水位线
水位线：衡量事件时间（Event Time）进展的标记
水位线可以看作一条特殊的数据记录，它是插入到数据流中的一个标记点，主要内容就是一个时间戳，用来指示当前的事件时间。这个标记可以直接广播到下游，而它插入流中的位置，就应该是在某个数据到来之后；这样就可以从这个数据中提取时间戳，作为当前水位线的时间戳了
①作用：作为衡量事件时间进展的标记；
②产生：从数据中提取时间戳，作为水位线的时间戳；
③特征：广播到下游，确保所有并行子任务都可以及时更新事件时间，进行窗口计算
水位线示意图：
每个事件产生的数据，都包含了一个时间戳，我们直接用一个整数表示。这里没有指定单位，可以理解为秒或者毫秒（方便起见，下面讲述统一认为是秒）。当产生于2 秒的数据到来之后，当前的事件时间就是 2 秒；在后面插入一个时间戳也为 2 秒的水位线，随着数据一起向下游流动。而当 5 秒产生的数据到来之后，同样在后面插入一个水位线，时间戳也为 5，当前的时钟就推进到了 5 秒。这样，如果出现下游有多个并行子任务的情形，我们只要将水位线广播出去，就可以通知到所有下游任务当前的时间进度了
有序流中的水位线：数据遵循先来后到的原则，因此可以每隔一段时间生成一次水位线；这时的水位线，其实就是有序流中的一个周期性出现的时间标记
对于水位线的周期性生成，周期时间是指处理时间（系统时间） ，而不是事件时间
有序流这种情况，只存在于理想状态下
乱序流中的水位线：数据的先后顺序不一致，所以在生成水位线时，要先判断一下时间戳是否比之前的大；只有数据的时间戳比当前时钟大，才能推动时钟前进，这时才插入水位线
如果考虑到大量数据同时到来的处理效率，我们同样可以周期性地生成水位线。这时只需要保存一下之前所有数据中的最大时间戳，需要插入水位线时，就直接以它作为时间戳生成新的水位线
水位线的特征：
⚫ 水位线是插入到数据流中的一个标记，可以认为是一个特殊的数据
⚫ 水位线主要的内容是一个时间戳，用来表示当前事件时间的进展
⚫ 水位线是基于数据的时间戳生成的
⚫ 水位线的时间戳必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟一直向前推进
⚫ 水位线可以通过设置延迟，来保证正确处理乱序数据
⚫ 一个水位线 Watermark(t)，表示在当前流中事件时间已经达到了时间戳 t, 这代表 t 之前的所有数据都到齐了，之后流中不会出现时间戳 t’ ≤ t 的数据
水位线生成策略
通过水位线的延迟避免漏掉数据；
延迟高：处理的实时性降低，可能为极数的迟到数据增加了很多不必要的延迟
延迟低：可能会导致窗口遗漏数据，计算结果不准确
生成水位线的API
assignTimestampsAndWatermarks()：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<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
DataStream<Event> withTimestampsAndWatermarks =
stream.assignTimestampsAndWatermarks(<watermark strategy>);
可以看到，该API需要一个watermark strategy作为参数，即水位线生成策略
WatermarkStrategy 中包含了一个“时间戳分配器”TimestampAssigner 和一个“水位线生成器”WatermarkGenerator
TimestampAssigner：主要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
WatermarkGenerator：主要负责按照既定的方式，基于时间戳生成水位线。在WatermarkGenerator 接口中，主要又有两个方法：onEvent()和 onPeriodicEmit()
onEvent：每个事件（数据）到来都会调用的方法，它的参数有当前事件、时间戳，以及允许发出水位线的一个 WatermarkOutput，可以基于事件做各种操作
onPeriodicEmit：周期性调用的方法，可以由 WatermarkOutput 发出水位线。周期时间为处理时间，可以调用环境配置的.setAutoWatermarkInterval()方法来设置，默认为200ms
env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(60 * 1000L);
其返回值类型是一个SingleOutputStreamOperator，因此可以看做是一个转换算子；
Flink 内置水位线生成器
有序流：
stream.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>()
{
@Override
public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp)
{
return element.timestamp;
}
})
);
调用WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()方法就可以实现
调用.withTimestampAssigner()方法，将数据中的 timestamp 字段提取出来，作为时间戳分配给数据元素；然后用内置的有序流水位线生成器构造出了生成策略
乱序流：
env.addSource(new ClickSource())
// 插入水位线的逻辑
.assignTimestampsAndWatermarks(
// 针对乱序流插入水位线，延迟时间设置为 5s
WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
// 抽取时间戳的逻辑
@Override
public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
return element.timestamp;
}
})
)
.print();
调用 WatermarkStrategy. forBoundedOutOfOrderness()方法实现；
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；如果我们能确定乱序程度，那么设置对应时间长度的延迟，就可以等到所有的乱序数据了；
