Flink Streaming API借鉴了谷歌数据流模型(Google Data Flow Model)，它的流API支持不同的时间概念。Flink明确支持以下3个不同的时间概念。
Flink明确支持以下3个不同的时间概念。
(1)事件时间：事件发生的时间，由产生（或存储）事件的设备记录。
(2)接入时间：Flink在接入事件时记录的时间戳。
(3)处理时间：管道中特定操作符处理事件的时间。
支持事件时间的流处理器需要一种方法来度量事件时间的进度。在Flink中测量事件时间进展的机制是水印(watermark)。水印是一种特殊类型的事件，是告诉系统事件时间进度的一种方式。水印流是数据流的一部分，并带有时间戳t。水印(t)声明事件时间已经到达该流中的时间t，这意味着时间戳t′≤t（时间戳更早或等于水印的事件）的流中不应该有更多的元素。
Flink水印的本质是DataStream中的一种特殊元素，每个水印都携带有一个时间戳。当时间戳为T的水印出现时，表示事件时间t <= T的数据都已经到达，即水印后面应该只能流入事件时间t > T的数据。也就是说，在事件时间窗口场景下，水印是Flink判断迟到数据的标准，同时也是窗口触发的标记。
时间t的水印标记了数据流中的一个位置，并断言此时的流在时间t之前已经完成。为了执行基于事件时间的事件处理，Flink需要知道与每个事件相关联的时间，它还需要包含水印的流。水印就是系统事件时间的时钟。水印触发是基于事件时间的计时器的触发。
事件流的类型有两种，一个是顺序的，一个是无序的。先看顺序场景下，水印的排列。
对于无序流，水印是至关重要的，其中事件不是按照它们的时间戳排序的。
例如，当操作符接收到w(11)这条水印时，可以认为时间戳小于或等于11的数据已经到达，此时可以触发计算。同样，当接收到w(17)这条水印时，可以认为时间戳小于或等于17的数据已经到达，此时可以触发计算。
可以看出，水印的时间戳是单调递增的，时间戳为t的水印意味着所有后续记录的时间戳将大于t。一般来讲，水印是一种声明，在流中的那个点之前，即在某个时间戳之前的所有事件都应该已经到达。
水印是在源函数处或直接在源函数之后生成的。源函数的每个并行子任务通常可以独立地生成水印。这些水印定义了特定并行源处的事件时间。
Flink提供了用于处理事件时间、时间戳和水印的API。
为了处理事件时间，Flink流程序需要知道事件的时间戳，这意味着流中的每个元素都需要分配其事件时间戳。这通常是通过TimestampAssigner从元素中的某个字段访问／提取时间戳实现的。
产生水位线有以下两种方式：
● 直接由source算子产生；
● 通过assignTimestampsAndWatermarks()方法指定TimestampAssigner提取时间戳产生。
第一种产生水位线的方式要重写SourceFunction的run()方法，通过SourceContext对象发送水位：
void run(SourceContext<T> ctx) throws Exception;
对于第二种产生水位线的方式是在调用window()等方法前，调用assignTimestampsAndWatermarks()方法添加一个算子专门用于提取时间戳。
1.使用WatermarkStrategy上的静态辅助方法实现公共水印策略：
2.实现WatermarkStrategy接口，自定义TimestampAssigner与WatermarkGenerator捆绑在一起：
@Public
public interface WatermarkStrategy<T>
extends TimestampAssignerSupplier<T>, WatermarkGeneratorSupplier<T> {
@Override
WatermarkGenerator<T> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context);
@Override
default TimestampAssigner<T> createTimestampAssigner(
TimestampAssignerSupplier.Context context) {
return new RecordTimestampAssigner<>();
}
@Experimental
default WatermarkAlignmentParams getAlignmentParameters() {
return WatermarkAlignmentParams.WATERMARK_ALIGNMENT_DISABLED;
}
default WatermarkStrategy<T> withTimestampAssigner(
TimestampAssignerSupplier<T> timestampAssigner) {
checkNotNull(timestampAssigner, "timestampAssigner");
return new WatermarkStrategyWithTimestampAssigner<>(this, timestampAssigner);
}
default WatermarkStrategy<T> withTimestampAssigner(
SerializableTimestampAssigner<T> timestampAssigner) {
checkNotNull(timestampAssigner, "timestampAssigner");
return new WatermarkStrategyWithTimestampAssigner<>(
this, TimestampAssignerSupplier.of(timestampAssigner));
}
default WatermarkStrategy<T> withIdleness(Duration idleTimeout) {
checkNotNull(idleTimeout, "idleTimeout");
checkArgument(
!(idleTimeout.isZero() || idleTimeout.isNegative()),
"idleTimeout must be greater than zero");
return new WatermarkStrategyWithIdleness<>(this, idleTimeout);
}
@Experimental
default WatermarkStrategy<T> withWatermarkAlignment(
String watermarkGroup, Duration maxAllowedWatermarkDrift) {
return withWatermarkAlignment(
watermarkGroup,
maxAllowedWatermarkDrift,
WatermarksWithWatermarkAlignment.DEFAULT_UPDATE_INTERVAL);
}
@Experimental
default WatermarkStrategy<T> withWatermarkAlignment(
String watermarkGroup, Duration maxAllowedWatermarkDrift, Duration updateInterval) {
return new WatermarksWithWatermarkAlignment<T>(
this, watermarkGroup, maxAllowedWatermarkDrift, updateInterval);
}
static <T> WatermarkStrategy<T> forMonotonousTimestamps() {
return (ctx) -> new AscendingTimestampsWatermarks<>();
}
static <T> WatermarkStrategy<T> forBoundedOutOfOrderness(Duration maxOutOfOrderness) {
return (ctx) -> new BoundedOutOfOrdernessWatermarks<>(maxOutOfOrderness);
}
static <T> WatermarkStrategy<T> forGenerator(WatermarkGeneratorSupplier<T> generatorSupplier) {
return generatorSupplier::createWatermarkGenerator;
}
static <T> WatermarkStrategy<T> noWatermarks() {
return (ctx) -> new NoWatermarksGenerator<>();
}
}
这里面提供了很多静态的方法和带有缺省实现的方法，只有一个方法是非default和没有缺省实现的，就是createWatermarkGenerator方法。
所以默认情况下，我们只需要实现这个方法就行了，这个方法主要是返回一个 WatermarkGenerator。
@Public
public interface WatermarkGenerator<T> {
/**
* Called for every event, allows the watermark generator to examine and remember the
* event timestamps, or to emit a watermark based on the event itself.
*/
void onEvent(T event, long eventTimestamp, WatermarkOutput output);
/**
* Called periodically, and might emit a new watermark, or not.
*
* <p>The interval in which this method is called and Watermarks are generated
* depends on {@link ExecutionConfig#getAutoWatermarkInterval()}.
*/
void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output);
}
这个方法简单明了，主要是有两个方法：
onEvent ：每个元素都会调用这个方法，如果我们想依赖每个元素生成一个水印，然后发射到下游(可选，就是看是否用output来收集水印)，我们可以实现这个方法.
onPeriodicEmit : 如果数据量比较大的时候，我们每条数据都生成一个水印的话，会影响性能，所以这里还有一个周期性生成水印的方法。这个水印的生成周期可以这样设置：env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(5000L)