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一：WaterMark

本质：时间戳

作用：用于处理乱序事件

适用场景：基于事件时间做窗口运算

产生频率：默认是来一条数据下发一次watermark，但是可以调整setAutoWatermarkInterval参数设置下发watermark的时间间隔，性能会有一定的提升。

多并发的情况下，取wateramark最小的一个，例如：p1-> 12，p2->14，p3->8，则watermark取最小的8

获取watermark的位置：最好紧跟着source

说明：source端假设有两个并发，并发1的wateramark是33，并发2的watermark是88，那么source的watermark就取最小的那个33，但是如果在map之后获取watermark，由于是并发的，多个并发之间的数据没有顺序，可能来的数据的wateramark是50，但是很多数据产生的watermark都小于50，这样就会导致数据大量丢失，所以watermark的获取最好紧跟着source。

二：Window

2.1 类型汇总

窗口分为三种，timewindow、countwindow和自定义的window。timewindow还分为滚动窗口，滑动窗口和会话窗口，图中没有画出，比较常用的是滚动窗口。

2.2  滚动窗口

窗口大小是人为设置的，一条事件同时只能在一个窗口中，窗口之间不重叠。

2.3 滑动窗口

窗口大小是人为设置的，滑动的大小也是人为设置的，一条事件可能同时存在于多个窗口中，窗口之间可重叠。

2.4 会话窗口

 窗口没有固定的开始和结束时间，窗口不重叠。

三：Window和watermark的结合处理数据乱序问题

 这里面有两个时间概念：生成watermark的时候，允许乱序的时间和allowedLatest。

通过运行结果可以看出：第一条数据进来的时候，生成一个窗口为[15,20)，第二条数据进来的时候同样属于第一个窗口，当第三条数据进来的时候，产生的watermark大于第一个窗口的结束时间，所以第一个窗口触发计算，产生结果，当第四条数据进来的时候，由于第一个窗口还没有销毁并且属于第一个窗口，所以可以再次触发窗口运算，第一个窗口的销毁时间为2019-05-30 17:12:22，也就是当watermark的时间大于这个值的时候，再来属于该窗口的数据就属于延迟数据，不能触发运算，之后进来的数据依旧是如此。

flink的watermark和window介绍以及延迟数据的处理

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lyr999736/p/12092780.html