【FLink】水位线（Watermark）
目录
1、关于时间语义
1.1事件时间
1.2处理时间编辑
2、什么是水位线
2.1 顺序流和乱序流
2.2乱序数据的处理
2.3 水位线的特性
3 、水位线的生成
3.1 生成水位线的总体原则
3.2 水位线生成策略
3.3 Flink内置水位线
3.3.1 有序流中内置水位线设置
3.4.2 断点式水位线生成器（Punctuated Generator）
3.4.3 在数据源中发送水位线
4、水位线的传递
5、迟到数据的处理
1、关于时间语义
1.1事件时间
一般情况下，业务日志数据中都会记录数据生成的时间戳（timestamp），它就可以作为事件时间的判断基础。从Flink1.12版本开始，Flink已经将事件时间作为默认的时间语义了。
1.2处理时间
2、什么是水位线
在Flink中，用来衡量事件时间进展的标记，就被称作“水位线”（Watermark）。说白了就是事件时间戳。
2.1 顺序流和乱序流
有序流就是指数据按照生成的先后顺序，每条数据产生一个有先后顺序的水位线
这是一种理想的状态（数据量较小），而在实际中，我们产生的数据量往往非常庞大，而数据之间的时间间隔非常之小，所以为了提高效率，一般会每隔一段时间生成一个水位线。
在实际生产中，由于多服务之间网络传输等的因素，往往我们的数据流，并不是我们所想的顺序结果，而是数据先后错乱，这就是乱序流。
2.2乱序数据的处理
由于数据是乱序的，我们无法正确处理“迟到”的数据，为了让窗口能够正确的收集到迟到的数据，我们也可以让窗口等上一段时间，比如2秒。也就是说，我们可以在数据的时间戳基础上加上一些延迟来尽量保证不丢数据。
2.3 水位线的特性
3
3 、水位线的生成
3.1 生成水位线的总体原则
完美的水位线是“绝对正确”的，也就是一个水位线一旦出现，就表示这个时间之前的数据已经全部到齐、之后再也不会出现了。不过如果要保证绝对正确，就必须等足够长的时间，这会带来更高的延迟。
如果我们希望处理得更快、实时性更强，那么可以将水位线延迟设得低一些。这种情况下，可能很多迟到数据会在水位线之后才到达，就会导致窗口遗漏数据，计算结果不准确。当然，如果我们对准确性完全不考虑、一味地追求处理速度，可以直接使用处理时间语义，这在理论上可以得到最低的延迟。
所以Flink中的水位线，其实是流处理中对低延迟和结果正确性的一个权衡机制，而且把控制的权力交给了程序员，我们可以在代码中定义水位线的生成策略。
3.2 水位线生成策略
在Flink的DataStream API中，有一个单独用于生成水位线的方法：.assignTimestampsAndWatermarks()，它主要用来为流中的数据分配时间戳，并生成水位线来指示事件时间。
DataStream stream = env.addSource(new ClickSource());
DataStream withTimestampsAndWatermarks =
stream.assignTimestampsAndWatermarks(); WatermarkStrategy作为参数，这就是所谓的“水位线生成策略”。WatermarkStrategy是一个接口，该接口中包含了一个“时间戳分配器”TimestampAssigner和一个“水位线生成器”WatermarkGenerator。
public interface WatermarkStrategy
extends TimestampAssignerSupplier,
WatermarkGeneratorSupplier{
// 负责从流中数据元素的某个字段中提取时间戳，并分配给元素。时间戳的分配是生成水位线的基础。
@Override
TimestampAssigner createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context);
// 主要负责按照既定的方式，基于时间戳生成水位线
@Override
WatermarkGenerator createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context);
} 3.3 Flink内置水位线
3.3.1 有序流中内置水位线设置
对于有序流，主要特点就是时间戳单调增长，所以永远不会出现迟到数据的问题。这是周期性生成水位线的最简单的场景，直接调用WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()方法就可以实现。
public class WatermarkMonoDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction());
// TODO 1.定义Watermark策略
WatermarkStrategy watermarkStrategy = WatermarkStrategy
// 1.1 指定watermark生成：升序的watermark，没有等待时间
.forMonotonousTimestamps()
// 1.2 指定 时间戳分配器，从数据中提取
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner() {
@Override
public long extractTimestamp(WaterSensor element, long recordTimestamp) {
// 返回的时间戳，要 毫秒
System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp);
return element.getTs() * 1000L;
}
});
// TODO 2. 指定 watermark策略
SingleOutputStreamOperator sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())
// TODO 3.使用 事件时间语义 的窗口
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.process(
new ProcessWindowFunction() {
@Override
public void process(String s, Context context, Iterable elements, Collector out) throws Exception {
long startTs = context.window().getStart();
long endTs = context.window().getEnd();
String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
long count = elements.spliterator().estimateSize();
out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
}
}
)
.print();
env.execute();
}
} 3.3.2 乱序流中内置水位线设置
调用WatermarkStrategy. forBoundedOutOfOrderness()方法就可以实现。
这个方法需要传入一个maxOutOfOrderness参数，表示“最大乱序程度”，它表示数据流中乱序数据时间戳的最大差值
public class WatermarkOutOfOrdernessDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction());
// TODO 1.定义Watermark策略
WatermarkStrategy watermarkStrategy = WatermarkStrategy
// 1.1 指定watermark生成：乱序的，等待3s
.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
// 1.2 指定 时间戳分配器，从数据中提取
.withTimestampAssigner(
(element, recordTimestamp) -> {
// 返回的时间戳，要 毫秒
System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp);
return element.getTs() * 1000L;
});
// TODO 2. 指定 watermark策略
SingleOutputStreamOperator sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())
// TODO 3.使用 事件时间语义 的窗口
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.process(
new ProcessWindowFunction() {
@Override
public void process(String s, Context context, Iterable elements, Collector out) throws Exception {
