我们知道实时计算中，数据时间比较敏感，有eventTime和processTime区分，一般来说eventTime是从原始的消息中提取过来的，processTime是Flink自己提供的，Flink中一个亮点就是可以基于eventTime计算，这个功能很有用，因为实时数据可能会经过比较长的链路，多少会有延时，并且有很大的不确定性，对于一些需要精确体现事件变化趋势的场景中，单纯使用processTime显然是不合理的。
在Flink中基于eventTime计算，需要注意两点，首先要设置数据流的时间特征，下面的代码的意思是基于eventTime处理数据，
代码语言：javascript复制env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);其次，需要提取eventTime和设置WaterMark，因为数据格式不相同，设置warterMark的方式也有多种建议大家参考官网（https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/dev/event_timestamps_watermarks.html）， 下面我们具体分析一下，eventTime结合Watermark的工作方式。
window划分
window是flink中划分数据一个基本单位，window的划分方式是固定的，默认会根据自然时间划分window，并且划分方式是前闭后开，如下表格是window为10s和1分钟的划分方式，从00:00:00点开始划分3个window。统一的窗口划分方式，方便决定数据到底归属于哪个window，比如数据1时间是00:00:01.345 这个数据点在window=10s的时候，归属于w1，window= 60s时，归属于w1，而数据2时间是00:01:02.152,window=10s归属于w7，window = 60s时归属于w2. 如果这个时候，时间特征是eventTime，那么就会基于从原始数据提取到的eventTime，将eventTime划分到不同window中，同样适用于Ingestion Time 和 process Time。
window划分 | w1 | w2 | w3 |
|---|---|---|---|
10s | [00:00:00~00:00:10) | [00:00:10~00:00:20) | [00:00:20~00:00:30) |
60s | [00:00:00~00:01:00) | [00:01:00~00:02:00) | [00:03:00~00:03:00) |
划分了window之后，触发window的计算，就可以得到这个window中的聚合结果了，其实基于eventTime和基于processTime计算最大的不同点就是在触发window的计算实际上不相同，通常数据流基于processTime，在window的endTime等于当前时间的时候就会触发计算，而eventTime因为数据有可能是乱序的，所以需要watermark的协助，完成window计算的触发。
Watermark
提取WaterMark的方式两类，一类是定时提取watermark，对应AssignerWithPeriodicWatermarks，这种方式会定时提取更新wartermark，另一类伴随event的到来就提取watermark，就是每一个event到来的时候，就会提取一次Watermark，对应AssignerWithPunctuatedWatermarks，这样的方式当然设置watermark更为精准，但是当数据量大的时候，频繁的更新wartermark会比较影响性能。通常情况下采用定时提取就足够了。需要注意的是watermark的提取工作在taskManager中完成，意味着这项工作是并行进行的的，而watermark是一个全局的概念，就是一个整个Flink作业之后一个warkermark。那么warkermark一般是怎么提取呢，这里引用官网的两个例子来说明。在第一个例子中extractTimestamp方法，在每一个event到来之后就会被调用，这里其实就是为了设置watermark的值，关键代码在于Math.max(timestamp,currentMaxTimestamp)，意思是在当前的水位和当前事件时间中选取一个较大值，来让watermark流动。为什么要选取最大值，因为理想状态下，消息的事件时间肯定是递增的，实际处理中，消息乱序是大概率事件，所以为了保证watermark递增，要取最大值。而getCurrentWatermarker会被定时调用，可以看到方法中减了一个常量，这个原因在下面阐述。就这样，不断从eventTime中提取并更新watermark。第二个例子，并没有在提取eventTime的时候更新watermark的值，而是直接取系统当前时间减去一个常量，作为新的watermark。
代码语言：javascript复制/**
* This generator generates watermarks assuming that elements arrive out of order,
* but only to a certain degree. The latest elements for a certain timestamp t will arrive
* at most n milliseconds after the earliest elements for timestamp t.
*/
public class BoundedOutOfOrdernessGenerator implements AssignerWithPeriodicWatermarks<MyEvent> {
private final long maxOutOfOrderness = 3500; // 3.5 seconds
private long currentMaxTimestamp;
@Override
public long extractTimestamp(MyEvent element, long previousElementTimestamp) {
long timestamp = element.getCreationTime();
currentMaxTimestamp = Math.max(timestamp, currentMaxTimestamp);
return timestamp;
}
@Override
public Watermark getCurrentWatermark() {
// return the watermark as current highest timestamp minus the out-of-orderness bound
return new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness);
}
}/**
* This generator generates watermarks that are lagging behind processing time by a fixed amount.
* It assumes that elements arrive in Flink after a bounded delay.
*/
public class TimeLagWatermarkGenerator implements AssignerWithPeriodicWatermarks<MyEvent> {
private final long maxTimeLag = 5000; // 5 seconds
@Override
public long extractTimestamp(MyEvent element, long previousElementTimestamp) {
return element.getCreationTime();
}
@Override
public Watermark getCurrentWatermark() {
// return the watermark as current time minus the maximum time lag
return new Watermark(System.currentTimeMillis() - maxTimeLag);
}
}可以上面两种代码中，提取watermark的时候都要减去一个常量，为了理解这么做的原因，需要了解，watermark的工作方式，上文提到在基于eventTime的计算中，需要watermark的协助来触发window的计算，触发规则是watermark大于等于window的结束时间，并且这个窗口中有数据的时候，就会触发window计算。 举个例子说明其工作方式，当前window为10s，设想理想情况下消息都没有延迟，那么eventTime等于系统当前时间，假如设置watermark等于eventTIme的时候，当watermark = 00:00:10的时候，就会触发w1的计算，这个时后因为消息都没有延迟，watermark之前的消息（00：00：00~00：00：10）都已经落入到window中，所以会计算window中全量的数据。那么假如有一条消息data1，eventTime是00：00：01 应该属于w1，在00：00：11才到达，因为假设消息没有延迟，那么watermark等于当前时间，00：00:11,这个时候w1已经计算完毕，那么这条消息就会被丢弃，没有加入计算，这样就会出现问题。这是已经可以理解，代码中为什么要减去一个常量作为watermark，假设每次提取eventTime的时后，减去2s，那么当data1在00：00：11到达的时候，watermark才是00：00：09这个时候，w1还没有触发计算，那么data1会被加入w1，这个时候计算完全没有问题，所以减去一个常量是为了对延时的消息进行容错的。
实践中遇到问题
在实际的工作中，会遇到各种各样的数据，最近在工作中遇到一类数据，需求是基于eventTime，按照原始数据中某几个key做keyby操作，然后window为1分钟，对指标做sum。按照一般的做法我选取了类似官网中的第一种生成watermark的方式来处理数据，同时也考虑到延时，看了部分数据的延时，又咨询的业务方，确定了一个延时时间，但在验数（通过离线明细验一天的数）的时候发现，有几个key明显统计小了，经过分析之后，得出结论这些key的数据严重延迟，倒是整体数据严重乱序，watermark设置的太浅了，开始设置延时为10秒，数据中，我发现有一些数据的延时很小只有1s，而这些key的延时竟然达到了60s。因为我是根据eventTime结合延时常量去更新watermark，那些延时很小的key的数据将watermark来到最新，导致延时大的key可能数据刚到，不到10s，watermark已经到达window的end time，直接触发了这个window的计算，导致这些延时太大的key，在window中丢失很多数据。
结论
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，延时设置太大不经影响数据的实时性，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。
