Flink eventTime键控-当某些键到达太慢时，窗口不会触发

Flink是一个开源的流式处理框架，它支持事件时间（event time）和处理时间（processing time）两种时间概念。在Flink中，事件时间是指事件实际发生的时间，而处理时间是指事件被处理的时间。

在Flink中，窗口是用来对数据流进行分组和聚合操作的。而eventTime键控窗口是基于事件时间的窗口，它根据数据流中的某个键（key）对数据进行分组，并根据事件时间来触发窗口的计算。

当某些键到达太慢时，即某些键的事件时间晚于其他键的事件时间，eventTime键控窗口不会立即触发计算。相反，Flink会等待一段时间，以便等待所有键的事件时间都达到窗口的要求。只有当所有键的事件时间都到达窗口的要求时，窗口才会触发计算。

这种机制的优势在于能够处理乱序事件，即事件的到达顺序与事件实际发生的顺序不一致的情况。通过等待所有键的事件时间都到达窗口的要求，Flink可以确保窗口计算的准确性。

eventTime键控窗口在许多实时数据处理场景中都有广泛的应用，例如实时数据分析、实时监控和实时报警等。通过使用Flink的eventTime键控窗口，可以对数据流进行实时的分组和聚合操作，从而得到准确的结果。

腾讯云提供了一系列与流式处理相关的产品，例如腾讯云流计算（Tencent Cloud StreamCompute）和腾讯云消息队列CMQ（Cloud Message Queue）。这些产品可以与Flink结合使用，实现高效的流式数据处理和分析。

腾讯云流计算是一种高可用、低延迟的流式计算服务，可以帮助用户快速构建实时数据处理应用。它提供了丰富的数据处理算子和窗口函数，可以方便地实现eventTime键控窗口的计算。

腾讯云消息队列CMQ是一种高可用、高可靠的消息队列服务，可以帮助用户实现消息的异步传输和解耦。在流式处理中，CMQ可以作为数据源或数据接收器，与Flink进行数据交互，实现流式数据的传输和处理。

更多关于腾讯云流计算和腾讯云消息队列CMQ的详细信息，请参考以下链接：

腾讯云流计算产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/sc
腾讯云消息队列CMQ产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cmq

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关于EventTime所带来的问题

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《基于Apache Flink的流处理》读书笔记

BroadCast State：广播状态4.3键控状态（Keyed State）键控状态是根据输入数据流中定义的键（key）来维护和访问的 key相同的数据所能访问的状态...、触发器决定了什么时候窗口准备就绪，触发计算，每个窗口都会分配默认的Trigger。...判断是否满足定时器的条件调用 onEventTime：根据窗口最新的EventTime判断是否满足定时器的条件 clear：在窗口清除时调用 ...即不触发窗口计算，也不删除元素 FIRE：触发窗口的计算，单保留窗口元素 PURGE：不触发窗口计算，丢弃窗口，并且删除窗口元素 ...当公共的窗口触发计算时，算子会遍历2个输入中元素的每个组合去调用JoinFunction。

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5分钟Flink - 时间语义和Watermark

事件被处理时当前系统的时间，是基于机器的时间属性由于平常最常用的是EventTime，所以这里只说EventTime 二、EventTime 的引入在 Flink 的流式处理中，绝大部分的业务都会使用...- t 的所有数据都已经到达，如果有窗口的停止时间等于 maxEventTime – t，那么这个窗口被触发执行。...有序的流的watermarks 无序的流的watermarks 当 Flink 接收到数据时，会按照一定的规则去生成 Watermark，这条 Watermark 就等于当前所有到达数据中的 maxEventTime...5s，窗口 2 是 6s~10s，那么时间戳为 7s 的事件到达时的 Watermarker 恰好触发窗口 1，时间戳为 12s 的事件到达时的 Watermark 恰好触发窗口 2。...Watermark 就是触发前一窗口的“关窗时间”，一旦触发关门那么以当前时刻为准在窗口范围内的所有所有数据都会收入窗中。只要没有达到水位那么不管现实中的时间推进了多久都不会触发关窗。

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Flink1.4 图解Watermark

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Flink基于EventTime和WaterMark处理乱序事件和晚到的数据

