「Flink」事件时间与水印

我们先来以滚动时间窗口为例，来看一下窗口的几个时间参数与Flink流处理系统时间特性的关系。

获取窗口开始时间Flink源代码

获取窗口的开始时间为以下代码：

org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow

/**
 * Method to get the window start for a timestamp.
 *
 * @param timestamp epoch millisecond to get the window start.
 * @param offset The offset which window start would be shifted by.
 * @param windowSize The size of the generated windows.
 * @return window start
 */

public static long getWindowStartWithOffset(long timestamp, long offset, long windowSize) {
        return timestamp - (timestamp - offset + windowSize) % windowSize;
    }

这一段代码，我们可以认为Flink并不是把时间戳直接作为窗口的开始时间，而是做了一些“对齐”操作，确保时间能够整除8。

不同时间类型的窗口时间计算

1、当TimeCharacteristic为ProcessingTime时

窗口的开始时间：与窗口接收到的第一条消息的处理时间有关。例如：window operator是2020-02-06 22:02:33接收到的第一条消息，那么窗口的开始时间就是2020-02-06 22:02:33。

窗口的结束时间：一旦窗口的开始时间确定了，因为窗口的长度是固定的。那么窗口的结束时间就确定下来了，例如：假设这里的时间窗口是3秒，那么窗口的结束时间就是2020-02-06 22:02:36。

窗口的触发计算时间：假设有一条新的消息到达window operator，此时如果对应operator的系统时间，大于结束时间，就会触发计算。

一旦窗口的开始时间确定了，那么后续窗口的开始时间，也就都确定下来了。

问题：

假设某个时间窗口，2020-2-6 22:12:20 - 2020-2-6 22:12:23，之间没有任何一条数据进来。Flink会如何处理？

Flink会直接抛弃掉这个时间窗口，新来的事件消息会到其他的时间窗口中计算。

2、当TimeCharacteristic为IngestionTime时

窗口的开始时间：与source operator接收到的第一条消息有关。例如：source接收到这条消息的时间是2020-2-6 22:14:50，那么窗口的开始时间就是2020-2-6 22:14:50

窗口的结束时间：与ProcessTime一致

窗口的触发计算时间：假设有一条新的消息到达source operator，那么此时的时间如果大于结束时间，就会触发计算。

除了窗口的开始时间、触发时间都是与source operator算子有关，其他与Processing Time是类似的。

3、但TimeCharacteristic为EventTime时

窗口的开始时间：与window operator接收到的第一条消息的事件时间有关，例如：如果这条消息的水印时间是2020-2-6 22:17:50，那么窗口的的开始时间就是2020-2-6 22:17:50

窗口的结束时间：与ProcessTime一致

窗口的触发计算时间：假设有一条新的消息到达window operator，如果该事件的水印时间大于窗口的结束时间，就会触发计算。

通常，我们会让水印时间比事件时间允许延迟几秒钟。这样，如果是因为网络延迟消息晚到了几秒，也不会影响到统计结果了。

public class WordCountWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 初始化流式运行环境
        Configuration conf = new Configuration();
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(conf);

        // 2. 设置时间处理类型，这里设置的方式处理时间
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        // 3. 定义数据源，每秒发送一个hadoop单词
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordDSWithWaterMark = env.addSource(new RichSourceFunction<Tuple2<String, Long>>() {

            private boolean isCanaled = false;
            private int TOTAL_NUM = 20;

            @Override
            public void run(SourceContext<Tuple2<String, Long>> ctx) throws Exception {
                while (!isCanaled) {
                    ctx.collect(Tuple2.of("hadooop", System.currentTimeMillis()));

                    // 打印窗口开始、结束时间
                    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
                    System.out.println("事件发送时间:" + sdf.format(System.currentTimeMillis()));
                    Thread.sleep(1000);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {
                isCanaled = true;
            }
        }).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Tuple2<String, Long>>(Time.seconds(5)) {
            @Override
            public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element) {
                return element.f1;
            }
        });

        // 4. 每5秒进行一次，分组统计
        // 4.1 转换为元组
        wordDSWithWaterMark.map(word -> {
            return Tuple2.of(word.f0, 1);

        })
                // 指定返回类型
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                // 按照单词进行分组
                .keyBy(t -> t.f0)
                // 滚动窗口，3秒计算一次
                .timeWindow(Time.seconds(3))
                .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1, Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception {
                        return Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
                    }
                }, new RichWindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow>() {
                    @Override
                    public void apply(String word, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> input, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {

                        // 打印窗口开始、结束时间
                        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
                        System.out.println("窗口开始时间:" + sdf.format(window.getStart())
                                + " 窗口结束时间：" + sdf.format(window.getEnd())
                                + " 窗口计算时间:" + sdf.format(System.currentTimeMillis()));

                        int sum = 0;
                        Iterator<Tuple2<String, Integer>> iterator = input.iterator();
                        while(iterator.hasNext()) {
                            Integer count = iterator.next().f1;
                            sum += count;
                        }
                        out.collect(Tuple2.of(word, sum));
                    }
                }).print();

        env.execute("app");
    }
}

输出结果如下：

事件发送时间:2020-02-06 22:35:08
事件发送时间:2020-02-06 22:35:09
事件发送时间:2020-02-06 22:35:10
事件发送时间:2020-02-06 22:35:11
事件发送时间:2020-02-06 22:35:12
事件发送时间:2020-02-06 22:35:13
事件发送时间:2020-02-06 22:35:14
窗口开始时间:2020-02-06 22:35:06 窗口结束时间：2020-02-06 22:35:09 窗口计算时间:2020-02-06 22:35:14
4> (hadooop,1)

事件发送时间:2020-02-06 22:35:15
事件发送时间:2020-02-06 22:35:16
事件发送时间:2020-02-06 22:35:17
窗口开始时间:2020-02-06 22:35:09 窗口结束时间：2020-02-06 22:35:12 窗口计算时间:2020-02-06 22:35:17
4> (hadooop,3)

参考文件：

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/zh/dev/event_time.html