2.5 Apache Flink EventTime与Window

1. EventTime的引入

在Flink的流式处理中，绝大部分的业务都会使用eventTime，一般只在eventTime无法使用时，才会被迫使用ProcessingTime或者IngestionTime。

如果要使用EventTime，那么需要引入EventTime的时间属性，引入方式如下所示：

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
// 从调用时刻开始给env创建的每一个stream追加时间特征 
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

2. Watermark

2.1 基本概念

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，所谓乱序，就是指Flink接收到的事件的先后顺序不是严格按照事件的Event Time顺序排列的。

图数据的乱序.png

那么此时出现一个问题，一旦出现乱序，如果只根据eventTime决定window的运行，我们不能明确数据是否全部到位，但又不能无限期的等下去，此时必须要有个机制来保证一个特定的时间后，必须触发window去进行计算了，这个特别的机制，就是Watermark。

Watermark是一种衡量Event Time进展的机制，它是数据本身的一个隐藏属性，数据本身携带着对应的Watermark。

Watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用Watermark机制结合window来实现。

数据流中的Watermark用于表示timestamp小于Watermark的数据，都已经到达了，因此，window的执行也是由Watermark触发的。

Watermark可以理解成一个延迟触发机制，我们可以设置Watermark的延时时长t，每次系统会校验已经到达的数据中最大的maxEventTime，然后认定eventTime小于maxEventTime - t的所有数据都已经到达，如果有窗口的停止时间等于maxEventTime – t，那么这个窗口被触发执行。

有序流的Watermarker如下图所示：（Watermark设置为0）

图有序数据的Watermark.png

乱序流的Watermarker如下图所示：（Watermark设置为2）

图无序数据的Watermark.png

当Flink接收到每一条数据时，都会产生一条Watermark，这条Watermark就等于当前所有到达数据中的maxEventTime - 延迟时长，也就是说，Watermark是由数据携带的，一旦数据携带的Watermark比当前未触发的窗口的停止时间要晚，那么就会触发相应窗口的执行。由于Watermark是由数据携带的，因此，如果运行过程中无法获取新的数据，那么没有被触发的窗口将永远都不被触发。

上图中，我们设置的允许最大延迟到达时间为2s，所以时间戳为7s的事件对应的Watermark是5s，时间戳为12s的事件的Watermark是10s，如果我们的窗口1是1s_{5s，窗口2是6s}10s，那么时间戳为7s的事件到达时的Watermarker恰好触发窗口1，时间戳为12s的事件到达时的Watermark恰好触发窗口2。

2.2 Watermark的引入

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
// 从调用时刻开始给env创建的每一个stream追加时间特征
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
 
val stream = env.readTextFile("eventTest.txt").assignTimestampsAndWatermarks(
  new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.milliseconds(200)) {
  override def extractTimestamp(t: String): Long = {
     // EventTime是日志生成时间，我们从日志中解析EventTime
     t.split(" ")(0).toLong
  }
})

3. EventTimeWindow API

当使用EventTimeWindow时，所有的Window在EventTime的时间轴上进行划分，也就是说，在Window启动后，会根据初始的EventTime时间每隔一段时间划分一个窗口，如果Window大小是3秒，那么1分钟内会把Window划分为如下的形式：

[00:00:00,00:00:03)
[00:00:03,00:00:06)
...
[00:00:57,00:01:00)

如果Window大小是10秒，则Window会被分为如下的形式：

[00:00:00,00:00:10)
[00:00:10,00:00:20)
...
[00:00:50,00:01:00)

注意，窗口是左闭右开的，形式为：[window_start_time,window_end_time)。

Window的设定无关数据本身，而是系统定义好了的，也就是说，Window会一直按照指定的时间间隔进行划分，不论这个Window中有没有数据，EventTime在这个Window期间的数据会进入这个Window。

Window会不断产生，属于这个Window范围的数据会被不断加入到Window中，所有未被触发的Window都会等待触发，只要Window还没触发，属于这个Window范围的数据就会一直被加入到Window中，直到Window被触发才会停止数据的追加，而当Window触发之后才接受到的属于被触发Window的数据会被丢弃。

Window会在以下的条件满足时被触发执行：

watermark时间 >= window_end_time；
在[window_start_time,window_end_time)中有数据存在。

我们通过下图来说明Watermark、EventTime和Window的关系。

3.1 滚动窗口（TumblingEventTimeWindows）

// 获取执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
 
// 创建SocketSource
val stream = env.socketTextStream("localhost", 11111)
 
// 对stream进行处理并按key聚合
val streamKeyBy = stream.assignTimestampsAndWatermarks(
  new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.milliseconds(3000)) {
     override def extractTimestamp(element: String): Long = {
       val sysTime = element.split(" ")(0).toLong
       println(sysTime)
       sysTime
     }}).map(item => (item.split(" ")(1), 1)).keyBy(0)
 
// 引入滚动窗口
val streamWindow = streamKeyBy.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
 
// 执行聚合操作
val streamReduce = streamWindow.reduce(
  (item1, item2) => (item1._1, item1._2 + item2._2)
)
 
// 将聚合数据写入文件
streamReduce.print
 
// 执行程序
env.execute("TumblingWindow")

结果是按照Event Time的时间窗口计算得出的，而无关系统的时间（包括输入的快慢）。

3.2 滑动窗口（SlidingEventTimeWindows）

// 获取执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
 
// 创建SocketSource
val stream = env.socketTextStream("localhost", 11111)
 
// 对stream进行处理并按key聚合
val streamKeyBy = stream.assignTimestampsAndWatermarks(
  new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.milliseconds(0)) {
     override def extractTimestamp(element: String): Long = {
       val sysTime = element.split(" ")(0).toLong
       println(sysTime)
       sysTime
     }}).map(item => (item.split(" ")(1), 1)).keyBy(0)
 
// 引入滚动窗口
val streamWindow = streamKeyBy.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
 
// 执行聚合操作
val streamReduce = streamWindow.reduce(
  (item1, item2) => (item1._1, item1._2 + item2._2)
)
 
// 将聚合数据写入文件
streamReduce.print
 
// 执行程序
env.execute("TumblingWindow")

3.3 会话窗口（EventTimeSessionWindows）

相邻两次数据的EventTime的时间差超过指定的时间间隔就会触发执行。如果加入Watermark，那么当触发执行时，所有满足时间间隔而还没有触发的Window会同时触发执行。

// 获取执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

// 创建SocketSource
val stream = env.socketTextStream("localhost", 11111)

// 对stream进行处理并按key聚合
val streamKeyBy = stream.assignTimestampsAndWatermarks(
 new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.milliseconds(0)) {
    override def extractTimestamp(element: String): Long = {
      val sysTime = element.split(" ")(0).toLong
      println(sysTime)
      sysTime
    }}).map(item => (item.split(" ")(1), 1)).keyBy(0)

// 引入滚动窗口
val streamWindow = streamKeyBy.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(5)))

// 执行聚合操作
val streamReduce = streamWindow.reduce(
 (item1, item2) => (item1._1, item1._2 + item2._2)
)

// 将聚合数据写入文件
streamReduce.print

// 执行程序
env.execute("TumblingWindow")