在上一篇文章中，我们探讨了flink的时间概念。本文将深入研究flink中的窗口（window）和水位线（watermark）。
窗口（Window）
窗口是处理无界流数据的关键，Flink将无界流分割成多个窗口，并对其生命周期进行了定义：
一个窗口在其第一个元素进入时被创建，当时间（事件时间或处理时间）超过其结束时间加上用户允许的延迟时间后，该窗口被移除。
Flink官方将窗口分为滚动窗口（Tumbling Windows）、滑动窗口（Sliding Windows）、会话窗口（Session Windows）和全局窗口（Global Windows）。全局窗口是一种特殊类型的窗口，不在本文讨论范围内。
滚动窗口：滚动窗口分派器将数据元素分配给指定大小的窗口，滚动窗口尺寸固定且不会重叠。
滑动窗口：滑动窗口分派器将元素分配给固定长度的窗口。与滚动窗口分派器类似，窗口大小可通过参数配置。还有另一个参数控制滑动窗口的启动频率。因此，如果滑动窗口小于窗口大小，滑动窗口可以重叠。在这种情况下，元素会被分配到多个窗口。如果滑动窗口大于窗口大小，则窗口变成抽样数据。
会话窗口：会话窗口分派器按活动会话对元素进行分组。与滚动窗口和滑动窗口相比，会话窗口不重叠，也没有固定的开始和结束时间。当会话窗口在一段时间内不接收元素时（即，当出现不活动间隙时），它将关闭。
下图是我认为描述窗口最为清晰的一张图。
这张图需要从下往上看，最下面定义了原始数据的输入流，即第一分钟进入2个数据96，第二分钟进入848，以此类推。
倒数第二行是一个固定时间的滚动窗口，其窗口大小为1分钟。
倒数第三行是一个滑动窗口，需要数据滑动窗口的窗口尺寸和滑动尺寸。
倒数第四行是一个固定元素个数的滚动窗口，即每3个元素一滚。
最上面则是一个会话窗口，只要会话有间隙，就会重新构建窗口。
水位线（Watermark）
通过上面的内容，我们可以看出每个窗口都有开始时间和结束时间（一般window的时间窗口为左闭右开的区间范围），在这段时间内，我们是否能拿到所有需要处理的数据，我们就需要水位线来配合了。在之前的文章中，由于理解的原因，我推荐过大家使用翻译水印，但现在，我觉得还是叫水位线更合适一些。
这里引用一段描述：
从上文中，我们可以得出两个触发水位线的必要条件：
水位线时间 >= 窗口的结束时间 在窗口的时间范围（左闭右开）内有数据那么，Flink是如何避免数据乱流的呢？我们来看下面一张图：
这是一个典型的单通道的场景，首先我们有一个时间事件队列{2，3，1，7，3，5，9，6，12}，两个水位线（W4，W9）事件通过时间戳被指派给了窗口（T1-T4）。
数据流入2，3，1进入窗口，7不属于当前事件窗口，所以被指派给了新窗口（T4-T8）。
数据继续流入，此时水位线到达W4，触发窗口（T1-T4）计算。
数据继续流入，9被指派给了新窗口（T9-T12）（笔者注，这个图的事件窗口不对，个人认为是T8-T12）
关于多通道的场景，我也推荐云栖的这张图，比官方文档里的要好理解一些，配合上面的案例，相信大家也能读懂。
现在我们已经了解水位线是如何工作的，那么它是如何产生的呢？在Flink里主要有两种方式产生水位线，即周期性的（Periodic）和标记性的（Punctuated）。
Punctuated：数据流中每一个递增的EventTime都会产生一个Watermark。在实际的生产中，Punctuated方式在TPS很高的场景下会产生大量的Watermark，在一定程度上对下游算子造成压力，所以只有在实时性要求非常高的场景才会选择Punctuated的方式进行Watermark的生成。
Periodic：周期性的（一定时间间隔或者达到一定的记录条数）产生一个Watermark。在实际的生产中，Periodic的方式必须结合时间和积累条数两个维度继续周期性产生Watermark，否则在极端情况下会有很大的延时。
因此，水位线的生成方式需要根据业务场景的不同进行不同的选择。
好了，关于窗口和水位线就暂时说到这了，仅代表个人理解，如有问题，望指正，欢迎转载，著名出处。
后续，会整理一些DEMO与大家分享。
参考资料：
https://www.php.cn/link/e4af65db2a5a17afca8bf5cc475fed0b
https://www.php.cn/link/845ae5f86e478f372a410a0fc2db1d82
