一、Window(窗口)
聚合事件（比如计数、求和）在流上的工作方式与批处理不同。比如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的（无界的）。所以，流上的聚合需要由 window 来划定范围，比如 “计算过去的5分钟” ，或者 “最后100个元素的和” 。
window是一种可以把无限数据切割为有限数据块的手段。
窗口可以是 时间驱动的 【Time Window】（比如：每30秒）或者 数据驱动的 【Count Window】 （比如：每100个元素）。
tumbling windows：滚动窗口 【没有重叠】
sliding windows：滑动窗口 【有重叠】
session windows：会话窗口
二、Time
针对stream数据中的时间，可以分为以下三种:
Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。
Ingestion time：事件进入Flink的时间。
Processing Time：事件被处理时当前系统的时间。
如果我们想要统计每分钟内接口调用失败的错误日志个数，使用哪个时间才有意义？
Flink中，默认Time类似是ProcessingTime，可以在代码中设置；
在使用eventTime的时候如何处理乱序数据？
我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。所以在进行window计算的时候，我们又不能无限期的等下去，必须要有个机制来保证一个特定的时间后，必须触发window去进行计算了。这个特别的机制，就是watermark，watermark是用于处理乱序事件的。watermark可以翻译为水位线。
注意：多并行度的情况下，watermark对齐会取所有channel最小的watermark
通常，在接收到source的数据后，应该立刻生成watermark；但是，也可以在source后，应用简单的map或者filter操作后，再生成watermark。
注意：如果指定多次watermark，后面指定的会覆盖前面的值。
生成方式：
With Periodic Watermarks
周期性的触发watermark的生成和发送，默认是100ms；
每隔N秒自动向流里注入一个WATERMARK 时间间隔由ExecutionConfig.setAutoWatermarkInterval 决定. 每次调用getCurrentWatermark 方法, 如果得到的WATERMARK 不为空并且比之前的大就注入流中 ；
可以定义一个最大允许乱序的时间，这种比较常用；
实现AssignerWithPeriodicWatermarks接口；
With Punctuated Watermarks
基于某些事件触发watermark的生成和发送；
基于事件向流里注入一个WATERMARK，每一个元素都有机会判断是否生成一个WATERMARK. 如果得到的WATERMARK 不为空并且比之前的大就注入流中；
实现AssignerWithPunctuatedWatermarks接口
Flink应该如何设置最大乱序时间？
这个要结合自己的业务以及数据情况去设置。如果maxOutOfOrderness设置的太小，而自身数据发送时由于网络等原因导致乱序或者late太多，那么最终的结果就是会有很多单条的数据在window中被触发，数据的正确性影响太大。对于严重乱序的数据，需要严格统计数据最大延迟时间，才能保证计算的数据准确，延时设置太小会影响数据准确性，延时设置太大不仅影响数据的实时性，更加会加重Flink作业的负担，不是对eventTime要求特别严格的数据，尽量不要采用eventTime方式来处理，会有丢数据的风险。
