文章目录

时间语义
- Flink 中的时间语义?
- 哪种时间语义更重要?
1. 水位线（Watermark）
- 1.1 什么是水位线?
- 1.2 如何生成水位线?
- 1.3 水位线的传递
- 1.4 水位线的计算

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时间语义

在理解水位线概念之前我们应该先了解时间语义的内容

Flink 中的时间语义?

1.处理时间（Processing Time）

处理时间的概念非常简单，就是指执行处理操作的机器的系统时间。

2.事件时间（Event Time）

事件时间，是指每个事件在对应的设备上发生的时间，也就是数据生成的时间。

哪种时间语义更重要?

实际应用中，数据产生的时间和处理的时间可能是完全不同的。很长时间收集起来的数据，处理或许只要一瞬间；也有可能数据量过大、处理能力不足，短时间堆了大量数据处理不完，产生“背压”（back pressure）。

通常来说，处理时间是我们计算效率的衡量标准，而事件时间会更符合我们的业务计算逻辑。所以更多时候我们使用事件时间；不过处理时间也不是一无是处。对于处理时间而言，由于没有任何附加考虑，数据一来就直接处理，因此这种方式可以让我们的流处理延迟降到最低，效率达到最高。

1. 水位线（Watermark）

1.1 什么是水位线?

在Flink中，水位线是一种衡量Event Time进展的机制，用来处理实时数据中的乱序问题的，通常是水位线和窗口结合使用来实现。从设备生成实时流事件，到Flink的source，再到多个oparator处理数据，过程中会受到网络延迟、背压等多种因素影响造成数据乱序。

具体实现上，水位线可以看作一条特殊的数据记录，它是插入到数据流中的一个标记点，主要内容就是一个时间戳，用来指示当前的事件时间。而它插入流中的位置，就应该是在某个数据到来之后；这样就可以从这个数据中提取时间戳，作为当前水位线的时间戳了。

1.有序流中的水位线

2.乱序流中的水位线

这里所说的“乱序”（out-of-order），是指数据的先后顺序不一致，主要就是基于数据的产生时间而言的。

我们插入新的水位线时，要先判断一下时间戳是否比之前的大，否则就不再生成新的水位线

如果考虑到大量数据同时到来的处理效率，我们同样可以周期性地生成水位线。这时只需要保存一下之前所有数据中的最大时间戳，需要插入水位线时，就直接以它作为时间戳生成新的水位线

为了让窗口能够正确收集到迟到的数据，我们也可以等上 2 秒；也就是用当前已有数据的最大时间戳减去 2 秒，就是要插入的水位线的时间戳

3.水位线的特性

⚫ 水位线是插入到数据流中的一个标记，可以认为是一个特殊的数据

⚫ 水位线主要的内容是一个时间戳，用来表示当前事件时间的进展

⚫ 水位线是基于数据的时间戳生成的

⚫ 水位线的时间戳必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟一直向前推进

⚫ 水位线可以通过设置延迟，来保证正确处理乱序数据

⚫ 一个水位线 Watermark(t)，表示在当前流中事件时间已经达到了时间戳 t, 这代表 t 之前的所有数据都到齐了，之后流中不会出现时间戳 t’ ≤ t 的数据

1.2 如何生成水位线?

1.生成水位线的总体原则

我们知道，完美的水位线是“绝对正确”的，也就是一个水位线一旦出现，就表示这个时间之前的数据已经全部到齐、之后再也不会出现了。而完美的东西总是可望不可即，==我们只能尽量去保证水位线的正确。如果对结果正确性要求很高、想要让窗口收集到所有数据，==我们该怎么做呢？

一个字，等。由于网络传输的延迟不确定，为了获取所有迟到数据，我们只能等待更长的时间。作为筹划全局的程序员，我们当然不会傻傻地一直等下去。那到底等多久呢？这就需要对相关领域有一定的了解了。比如，如果我们知道当前业务中事件的迟到时间不会超过 5 秒，那就可以将水位线的时间戳设为当前已有数据的最大时间戳减去 5 秒，相当于设置了 5 秒的延迟等待。

2.水位线生成策略（Watermark Strategies）

import com.fang.chapter05.Event;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.time.Duration;

public class WatermarkTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(100);

        //从元素中读取数据
         SingleOutputStreamOperator<Event> stream = env.fromElements(
                new Event("Marry", "./home", 1000L),
                new Event("Bob", "./home", 1100L),
                new Event("Marry", "./home", 1000L),
                new Event("Bob", "./prod?id=1", 1000L),
                new Event("Bob", "./home", 3500L),
                new Event("Bob", "./prod?id=2", 3200L)
                //有序流的watermark生成
//        ).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
//        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
//            @Override
//            public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
//                return element.timestamp;
//            }
//        })  //提取时间戳，生成水位线
        ).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))
                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                        return element.timestamp;
                    }
                })
        );
        env.execute();
    }
}

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

.assignTimestampsAndWatermarks()

.assignTimestampsAndWatermarks()方法需要传入一个 WatermarkStrategy 作为参数，这就
是所谓的 “ 水位线生成策略 ”

WatermarkStrategy 中包含了一个 “ 时间戳分配器”TimestampAssigner 和一个“水位线生成器”WatermarkGenerator

3.Flink 内置水位线生成器

（1）有序流

stream.assignTimestampsAndWatermarks(
 WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
 .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() 
{
 		@Override
		public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) 
         {
 			return element.timestamp;
 		   }
 		 })
);

（2）乱序流

由于乱序流中需要等待迟到数据到齐，所以必须设置一个固定量的延迟时间（Fixed Amount of Lateness）

.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))
                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                        return element.timestamp;
                    }
                })
        );

1.3 水位线的传递

水位线定义的本质了：它表示的是“当前时间之前的数据，都已经到齐了”。这是一种保证，告诉下游任务“只要你接到这个水位线，就代表之后我不会再给你发更早的数据了，你可以放心做统计计算而不会遗漏数据”。所以如果一个任务收到了来自上游并行任务的不同的水位线，说明上游各个分区处理得有快有慢，进度各不相同比如上游有两个并行子任务都发来了水位线，一个是 5 秒，一个是 7 秒；这代表第一个并行任务已经处理完 5 秒之前的所有数据，而第二个并行任务处理到了 7 秒。那这时自己的时钟怎么确定呢？

当然也要以“这之前的数据全部到齐”为标准。如果我们以较大的水位线 7 秒作为当前时间，那就表示“7 秒前的数据都已经处理完”，这显然不是事实——第一个上游分区才处理到 5 秒，5~7 秒的数据还会不停地发来；而如果以最小的水位线 5 秒作为当前时钟就不会有这个问题了，因为确实所有上游分区都已经处理完，不会再发 5 秒前的数据了。这让我们想到“木桶原理”：所有的上游并行任务就像围成木桶的一块块木板，它们中最短的那一块，决定了我们桶中的水位。