每个窗口发出的最终计数分别为（a，2），（a，3）和（a，1）。 ? 该输出可以被认为是预期的行为。现在我们将看看当一个消息到达系统的时候会发生什么。...情况2：消息到达延迟现在假设其中一条消息（在第13秒生成）到达延迟6秒（第19秒），可能是由于某些网络拥塞。你能猜测这个消息会落入哪个窗口？ ?...但是为什么没有将消息分配给窗口1？原因是在延迟的信息到达系统时（第19秒），窗口1的评估已经完成了（第15秒）。现在让我们尝试通过使用水印来解决这个问题。...当Flink中的运算符接收到水印时，它明白（假设）它不会看到比该时间戳更早的消息。因此，在“EventTime”中，水印也可以被认为是一种告诉Flink它有多远的一种方式。...同时，对于sessionWindow的情况，当late element在allowedLateness范围之内到达时，可能会引起窗口的merge，这样，之前窗口的数据会在新窗口中累加计算，这就是DataFlow

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Flink框架中的时间语义和Watermark（数据标记）

); 当 Flink 以 Event Time 模式处理数据流时，它会根据数据里的时间戳来处理基于时间的算子....- t 的所有数据都已经到达，如果有窗口的停止时间等于maxEventTime – t，那么这个窗口被触发执行。...当 Flink 接收到数据时，会按照一定的规则去生成 Watermark，这条 Watermark就等于当前所有到达数据中的 maxEventTime - 延迟时长，也就是说，Watermark 是基于数据携带的时间戳生成的...Watermark 就是触发前一窗口的“关窗时间”，一旦触发关门那么以当前时刻为准在窗口范围内的所有所有数据都会收入窗中。只要没有达到水位那么不管现实中的时间推进了多久都不会触发关窗。...1是 1s~5s，窗口 2 是 6s~10s，那么时间戳为 7s 的事件到达时的 Watermarker 恰好触发窗口 1，时间戳为 12s 的事件到达时的 Watermark 恰好触发窗口 2。

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全网最全系列 | Flink原理+知识点总结（4万字、41知识点，66张图）

+ EventTimeWindow也无法等到数据全部进入窗口再进行处理，因为窗口触发计算后，对于延迟到达的本属于该窗口的数据，Flink默认会将这些延迟严重的数据进行丢弃那么如果想要让一定时间范围的延迟数据不会被丢弃...>= 窗口结束时间，会正常触发窗口的计算，但是不会关闭窗口当窗口结束时间 <= watermark < 窗口结束时间 + 窗口等待时间（allowedLateness(Time)）时，每来一条迟到数据...，都会触发一次计算，不会关闭窗口当 watermark >= 窗口结束时间 + 窗口等待时间（允许迟到时间）时，才会真正的关闭窗口注意：wm是一个特殊的时间戳，插入到数据流里，随着数据流的流动一起流动...wm 大于等于 7s（窗口结束数据5s + 允许迟到时间2s）时，即事件时间为10s时，才会触发[0，5)窗口的关闭，就算后面还有该窗口的数据，也不会计算。...键控状态是根据输入数据流中定义的键（key）来维护和访问的。

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【天衍系列 03】深入理解Flink的Watermark：实时流处理的时间概念与乱序处理

如果设置的水印延迟过小，可能会导致窗口操作不正确，因为 Flink 认为某些事件已经到达，但实际上它们还没有到达。...Flink 知道在水印之前的所有数据都已经到达，因此即使 Event 4 晚到，也不会影响窗口的触发。处理乱序数据：当 Event 5 由于乱序提前到达时，水印仍然在逐渐推进。...Flink 通过水印判断，在当前水印之前的所有数据都已到达，因此可以触发相应的窗口计算。窗口触发： Flink 会根据水印确定触发窗口的时机。...当水印到达某个时间戳时，Flink 知道在该水印之前的数据已经全部到达，可以安全地触发窗口计算。...比如，在水印到达 12:00:05 时，Flink 可以触发 12:00:00 - 12:01:00 的窗口计算，处理这一时段内的数据。

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聊聊Flink必知必会(七)

