1 前言
一系列数据（Data-5, Data-4, Data-1, Data-3, Data-2）按一定顺序排列。
异常：数据到达顺序与它们实际发生时间顺序不一致。按照时间戳来看，Data-1最先发生，但却排在Data-4和Data-5之后。
Data-1即为延迟数据，因为它比Data-4和Data-5更早发生，但更晚到达。
注意 data-1 只是延迟，不是丢失了！
2 数据延迟的影响
2.1 影响计算结果
在Flink的窗口计算中，乱序数据会导致窗口的关闭时机不准确，从而影响计算结果。如若按照窗口大小来划分，Data-1可能会被分配到一个错误的窗口中。
2.2 实时性降低
延迟数据的存在会降低Flink处理数据的实时性。如果Data-1承载着重要的实时信息，那么延迟到达会影响决策的时效性。
2.3 数据丢失风险
某些情况下，严重的延迟数据甚至可能导致数据丢失。例如，如果窗口已经关闭，而迟到的数据又无法被重新处理，那么这些数据就会丢失。
3 导致数据延迟的原因
- 网络传输延迟: 数据在网络传输过程中可能遇到拥塞、丢包等问题，导致延迟。
- 数据源产生延迟: 数据源本身可能存在延迟，例如数据库查询缓慢、传感器数据采集不及时。
- Flink任务处理瓶颈: Flink任务的并行度、资源配置等因素可能导致处理速度跟不上数据到达的速度。
- Watermark设置不合理: Watermark是Flink用来处理乱序数据的重要机制，如果Watermark设置不合理，也会导致数据延迟问题。
4 解决思路
- 使用事件时间作为标准
- 设置水位线：根据数据特性和业务需求，合理设置Watermark生成策略。
- 设置允许延迟的时间：对于允许一定程度的延迟，可以在窗口定义时设置允许迟到的时间。在窗口关闭后，仍然会等待一段时间，以接收迟到的数据
5 步骤
- 定义窗口时间
- 设置：水位线 为最大事件时间 - 允许延迟的时间
5.1 触发窗口计算
- 水位线 > 窗口时间：当水位线超过窗口的结束时间，保证了窗口内的数据基本都到达了，避免过早触发计算导致结果不准确。
- 窗口内有数据：这个条件保证了窗口计算是有意义的，避免对空的窗口进行计算。仅当窗口内存在数据时，才会触发计算，即使水位线已超过窗口时间
5.2 案例
假设现在：
- 窗口时间=10s
- 允许延迟的时间 =3.5s
- 水位线=最大EventTime -允许延迟的时间
触发窗口计算条件：
- 水位线>窗口时间
- 窗口内有数据
事件1： 表示一个到达Flink系统的事件，其事件时间为8。
窗口时间： 设置为10s，即每10s生成一个新窗口。
允许延迟时间： 设置3.5s，表示系统允许事件到达的时间延迟最多为3.5s。
水位线： 水位线是Flink用于跟踪事件时间的一个特殊标记，它的计算方式为：最大事件时间 - 允许延迟时间。在当前示例中，水位线为max(8) - 3.5 = 4.5<10，所以不触发计算。
事件二来了，看起来它是个延迟事件了。但依旧不能触发计算：
事件三来了，开始触发计算了：
但即便如此，对那些超长延迟的数据还是无法计算。处理方案：
- 单独搜集，稍后处理
- 完全不处理，直接丢弃
