Flink 水位线

在数据实时分析的时候，关注的是数据的顺序性，特别是用Flink接收数据的时候考虑到流量在突然到来的峰值，flink反压导致了数据到达处理task的时候时间怎么对齐的问题。这里就需要用到flink 水位线了。

        通俗来理解 Flink有两个时间： EventTime 和 ProcessTime

        （1）EventTime 是从原始消息中提取出来的

        （2）ProcessTime 是 Flink 自己提供的。

假设一个场景，我们需要统计一个URL，在5分钟内被访问的次数，数据结构如下：

URL	STRING
ACCESSTIME	LONG
SYSTEMTIME	LONG

        ACCESSTIME是这条记录在用户访问网站时产生的时间戳，我们可以认为ACCESSTIME对应到Flink，就是EventTime，后续的统计也是以这个时间为基准来做统计时间窗口的基准字段。

       SYSTEMTIME是数据到达FLINK时的时间戳。

         如下，数据记录，由于数据被延迟，实际到达flink的时间均存在了分钟级的延迟，因此systemtime的都是晚于accesstime几分钟的，按照systemtime进行窗口的统计，得到的数据和accesstime得到的数据是完全不一样的：

       ①http://www.ssss.com/aaa,20220305120122,20220305120900

       ②http://www.ssss.com/aaa,20220305120232,20220305120901

       ③http://www.ssss.com/bbb,20220305120648,20220305120902

       ④http://www.ssss.com/aaa,20220305120441,20220305121202

       ⑤http://www.ssss.com/ccc,20220305120710,20220305121204

       ⑥http://www.ssss.com/bbb,20220305120927,20220305121204

       ⑦http://www.ssss.com/bbb,20220305121018,20220305122104

       ⑧http://www.ssss.com/aaa,20220305121355,20220305122104

如上图，分别按照eventtime 和 processtime 进行统计处理

按5分钟粒度统计得到以下数值（eventtime ）

	00-05	06-10	11-15
aaa	3	0	1
bbb	0	3	0
ccc	0	1	0

按5分钟粒度统计得到以下数值（processtime）

	00-05	06-10	11-15	16-20
aaa	0	2	1	1
bbb	0	1	1	3
ccc	0	0	0	1

可以很明显的看出来，按照业务逻辑，eventtime统计的数值是我们需要的，而按照processtime时间进行计算得到的数值是存在问题的。因此，这时候就需要用到了flink的 watermark。

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

//设置eventtime字段
DataStream> streamResult= sourceStream.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor>() {
		@Override
		public long extractAscendingTimestamp(Tuple2 element) {
			String[] str = element.f1.split("|");
			return Long.parseLong(str[1]);
		}
});

SingleOutputStreamOperator  
			time5Min = streamResult.keyBy(0).window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(300))).allowedLateness(Time.seconds(300)).reduce(new FlowStatReduce()).flatMap(new FlowStatImport("STAT_5MIN")).name("5MIN");

这里用到了

（1）EventTimeSessionWindows，SessionWindos触发会依据数据的EventTime来触发，程序会依据数据流入的最新的时间来当作当前时间，以此为依据来触发以满足的时间间隔的数据分区。

（2）allowedLateness 设定窗口允许的延迟，正常情况下窗口触发计算完成之后就会被小会，但是设定了允许延迟之后，窗口会等待allowedLateness的时长后再销毁。在该区间内的迟到数据任然可以进入窗口中，并触发新的计算。