What is State 虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但某些操作会记住多个事件的信息（例如窗口算子）。这些操作称为有状态的(stateful)。...因此，对键/值状态的访问只能在键控流(Keyed Stream)上进行，即在键控/分区数据交换之后，并且仅限于与当前事件的键关联的值。...savepoint允许更新您的程序和 Flink 集群，而不会丢失任何状态。 savepoint是手动触发的checkpoint，它进行程序snapshot并将其写入状态后端。...savepoint与checkpoint类似，不同之处在于它是由用户触发的，并且在新的checkpoint完成时不会自动过期。 Exactly Once vs....当跳过对齐时，算子会继续处理所有输入，即使在checkpoint n 的一些checkpoint barrier到达之后也是如此。

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Flink DataStream多样化

Global Windows：全局的window，默认永远不触发窗口，需要自定义Trigger来触发窗口 Evictor 在我们的WindowedStream中我们可以看到一个evictor方法，...onEventTime：当EventTime Timer被触发的时候调用 onProcessingTime：当ProcessingTime Timer被触发的时候调用 onMerge：对两个Trigger...window PURGE：清空整个window的元素并销毁窗口 FIRE_AND_PURGE：触发窗口，然后销毁窗口 Time和WaterMark 之前我们已经说过在Flink中对Time进行了精细划分...： EventTime：事件发生的时间 ProcessingTime：处理消息的时间 IngestionTime：进入Flink的时间对于按照EventTime进行处理的应用程序，由于网络延迟或者其他原因...，虽然EventTime是递增的，但是到达Flink的顺序却是不一定的，为了应对乱序问题我们引入了WaterMark。

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快速入门Flink (10) —— DataStream API 开发之【EventTime 与 Window】

- t 的所有数据都已经到达，如果有窗口的停止时间等于 maxEventTime – t，那么这个窗口被触发执行。...当 Flink 接收到每一条数据时，都会产生一条 Watermark，这条 Watermark 就等于当前所有到达数据中的 maxEventTime - 延迟时长，也就是说，Watermark 是由数据携带的...5s，窗口 2 是 6s~10s，那么时间戳为 7s 的事件到达时的 Watermarker 恰好触发窗口 1，时间戳为 12s 的事件到达时的 Watermark 恰好触发窗口 2。...当使用 EventTimeWindow 时，所有的 Window 在 EventTime 的时间轴上进行划分，也就是说，在 Window 启动后，会根据初始的 EventTime 时间每隔一段时间划分一个窗口...如果加入 Watermark，那么当触发执行时，所有满足时间间隔而还没有触发的 Window 会同时触发执行。

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11-时间戳和水印

(详见Window介绍章节)，有一个EventTime是 11秒的数据，在第16秒时候到来了。...与ProcessingTime相比可以提供更可预测的结果，因为IngestionTime的时间戳比较稳定(在源处只记录一次)，同一数据在流经不同窗口操作时将使用相同的时间戳，而对于ProcessingTime...什么是Watermark Watermark是Apache Flink为了处理EventTime 窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种时间戳，由Apache Flink Source或者自定义的Watermark...要解决这个问题我们还需要先了解一下EventTime window是如何触发的？...Apache Flink内部实现每一个边上只能有一个递增的Watermark，当出现多流携带Eventtime汇聚到一起(GroupBy or Union)时候，Apache Flink会选择所有流入的

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Flink的Watermark机制

当Flink中的运算符接收到Watermarks时，它明白早于该时间的消息已经完全抵达计算引擎，即假设不会再有时间小于水位线的事件到达。...当具有落入该间隔的时间戳的第一个元素到达时，Flink将为12:00到12:05之间的间隔创建一个新窗口，当水位线（watermark）到12:06时间戳时将删除它。...触发策略可能类似于“当窗口中的元素数量大于4”时，或“当水位线通过窗口结束时”。 Evictor：它可以在触发器触发后 & 应用函数之前和/或之后从窗口中删除元素。...会话窗口会话窗口分配器通过活动会话分组元素。与滚动窗口和滑动窗口相比，会话窗口不会重叠，也没有固定的开始和结束时间。相反，当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时会关闭。例如，不活动的间隙时。...不会触发计算当C到达的时候，Watermarks为max(12.5,8,9)-3.5=12.5-3.5 = 9 < 10,不会触发计算当D到达的时候，Watermarks为max(13.5,12.5,8,9

