Flink 中的时间一共有哪几类？

Flink 中的时间类型主要分为以下三类：

1. 事件时间（Event Time）：这是事件实际发生的时间，一旦事件生成，该时间戳就不会改变。它是处理无界流数据时最精准的时间概念，能够处理乱序事件，但需要 watermark 机制来处理延迟或乱序事件。

2. 处理时间（Processing Time）：指的是数据被 Flink 处理时的系统当前时间。它是最简单的时间概念，直接使用系统时钟，但不考虑数据到达的延迟，因此不适合对时间顺序有严格要求的场景。

3. 摄取时间（Ingestion Time）：数据进入流处理系统的时间戳。当数据记录中没有时间信息，且希望以接近事件时间的方式处理数据时，可以使用摄取时间。相比事件时间，它更简单但牺牲了部分准确性，因为它依赖于数据进入系统的实际时间而非事件发生的时间。

这些时间概念为 Flink 提供了在不同场景下处理时间敏感数据的能力。