Flink 中的时间及窗口类型

在 Flink 中定义了 3 种时间类型：事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）和摄取时间（Ingestion Time）。

1、事件时间

事件时间指事件发生时的时间，一旦确定之后再也不会改变。例如，事件被记录在日志文件中，日志中记录的时间戳就是事件时间。通过事件时间能够还原出来事件发生的顺序。使用事件时间的好处是不依赖操作系统的时钟，无论执行多少次，可以保证计算结果是一样的，但计算逻辑稍微复杂，需要从每一条记录中提取时间戳。

2、处理时间

处理时间指消息被计算引擎处理的时间，以各个计算节点的本地时间为准。例如，在物理节点 1 处理时，处理时间（即当前系统时间）为 2023-02-05 12∶00∶00，然后交给下游的计算节点进程处理，此时的处理时间（即当前系统时间）为 2023-02-05 12∶00∶01。可以看到处理时间是在不停变化的。使用处理时间依赖于操作系统的时钟，重复执行基于窗口的统计作业，结果可能是不同的。处理时间的计算逻辑非常简单，性能好于事件时间，延迟低于事件时间，只需要获取当前系统的时间戳即可。

3、摄取时间

摄取时间指事件进入流处理系统的时间，对于与一个事件来说，使用其被读取的那一刻的时间戳作作为摄取时间。摄取时间一般使用得较少，从处理机制上来说，其类似于事件时间，在作业异常重启执行的时候，也无法避免使用处理时间的结果不准确的问题。一般来说，若在数据记录中没有记录时间，又想使用事件时间机制来处理记录，会选择使用摄取时间。

Flink 中提供了 3 类默认窗口：计数窗口（Count Window）、时间窗口（Time Window）和会话窗口（Session Window）。

4、Count Window

• Tumble Count Window：累积固定个数的元素就视为一个窗口，该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。

• Sliding Count Window：累积固定个数的元素视为一个窗口，每超过一定个数的原则个数，则产生一个新的窗口。

5、Time Window

• Tumble Time Window：表示在时间上按照事先约定的窗口大小切分的窗口，窗口之间不会相互重叠

• Sliding Time Window：表示在时间上按照事先约定的窗口大小、滑动步长切分的窗口，滑动窗口之间可能会存在相互重叠的情况。

6、Session Window

Session Window 是一种特殊的窗口，当超过一段时间，该窗口没有收到新的数据元素，则视为该窗口结束，所以无法事先确定窗口的长度、元数个数，窗口之间也不会相互重叠。