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1、水位线的生成原则

水位线出现，即代表这个时间之前的数据已经全部到齐，之后不会再出现之前的数据了。参考前面的乱序流，可以得出：

• 想要保证数据绝对正确，就得加足够大的延迟，但实时性就没保障了
• 想要实时性强，就得把延迟设置小，但此时迟到数据可能遗漏，准确性降低

水位线的定义，是对低延迟和结果准确性的一个权衡。Flink生成水位线的方法是.assignTimestampsAndWatermarks()，它主要用来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(xxx);DataStream withTimestampsAndWatermarks = stream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy对象);

WatermarkStrategy是一个接口，包含了一个时间戳分配器TimestampAssigner和一个水位线生成WatermarkGenerator：

public interface WatermarkStrategy<T> extends TimestampAssignerSupplier<T>,WatermarkGeneratorSupplier<T>{// 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。@OverrideTimestampAssigner<T> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context);// 主要负责按照既定的方式，基于时间戳生成水位线@OverrideWatermarkGenerator<T> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context);
}

2、有序流内置水位线

有序流的时间戳全部单调递增，没有迟到数据，直接WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()就可以拿到WatermarkStrategy对象

public class WatermarkMonoDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env.socketTextStream("node01", 9527).map(new WaterSensorMapFunction());// TODO 1.定义Watermark策略WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy// 1.1 指定watermark生成：升序的watermark，没有等待时间.<WaterSensor>forMonotonousTimestamps()// 1.2 指定 时间戳分配器，从数据中提取.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<WaterSensor>() {@Overridepublic long extractTimestamp(WaterSensor element, long recordTimestamp) {System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp);// 返回的时间戳，要毫秒，这里拿自定义对象的ts属性做为时间戳return element.getTs() * 1000L;}});// TODO 2. 指定 watermark策略SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())// TODO 3.使用事件时间语义的窗口，别再用处理时间TumblingProcessTime.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))).process(new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {@Overridepublic void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {long startTs = context.window().getStart();long endTs = context.window().getEnd();String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");long count = elements.spliterator().estimateSize();out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());}}).print();env.execute();}
}

执行下，输入10时，逻辑时钟被推到了10s，到达区间，触发窗口，执行全窗口函数的process，输出当前窗口的数据：

3、乱序流内置水位线

调用WatermarkStrategy. forBoundedOutOfOrderness()，传入延迟时间：

public class WatermarkOutOfOrdernessDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env.socketTextStream("node01", 9527).map(new WaterSensorMapFunction());// TODO 1.定义Watermark策略WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy// 1.1 指定watermark生成：乱序的，等待3s.<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))// 1.2 指定 时间戳分配器，从数据中提取.withTimestampAssigner((element, recordTimestamp) -> {// 返回的时间戳，要 毫秒System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp);return element.getTs() * 1000L;});// TODO 2. 指定 watermark策略SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())// TODO 3.使用 事件时间语义 的窗口.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))).process(new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {@Overridepublic void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {long startTs = context.window().getStart();long endTs = context.window().getEnd();String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");long count = elements.spliterator().estimateSize();out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());}}).print();env.execute();}
}

执行：

简单分析下结果：

• 第一条数据s1，1，1进来，创建窗口，水位线为1s-3s（延迟3s)
• s1，10，10进来，水位线为10-3 =7s，还未到达10，窗口不触发（若是有序流，无等待下，此时窗口已被触发了）
• 此时进来一条乱序数据，比如s1，6，6，6-3=3s，水位线保持上面的7不变，watermark不会推进，且6这条数据也会被统计在[0,10)的区间内
• s1，11，11进来，11-3=8，也不会触发，但这条数据是属于[10,20)区间的那个桶的
• s1，13，13进来，达到10，窗口触发