注意：
乱序流中生成的水位线真正的时间戳，其实是 当前最大时间戳 – 延迟时间 – 1，这里的单位是毫秒。为什么要减 1 毫秒呢？我们可以回想一下水位线的特点：时间戳为 t 的水位线，表示时间戳≤t 的数据全部到齐，不会再来了。如果考虑有序流，也就是延迟时间为 0 的情况，那么时间戳为 7 秒的数据到来时，之后其实是还有可能继续来 7 秒的数据的；所以生成的水位线不是 7 秒，而是 6 秒 999 毫秒，7 秒的数据还可以继续来、
从BoundedOutOfOrdernessWatermarks源码中也可以看出：
自定义水位线生成策略
1.周期性水位线生成器（Periodic Generator）
通过onEvent()观察判断输入的事件，而在 onPeriodicEmit()里发出水位线
public class CustomWatermarkTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env
.addSource(new ClickSource())
.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkStrategy())
.print();
env.execute();
}
//水位线生成策略
public static class CustomWatermarkStrategy implements WatermarkStrategy<Event> {
@Override
//提取时间戳
public TimestampAssigner<Event> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context) {
return new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
@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
//水位线生成器
public WatermarkGenerator<Event> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) {
return new CustomPeriodicGenerator();
}
}
//自定义水位线生成器
public static class CustomPeriodicGenerator implements WatermarkGenerator<Event> {
private Long delayTime = 5000L; // 延迟时间
private Long maxTs = Long.MIN_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));
}
}
}
2.断点式水位线生成器（Punctuated Generator）
不停地检测 onEvent()中的事件，当发现带有水位线信息的特殊事件时，就立即发出水位线。一般来说，断点式生成器不会通过 onPeriodicEmit()发出水位线
public class CustomPunctuatedGenerator implements WatermarkGenerator<Event> {
@Override
public void onEvent(Event r, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) {
// 只有在遇到特定的 itemId 时，才发出水位线
if (r.user.equals("Mary")) {
output.emitWatermark(new Watermark(r.timestamp - 1));
}
}
@Override
public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
// 不需要做任何事情，因为我们在 onEvent 方法中发射了水位线
}
}
3.在自定义数据源中发送水位线：
public static class ClickSourceWithWatermark implements SourceFunction<Event> {
private boolean running = true;
@Override
public void run(SourceContext<Event> sourceContext) throws Exception {
Random random = new Random();
String[] userArr = {"Mary", "Bob", "Alice"};
String[] urlArr = {"./home", "./cart", "./prod?id=1"};
while (running) {
long currTs = Calendar.getInstance().getTimeInMillis(); // 毫秒时间戳
String username = userArr[random.nextInt(userArr.length)];
String url = urlArr[random.nextInt(urlArr.length)];
Event event = new Event(username, url, currTs);
// 使用collectWithTimestamp方法将数据发送出去，并指明数据中的时间戳的字段
sourceContext.collectWithTimestamp(event, event.timestamp);
// 发送水位线
sourceContext.emitWatermark(new Watermark(event.timestamp - 1L));
Thread.sleep(1000L);
}
}
@Override
public void cancel() {
running = false;
}
}
适合用于编写Flink 的测试程序
任务间水位线的传递
上游并行子任务发来不同的水位线，当前任务会为每一个分区设置一个“分区水位线”（Partition Watermark），这是一个分区时钟；而当前任务自己的时钟，就是所有分区时钟里最小的那个
