Flink 事件时间与处理时间

 

Flink 在数据流中支持几种不同概念的时间。

1. 处理时间

Processing Time(处理时间)是指执行相应操作的机器系统时间，是操作算子在计算过程中获取到的所在主机的系统时间。当用户选择使用处理时间时，所有和时间相关的算子，例如 Windows 计算，在当前任务中所有的算子直接使用所在主机的系统时间。例如，一个基于处理时间按每小时进行处理的时间窗口将处理一个小时内（以系统时间为标准）到达指定算子的所有的记录。

处理时间是最简单的一个时间概念，不需要在数据流和机器之间进行协调。具有最好的性能和最低的延迟。然而，在分布式或者异步环境中，处理时间具有不确定性，因为容易受到记录到达系统速度的影响(例如，从消息队列到达的记录)，还会受到系统内记录在不同算子之间的流动速度的影响。对数据乱序的处理，处理时间不是一种最优的选择。

总之，处理时间适用于时间计算精度要求不是特别高的计算场景。

2. 事件时间

Event Time(事件时间)是每个事件在产生它的设备上发生的时间。在进入 Flink 之前，事件时间通常要嵌入到记录中，并且事件时间也可以从记录中提取出来。对于事件时间，时间的进度取决于数据，而不是系统时钟。基于事件时间的程序必须指定如何生成事件时间的Watermarks，这是表示事件时间进度的机制。

在理想情况下，事件时间处理将产生完全一致且确定的结果，无论事件何时到达以及以什么样的顺序到达。但是，除非已知事件是按顺序（按时间戳）到达，否则事件时间处理在等待无序事件时产生一定的延迟。由于只能等待有限的时间，因此这限制了事件时间应用程序的确定性。

假定所有数据都已到达，事件时间算子将按预期方式运行，即使在处理无序、迟到事件或重新处理历史数据时，也会产生正确且一致的结果。例如，每小时事件时间窗口将将处理事件时间在这一小时之内所有的记录，不管它们何时到达，以及它们以什么顺序到达。

按事件时间处理往往会导致一定的延迟，因为它要等待延迟事件和无序事件一段时间。因此，事件时间程序通常与处理时间操作相结合使用。

3. 摄入时间

Ingestion Time(摄入时间)是事件进入Flink的时间。在 Source 算子中，每个记录将 Source 的当前时间记为时间戳，基于时间的操作(如时间窗口)会使用该时间戳。

摄入时间在概念上处于事件时间和处理时间之间。与处理时间相比，摄入时间的成本稍微更高一些，但是可以提供更可预测的结果。因为摄入时间的时间戳比较稳定(在 Source 处只记录一次)，同一数据在流经不同窗口操作时将使用相同的时间戳，然而对于处理时间，每个窗口算子可能将记录分配给不同的窗口(基于本地系统时钟以及传输延迟)。与事件时间相比，摄入时间程序无法处理任何无序事件或延迟事件，但程序不必指定如何生成watermarks。

在内部，摄入时间与事件时间非常相似，但事件时间会自动分配时间戳以及自动生成watermark。

4. 选择时间特性

Flink DataStream 程序的第一部分通常设置基本的时间特性。该设置定义数据流源的行为方式(例如，它们是否产生时间戳)，以及窗口操作如KeyedStream.timeWindow(Time.seconds(30))应使用哪一类型的时间，是事件时间还是处理时间等。

以下示例展示了一个聚合每小时时间窗口内的事件的 Flink 程序。窗口的行为会与时间特性相匹配：

Java版本:

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);

// alternatively:
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime);
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

DataStream stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer09(topic, schema, props));

stream
    .keyBy( (event) -> event.getUser() )
    .timeWindow(Time.hours(1))
    .reduce( (a, b) -> a.add(b) )
    .addSink(...);