⑦Flink窗口、时间和水印

       我们在之前的课时中反复提到过窗口和时间的概念，Flink 框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。而当我们在流式计算环境中数据从 Source 产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序。因此，需要有一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。

Flink 的窗口和时间

事件(最常用)-摄入-处理

我们在前面讲解过 Flink 窗口的实现，根据窗口数据划分的不同，目前 Flink 支持如下 3 种：

        滚动窗口，窗口数据有固定的大小，窗口中的数据不会叠加；

        滑动窗口，窗口数据有固定的大小，并且有生成间隔；

        会话窗口，窗口数据没有固定的大小，根据用户传入的参数进行划分，窗口数据无叠加。

Flink 中的时间分为三种：

        事件时间（Event Time），即事件实际发生的时间；

        摄入时间（Ingestion Time），事件进入流处理框架的时间；

        处理时间（Processing Time），事件被处理的时间。

下面的图详细说明了这三种时间的区别和联系：