Flink Watermark分配策略

Flink Watermark分配策略

WaterMark是Flink为了处理Event Time窗口计算提出的一种机制，本质上是一种时间戳。主要用来处理乱序数据或者延迟数据的，这里通常watermark机制结合window来实现（watermark用来触发window的计算）

说到Event Time，就要提到Flink的三种时间：

• 事件时间（Event Time）： 事件现实发生的事件，是事件数据本身的一个属性（类似订单的创建时间）。使用这个语义时需要指定数据哪个字段表示时间，必须设置Watermark。使用EventTime时，数据可能是乱序的。

• 处理时间（Processing Time）： 数据流进入到具体某个算子时的系统时间。不需要Watermark机制，只依赖当前节点的操作系统时间

• 提取时间（Ingestion Time）： 数据进入Flink系统的时间，也就是flink读取数据源的时间（source）。从source到下游各个算子可能有多个计算环节，任何一个算子处理速度的快慢都可能影响下游算子的Processing Time。而Ingestion Time定义的是数据流入flink系统的时间，不会被下游的处理速度影响，因此ingestion Time是Event Time和Processing Time的一个折中方案，同样不需要设置Watermark，也不需要太多缓存，延迟较低。

旧版本的Watermark分配策略

• AssignerWithPeriodicWatermarks： 周期性生成watermark（可以取决于event time，或基于处理时间）
• AssignerWithPunctuatedWatermarks： 为每一个元素生成watermark（每来一个元素都进行一次判断，更消耗性能）

通常情况下会使用第一种机制，除更节省性能外，也可以避免已到元素长时间等待

当watermark完全基于event time时，如果没有元素到达，则watermark不会被更新。当一段时间没有元素到达，那么窗口中已经到达的元素将会等待很久才会被输出

为了避免这种情况，可以使用周期性的watermark分配器，这些分配器不仅仅基于event time进行分配，比如，可以使用一个分配器，当一段时间没有接收到新的event时，则将当前时间作为watermark。

以常用的周期性策略举例

BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor类 是AssignerWithPeriodicWatermarks接口的一个实现类，实现extractTimestamp方法，指定元素的哪个属性作为时间戳，并返回。

socketStream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<String>() {
        @Override
        public long extractTimestamp(String element) {
              return 0;   // 一般这里返回的是事件的一个时间属性
        }
})

新版本的Watermark分配策略

flink1.11版本后建议使用的watermark生成策略，当创建DataStream对象后，使用如下方法指定

assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy[T])

WatermarkStrategy接口重写了两个方法createWatermarkGenerator，createTimestampAssigner，返回下边两个对象：

• TimestampAssigner：主要指定流中数据元素的某个字段作为事件的时间戳，时间戳的分配是生成watermark的基础

• WatermarkGenerator：主要负责按照既定方式，基于时间戳生成水位线，在WatermarkGzaienerator接口中有onEvent，onPeriodicEmit方法

源码

WatermarkStrategy的四种策略：

• 固定乱序长度策略（forBoundedOutOfOrderness）
• 单调递增策略（forMonotonousTimestamps）
• 自定义策略（forGenerator）：一般内置的分配策略已经能够满足需求，也可以自定义类实现WatermarkStrategy接口
• 不生成策略（noWatermarks）

WatermarkStrategy的分配策略只需要实现WatermarkGenerator接口即可。该接口中有两个方法：

• onEvent方法在接收到每一个事件数据时就会触发调用，该方法第一个参数event表示接收的事件数据，第二个参数eventTimeStamp表示事件时间戳，第三个参数output可以output.emitWatermark方法生成一个watermark。

• onPeriodicEmit方法会周期性触发，比每个元素生成一个watermark效率高，接收一个watermarkOutput类型的参数output，内部可以用output.emitWatermark方法生成一个watermark。周期时间为处理时间，可以调用环境配置的env.setAutoWatermarkInterval() 方法来设置，默认为200ms

WatermarkGenerator

那么，就可以讲解下Flink内置的两种分配策略！！

forBoundedOutOfOrderness

需要注意的是，每来1条事件数据，只是更新了事件流的最大时间戳，并不会直接发送水印。
只有 {@link ExecutionConfig#getAutoWatermarkInterval()} 周期性间隔到了以后，水印才会被发送。

forMonotonousTimestamps

• forMonotonousTimestamps使用AscendingTimestampsWatermarks类来实现，AscendingTimestampsWatermarks继承自BoundedOutOfOrdernessWatermarks类

• 相当于没有设置乱序延迟时间的forBoundedOutOfOrderness

• 

案例

// 测试
public class WatermarkTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        //周期性生成watermarkTest
        env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(100);

        // 读取数据源，并行度为 1
        DataStream<Event> stream = env.fromElements(
                        new Event("Mary", "./home", 1000L),
                        new Event("Bob", "./cart", 2000L),
                        new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
                        new Event("Alice", "./prod?id=200", 3500L),
                        new Event("Bob", "/prod?id=2", 2500L),
                        new Event("Alice", "./prod?id=300", 3600L),
                        new Event("Bob", "./home", 3000L),
                        new Event("Bob", "./prod?id=1", 2300L),
                        new Event("Bob", "./prod?id=3", 3300L))
                //有序的Watermarks
//                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()
//                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner() {
//                            @Override
//                            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
//                                return element.timestamp; //默认是毫秒
//                            }
//                        }))

        //乱序的Watermarks
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                return element.timestamp;
                            }
                        })
                );

        env.execute();
    }
}

WatermarkStrategyWithIdleness

WatermarkStrategyWithIdleness是空闲流的实现类，同样也实现了WatermarkGenerator接口，如果某时间段内没有记录在分区内流动，则该分区被标记为空闲，不会阻碍下游操作程序中水印的进度

如果某些分区数据很少，并且可能没有数据，那么空闲流的设置就显得很重要，如果没有空闲，这些流可以暂停整个事件时间的申请进度

//写一个小示例

public class TumblingEventWindowDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<String> socketStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
        SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String,String, Long>> s = env.fromElements(
                Tuple3.of("1","", 1L),
                Tuple3.of("1","", 1L),
                Tuple3.of("1","", 2L),
                Tuple3.of("1","", 2L)
        ).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
            .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple2<String,Long>>() {
                @Override
                public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long recordTimestamp) {
                    return element.f1;
                }
            })
                .withIdleness(Duration.ofSeconds(50))  //表示50秒内没有元素到达，将该流标记为空闲流

        );

        env.execute();
    }
}

源码解析可以去Flink官网查看。。