在使用eventTime的时候如何处理乱序数据？我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。所以在进行window计算的时候，我们又不能无限期的等下去，必须要有个机制来保证一个特定的时间后，必须触发window去进行计算了。这个特别的机制，就是watermark。Watermark是用于处理乱序事件的，用于衡量Event Time进展的机制。watermark可以翻译为水位线。
一、Watermark的核心原理
Watermark的核心本质可以理解成一个延迟触发机制。
在 Flink 的窗口处理过程中，如果确定全部数据到达，就可以对 Window 的所有数据做 窗口计算操作（如汇总、分组等），如果数据没有全部到达，则继续等待该窗口中的数据全 部到达才开始处理。这种情况下就需要用到水位线（WaterMarks）机制，它能够衡量数据处 理进度（表达数据到达的完整性），保证事件数据（全部）到达 Flink 系统，或者在乱序及 延迟到达时，也能够像预期一样计算出正确并且连续的结果。当任何 Event 进入到 Flink 系统时，会根据当前最大事件时间产生 Watermarks 时间戳。
那么 Flink 是怎么计算 Watermak 的值呢？
Watermark =进入Flink 的最大的事件时间(mxtEventTime)-指定的延迟时间(t)
那么有 Watermark 的 Window 是怎么触发窗口函数的呢？
如果有窗口的停止时间等于或者小于 maxEventTime - t(当时的warkmark)，那么这个窗口被触发执行。
其核心处理流程如下图所示。
二、Watermark的三种使用情况
1、本来有序的Stream中的 Watermark
如果数据元素的事件时间是有序的，Watermark 时间戳会随着数据元素的事件时间按顺 序生成，此时水位线的变化和事件时间保持一直（因为既然是有序的时间，就不需要设置延迟了，那么t就是 0。所以 watermark=maxtime-0 = maxtime），也就是理想状态下的水位 线。当 Watermark 时间大于 Windows 结束时间就会触发对 Windows 的数据计算，以此类推， 下一个 Window 也是一样。这种情况其实是乱序数据的一种特殊情况。
2、乱序事件中的Watermark
现实情况下数据元素往往并不是按照其产生顺序接入到 Flink 系统中进行处理，而频繁 出现乱序或迟到的情况，这种情况就需要使用 Watermarks 来应对。比如下图，设置延迟时间t为2。
3、并行数据流中的Watermark
在多并行度的情况下，Watermark 会有一个对齐机制，这个对齐机制会取所有 Channel 中最小的 Watermark。
三、设置Watermark的核心代码
1、首先，正确设置事件处理的时间语义，一般都是采用Event Time。
sEnv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
2、其次，指定生成Watermark的机制，包括：延时处理的时间和EventTime对应的字段。如下：
注意：不管是数据是否有序，都可以使用上面的代码。有序的数据只是无序数据的一种特殊情况。
四、Watermark编程案例
测试数据：基站的手机通话数据，如下：
需求：按基站，每5秒统计通话时间最长的记录。
- StationLog用于封装基站数据
package watermark;
//station1,18688822219,18684812319,10,1595158485855
public class StationLog {
private String stationID; //基站ID
private String from; //呼叫放
private String to; //被叫方
private long duration; //通话的持续时间
private long callTime; //通话的呼叫时间
public StationLog(String stationID, String from,
String to, long duration,
long callTime) {
this.stationID = stationID;
this.from = from;
this.to = to;
this.duration = duration;
this.callTime = callTime;
}
public String getStationID() {
return stationID;
}
public void setStationID(String stationID) {
this.stationID = stationID;
}
public long getCallTime() {
return callTime;
}
public void setCallTime(long callTime) {
this.callTime = callTime;
}
public String getFrom() {
return from;
}
public void setFrom(String from) {
this.from = from;
}
public String getTo() {
return to;
}
public void setTo(String to) {
this.to = to;
}
public long getDuration() {
return duration;
}
public void setDuration(long duration) {
this.duration = duration;
}
}
- 代码实现：WaterMarkDemo用于完成计算（注意：为了方便咱们测试设置任务的并行度为1）
package watermark;
import java.time.Duration;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
//每隔五秒，将过去是10秒内，通话时间最长的通话日志输出。
public class WaterMarkDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//得到Flink流式处理的运行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
env.setParallelism(1);
//设置周期性的产生水位线的时间间隔。当数据流很大的时候，如果每个事件都产生水位线，会影响性能。
env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(100);//默认100毫秒
//得到输入流
DataStreamSource stream = env.socketTextStream("bigdata111", 1234);
stream.flatMap(new FlatMapFunction() {
public void flatMap(String data, Collector output) throws Exception {
String[] words = data.split(",");
// 基站ID from to 通话时长 callTime
output.collect(new StationLog(words[0], words[1],words[2], Long.parseLong(words[3]), Long.parseLong(words[4])));
}
}).filter(new FilterFunction() {
@Override
public boolean filter(StationLog value) throws Exception {
return value.getDuration() > 0?true:false;
}
}).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner() {
@Override
public long extractTimestamp(StationLog element, long recordTimestamp) {
return element.getCallTime(); //指定EventTime对应的字段
}
})
).keyBy(new KeySelector(){
@Override
public String getKey(StationLog value) throws Exception {
return value.getStationID(); //按照基站分组
}}
).timeWindow(Time.seconds(5)) //设置时间窗口
.reduce(new MyReduceFunction(),new MyProcessWindows()).print();
env.execute();
}
}
//用于如何处理窗口中的数据，即：找到窗口内通话时间最长的记录。
class MyReduceFunction implements ReduceFunction {
@Override
public StationLog reduce(StationLog value1, StationLog value2) throws Exception {
// 找到通话时间最长的通话记录
return value1.getDuration() >= value2.getDuration() ? value1 : value2;
}
}
//窗口处理完成后，输出的结果是什么
class MyProcessWindows extends ProcessWindowFunction {
@Override
public void process(String key, ProcessWindowFunction.Context context,
Iterable elements, Collector out) throws Exception {
StationLog maxLog = elements.iterator().next();
StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append("窗口范围是:").append(context.window().getStart()).append("----").append(context.window().getEnd()).append("
");;
sb.append("基站ID：").append(maxLog.getStationID()).append(" ")
.append("呼叫时间：").append(maxLog.getCallTime()).append(" ")
.append("主叫号码：").append(maxLog.getFrom()).append(" ")
.append("被叫号码：") .append(maxLog.getTo()).append(" ")
.append("通话时长：").append(maxLog.getDuration()).append("
");
out.collect(sb.toString());
}
}