4、自定义周期性水位线生成器

上面只是定义了时间戳的提取逻辑，水位线的生成采用的默认内置策略。接下来自定义水位线生成器：周期性水位生成器。

周期性生成器是通过onEvent()观察判断输入的事件，而在onPeriodicEmit()里发射生成的水位线

// 自定义水位线的产生
public class CustomPeriodicWatermarkExample {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env.socketTextStream("node01", 9527).map(new WaterSensorMapFunction());// 定义Watermark策略WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy// 1.1 指定watermark生成器.<WaterSensor>forGenerator(context -> MyPeriodWatermarkGenerator<>(3000L))// 1.2 指定时间戳分配器，从数据中提取.withTimestampAssigner((element, recordTimestamp) -> {// 返回的时间戳，要 毫秒System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp);return element.getTs() * 1000L;});// TODO 2. 指定 watermark策略SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())// TODO 3.使用 事件时间语义 的窗口.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))).process(new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {@Overridepublic void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {long startTs = context.window().getStart();long endTs = context.window().getEnd();String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");long count = elements.spliterator().estimateSize();out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());}}).print();env.execute();}}

模仿前面的内置生成器，定义自己的水位线生成器：

public class MyPeroidWatermarkGenerator implements WatermarkGenerator<Event> {private Long delayTime = 5000L; // 延迟时间private Long maxTs = -Long.MAX_VALUE + delayTime + 1L; // 观察到的最大时间戳//构造方法，传入延迟时间，构造水位线生成器对象public MyPeroidWatermarkGenerator(long delayTime){this.delayTime = delayTime;this.maxTs = Long.MIN_VALUE + this.delayTime + 1;}/*** 每条数据进来都调用一次，用来提取最大的事件事件*/@Overridepublic 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System.out.println("调用了onEvent方法，获取目前为止最大的时间戳=" + maxTimestamp);}/*** 周期性调用，默认20ms*/@Overridepublic void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {// 发射水位线，默认200ms调用一次output.emitWatermark(new Watermark(maxTs - delayTime - 1L));System,out,println("调用了onPeriodicEmit方法,生成watermark==" + (maxTimestamp - delayTs - 1) );}}

核心部分，指定水位线生成器的Lamdba表达式展开就是：

运行：

• 数据没进来前，每200ms调用一次发射水位线的方法，此时的水位线是构造方法里Long.MIN_VALUE那个
• 进来一条数据，调用onEvent，最大时间戳被更新，到周期后再发射水位线maxTs-delayTs-1
• 继续周期性调用onPeriodicEmit方法

onPeriodicEmit()里调用output.emitWatermark()，就可以发出水位线了，这个方法由系统框架周期性地调用，默认200ms一次

修改默认的周期，比如改为400ms：

env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(400L);

5、自定义断点式水位线生成器

断点式生成器会不停地检测onEvent()中的事件，发现带有水位线信息的当事件时，就立即发出水位线。改下代码，定义水位线生成器：

public class PointWatermarkGenerator implements WatermarkGenerator<Event> {private Long delayTime = 5000L; // 延迟时间private Long maxTs = -Long.MAX_VALUE + delayTime + 1L; // 观察到的最大时间戳//构造方法，传入延迟时间，构造水位线生成器对象public MyPeroidWatermarkGenerator(long delayTime){this.delayTime = delayTime;this.maxTs = Long.MIN_VALUE + this.delayTime + 1;}/*** 每条数据进来都调用一次，用来提取最大的事件事件*/@Overridepublic 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// 发射水位线output.emitWatermark(new Watermark(maxTs - delayTime - 1L));System.out.println("调用了onEvent方法，获取目前为止最大的时间戳=" + maxTimestamp + ",生成watermark==" + (maxTimestamp - delayTs - 1));}/*** 周期性调用，默认20ms*/@Overridepublic void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {}}

周期性代码改为：

//...// 定义Watermark策略WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy// 1.1 指定watermark生成器.<WaterSensor>forGenerator(context -> PointWatermarkGenerator<>(3000L))// 1.2 指定时间戳分配器，从数据中提取.withTimestampAssigner((element, recordTimestamp) -> {// 返回的时间戳，要 毫秒return element.getTs() * 1000L;});

运行：此时不再周期性的发射水位线

6、从数据源中发送水位线

在自定义的数据源中抽取事件时间，然后发送水位线：

env.fromSource(
kafkaSource, WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)), "kafkasource" 
)//注意fromSorce方法的第二个传参，之前用的WatermarkStrategy.noWatermark()

注意此时不用再assignTimestampsAndWatermarks了，在自定义数据源中生成水位线和在程序中使用assignTimestampsAndWatermarks方法生成水位线二者只能取其一