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Flink事件时间处理和水印

每个窗口发出的最终计数分别为（a，2），（a，3）和（a，1）。 ? 该输出可以被认为是预期的行为。现在我们将看看当一个消息到达系统的时候会发生什么。...情况2：消息到达延迟现在假设其中一条消息（在第13秒生成）到达延迟6秒（第19秒），可能是由于某些网络拥塞。你能猜测这个消息会落入哪个窗口？ ?...但是为什么没有将消息分配给窗口1？原因是在延迟的信息到达系统时（第19秒），窗口1的评估已经完成了（第15秒）。现在让我们尝试通过使用水印来解决这个问题。...ps:请注意，在窗口2中，延迟的消息仍然位于第19秒，而不是第13秒（事件时间）。该图中的描述是故意表示窗口中的消息不会根据事件时间进行排序。...当Flink中的运算符接收到水印时，它明白（假设）它不会看到比该时间戳更早的消息。因此，在“EventTime”中，水印也可以被认为是一种告诉Flink它有多远的一种方式。

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Flink最难知识点再解析 | 时间窗口水印迟到数据处理

所以当数据到达Flink程序中的时候，问题就来了，这些数据都要进行处理吗？有可能其中一部分数据已经延迟了好几个小时了，这对于实时性较强的业务场景是不能容忍的！...该窗口中存在数据事件时间到达窗口的结束时间好，知道了window触发条件后我们继续分析，第一个条件肯定满足的，只要有数据就行了。...可以看出当输入eventTime为18的数据时就触发了window操作，window的区间确实是【10-15】，也成功统计出了该范围内的数据。那我们继续输入数据，看看什么时候触发下一个窗口： ?.../** * 对于此窗口而言，允许2秒的迟到数据，即第一次触发是在watermark > end-of-window时 * 第二次（或多次）触发的条件是watermark...输入数据A时，waterMark上涨至21，此时输入属于15-20窗口范围内的数据B，依然能触发窗口操作；输入数据C，waterMark上涨至22，等于刚才我们算出来的临界值，此时输入,数据B，则已不能触发窗口操作

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Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析(深度好文，建议收藏)

session窗口分配器通过session活动来对元素进行分组，session窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素，即非活动间隔产生...当有一些复杂计算时使用。...- t 的所有数据都已经到达，如果有窗口的停止时间等于 maxEventTime – t，那么这个窗口被触发执行。...无序数据的Watermark 当 Flink 接收到每一条数据时，都会产生一条 Watermark，这条 Watermark 就等于当前所有到达数据中的 maxEventTime - 延迟时长，也就是说...那么时间戳为7s的事件到达时的Watermarker恰好触发窗口1，时间戳为12s的事件到达时的Watermark恰好触发窗口2。

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腾讯基于 Flink SQL 的功能扩展与深度优化实践

以上图的 SQL 为例，当第二条 Java 到达聚合算子时，会去更新第一条 Java 所产生的状态并把结果发送到下游。如果下游对于多次更新的结果不做任何处理，就会产生错误的结果。...注意，对于相同的 Key，如果产生了一次回撤，是不会再产生第二次回撤的，因为如果后期再有该 Key 的数据到达，是可以 Join 上另一条流上相应的数据的。 ■ 2.2 如何处理回撤消息 ?...当达到了 Cache 的触发条件时，再把更新结果发送到下游。第二个场景是 Outer Join，前面提到，Outer Join 产生回撤消息是因为左右两边数据的速率不匹配。...左流数据到达时会去右流的状态里面查找，如果能找到可以与之 Join的数据则不作缓存；如果找不到相应数据，则对这条 Key 的数据先做缓存，当到达某些触发条件时，再去右流状态中查找一次，如果仍然找不到相应数据...当回撤消息在 Cache 中再做聚合，当达到 Cache 的触发条件时，统一将更新后的数据发送到 Sink 节点。以下图中的 SQL 为例： ?

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