long startTs = context.window().getStart();
long endTs = context.window().getEnd();
String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
long count = elements.spliterator().estimateSize();
out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
}
}
)
.print();
env.execute();
}
} 3.4 自定义水位线生成器
3.4.1 周期性水位线生成器（Periodic Generator）
周期性生成器一般是通过onEvent()观察判断输入的事件，而在onPeriodicEmit()里发出水位线。
import com.atguigu.bean.Event;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
// 自定义水位线的产生
public class CustomPeriodicWatermarkExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env
.addSource(new ClickSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkStrategy())
.print();
env.execute();
}
public static class CustomWatermarkStrategy implements WatermarkStrategy {
@Override
public TimestampAssigner createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context) {
return new SerializableTimestampAssigner() {
@Override
public long extractTimestamp(Event element，long recordTimestamp) {
return element.timestamp; // 告诉程序数据源里的时间戳是哪一个字段
}
};
}
@Override
public WatermarkGenerator createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) {
return new CustomBoundedOutOfOrdernessGenerator();
}
}
public static class CustomBoundedOutOfOrdernessGenerator implements WatermarkGenerator {
private Long delayTime = 5000L; // 延迟时间
private Long maxTs = -Long.MAX_VALUE + delayTime + 1L; // 观察到的最大时间戳
@Override
public void onEvent(Event event，long eventTimestamp，WatermarkOutput output) {
// 每来一条数据就调用一次
maxTs = Math.max(event.timestamp，maxTs); // 更新最大时间戳
}
@Override
public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
// 发射水位线，默认200ms调用一次
output.emitWatermark(new Watermark(maxTs - delayTime - 1L));
}
}
} 如果想修改默认周期时间，可以通过下面方法修改。
//修改默认周期为400ms
env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(400L);3.4.2 断点式水位线生成器（Punctuated Generator）
断点式生成器会不停地检测onEvent()中的事件，当发现带有水位线信息的事件时，就立即发出水位线。我们把发射水位线的逻辑写在onEvent方法当中即可。
3.4.3 在数据源中发送水位线
我们也可以在自定义的数据源中抽取事件时间，然后发送水位线。这里要注意的是，在自定义数据源中发送了水位线以后，就不能再在程序中使用assignTimestampsAndWatermarks方法来生成水位线了。在自定义数据源中生成水位线和在程序中使用assignTimestampsAndWatermarks方法生成水位线二者只能取其一。
env.fromSource(
kafkaSource, WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)), "kafkasource"
)4、水位线的传递
在流处理中，上游任务处理完水位线、时钟改变之后，要把当前的水位线再次发出，广播给所有的下游子任务。而当一个任务接收到多个上游并行任务传递来的水位线时，应该以最小的那个作为当前任务的事件时钟。
水位线在上下游任务之间的传递，非常巧妙地避免了分布式系统中没有统一时钟的问题，每个任务都以“处理完之前所有数据”为标准来确定自己的时钟。
也就是说：水位线的传递是以最小事件时间为准则。
5、迟到数据的处理
5.1 推迟水印推进
在水印产生时，设置一个乱序容忍度，推迟系统时间的推进，保证窗口计算被延迟执行，为乱序的数据争取更多的时间进入窗口。
WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(10));5.2 设置窗口延迟关闭
当触发了窗口计算后，会先计算当前的结果，但是此时并不会关闭窗口。直到wartermark 超过了窗口结束时间+推迟时间，此时窗口会真正关闭。
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.allowedLateness(Time.seconds(3))5.3 使用侧流接收迟到的数据
.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
.allowedLateness(Time.seconds(3))
.sideOutputLateData(lateWS)完整示例：
public class WatermarkLateDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction());
WatermarkStrategy watermarkStrategy = WatermarkStrategy
.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
.withTimestampAssigner((element, recordTimestamp) -> element.getTs() * 1000L);
SingleOutputStreamOperator sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
OutputTag lateTag = new OutputTag<>("late-data", Types.POJO(WaterSensor.class));
SingleOutputStreamOperator process = sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.allowedLateness(Time.seconds(2)) // 推迟2s关窗
.sideOutputLateData(lateTag) // 关窗后的迟到数据，放入侧输出流
.process(
new ProcessWindowFunction() {
@Override
public void process(String s, Context context, Iterable elements, Collector out) throws Exception {
long startTs = context.window().getStart();
long endTs = context.window().getEnd();
String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
long count = elements.spliterator().estimateSize();
out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
}
}
);
process.print();
// 从主流获取侧输出流，打印
process.getSideOutput(lateTag).printToErr("关窗后的迟到数据");
env.execute();
}
}