS = orderDS
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy.<Order>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
                                .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getEventTime())
                );*/
        //开发中直接使用上面的即可
        //学习测试时可以自己实现
        DataStream<Order> watermakerDS = orderDS
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        new WatermarkStrategy<Order>() {
                            @Override
                            public WatermarkGenerator<Order> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) {
                                return new WatermarkGenerator<Order>() {
                                    private int userId = 0;
                                    private long eventTime = 0L;
                                    private final long outOfOrdernessMillis = 3000;
                                    private long maxTimestamp = Long.MIN_VALUE + outOfOrdernessMillis + 1;
                                    @Override
                                    public void onEvent(Order event, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) {
                                        userId = event.userId;
                                        eventTime = event.eventTime;
                                        maxTimestamp = Math.max(maxTimestamp, eventTimestamp);
                                    }
                                    @Override
                                    public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
                                        //Watermaker = 当前最大事件时间 - 最大允许的延迟时间或乱序时间
                                        Watermark watermark = new Watermark(maxTimestamp - outOfOrdernessMillis - 1);
                                        System.out.println("key:" + userId + ",系统时间:" + df.format(System.currentTimeMillis()) + ",事件时间:" + df.format(eventTime) + ",水印时间:" + df.format(watermark.getTimestamp()));
                                        output.emitWatermark(watermark);
                                    }
                                };
                            }
                        }.withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getEventTime())
                );
        //代码走到这里,就已经被添加上Watermaker了!接下来就可以进行窗口计算了
        //要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口)，每个用户的订单总金额
       /* DataStream<Order> result = watermakerDS
                 .keyBy(Order::getUserId)
                //.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(5))
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .sum("money");*/
        //开发中使用上面的代码进行业务计算即可
        //学习测试时可以使用下面的代码对数据进行更详细的输出,如输出窗口触发时各个窗口中的数据的事件时间,Watermaker时间
        DataStream<String> result = watermakerDS
                .keyBy(Order::getUserId)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                //把apply中的函数应用在窗口中的数据上
                //WindowFunction<IN, OUT, KEY, W extends Window>
                .apply(new WindowFunction<Order, String, Integer, TimeWindow>() {
                    @Override
                    public void apply(Integer key, TimeWindow window, Iterable<Order> input, Collector<String> out) throws Exception {
                        //准备一个集合用来存放属于该窗口的数据的事件时间
                        List<String> eventTimeList = new ArrayList<>();
                        for (Order order : input) {
                            Long eventTime = order.eventTime;
                            eventTimeList.add(df.format(eventTime));
                        }
                        String outStr = String.format("key:%s,窗口开始结束:[%s~%s),属于该窗口的事件时间:%s",
                                key.toString(), df.format(window.getStart()), df.format(window.getEnd()), eventTimeList);
                        out.collect(outStr);
                    }
                });
        //4.Sink
        result.print();
        //5.execute
        env.execute();
    }
    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class Order {
        private String orderId;
        private Integer userId;
        private Integer money;
        private Long eventTime;
    }
}

5 Allowed Lateness案例演示

5.1 需求

有订单数据,格式为: (订单ID，用户ID，时间戳/事件时间，订单金额)

要求每隔5s,计算5秒内，每个用户的订单总金额

并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。

并使用OutputTag+allowedLateness解决数据丢失问题

5.2 API

package cn.oldlu.watermaker;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.OutputTag;
import java.time.Duration;
import java.util.Random;
import java.util.UUID;
/**
 * Author oldlu
 * Desc
 * 模拟实时订单数据,格式为: (订单ID，用户ID，订单金额，时间戳/事件时间)
 * 要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口)，每个用户的订单总金额
 * 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。
 */
public class WatermakerDemo03_AllowedLateness {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.Source
        //模拟实时订单数据(数据有延迟和乱序)
        DataStreamSource<Order> orderDS = env.addSource(new SourceFunction<Order>() {
            private boolean flag = true;
            @Override
            public void run(SourceContext<Order> ctx) throws Exception {
                Random random = new Random();
                while (flag) {
                    String orderId = UUID.randomUUID().toString();
                    int userId = random.nextInt(3);
                    int money = random.nextInt(100);
                    //模拟数据延迟和乱序!
                    long eventTime = System.currentTimeMillis() - random.nextInt(10) * 1000;
                    ctx.collect(new Order(orderId, userId, money, eventTime));
                    //TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                }
            }
            @Override
            public void cancel() {
                flag = false;
            }
        });
        //3.Transformation
        DataStream<Order> watermakerDS = orderDS
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy.<Order>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
                                .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getEventTime())
                );
        //代码走到这里,就已经被添加上Watermaker了!接下来就可以进行窗口计算了
        //要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口)，每个用户的订单总金额
        OutputTag<Order> outputTag = new OutputTag<>("Seriouslylate", TypeInformation.of(Order.class));
        SingleOutputStreamOperator<Order> result = watermakerDS
                .keyBy(Order::getUserId)
                //.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(5))
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .allowedLateness(Time.seconds(5))
                .sideOutputLateData(outputTag)
                .sum("money");
        DataStream<Order> result2 = result.getSideOutput(outputTag);
        //4.Sink
        result.print("正常的数据和迟到不严重的数据");
        result2.print("迟到严重的数据");
        //5.execute
        env.execute();
    }
    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class Order {
        private String orderId;
        private Integer userId;
        private Integer money;
        private Long eventTime;
    }
}

大数据Flink Time与Watermaker

1 Time分类

2 EventTime的重要性

3 Watermaker水印机制/水位线机

3.1 什么是Watermaker？
Watermaker就是给数据再额外的加的一个时间列也就是Watermaker是个时间戳!

3.5 图

4 Watermaker案例演示

4.1 需求
有订单数据,格式为: (订单ID，用户ID，时间戳/事件时间，订单金额)要求每隔5s,计算5秒内，每个用户的订单总金额
并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。

4.3 代码实现-1-开发版-掌握

4.4 代码实现-2-验证版-了解

5 Allowed Lateness案例演示

5.1 需求

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4.1 需求有订单数据,格式为: (订单ID，用户ID，时间戳/事件时间，订单金额)要求每隔5s,计算5秒内，每个用户的订单总金额并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。

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Watermaker就是给数据再额外的加的一个时间列也就是Watermaker是个时间戳!

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有订单数据,格式为: (订单ID，用户ID，时间戳/事件时间，订单金额)要求每隔5s,计算5秒内，每个用户的订单总金额
并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。