关于#flink#的问题：flink延时时间和水位线

Question

最近在学习flink遇到一个问题。就是我设置延时时间为3s的时候，接下来开一个10秒的布长为5秒的滑动窗口
当传入事件事件是8s的时候这时候的水位线不应该是8-3-0.001= 4.999吗？为什么我的窗口会被触发

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题分析： 按照描述，延迟时间为3秒，滑动窗口长度为10秒，滑动时间为5秒，即窗口会每隔5秒向前滑动一次并处理窗口内的数据。如果传入的事件时间为8秒，则根据公式水位线=当前时间-最大延迟时间-0.001，计算得到的水位线应该为4.999秒。但实际上窗口却被触发了，导致事件被处理。 解决方案： 出现这种情况的原因有可能是在实现的时候存在一些小细节问题，需要逐一排查：

1. 是否正确设置了事件时间和延迟时间？ 在使用滑动窗口时，必须先指定事件时间，并设置最大延迟时间。在代码中需要显式指定时间戳和设置延迟时间，以确保窗口按照预期的方式触发。
2. 是否正确设置了滑动窗口的长度和滑动时间？ 滑动窗口的长度和滑动时间需要按照需求设置。如果设置不当，可能会导致窗口被频繁触发或者无法及时触发，从而影响程序的正确性。
3. 是否正确处理窗口数据？ 在滑动窗口中，需要正确处理窗口内的数据。一般情况下，可以使用Flink提供的ReduceFunction或Aggregations函数来处理窗口数据，并将计算结果输出到外部系统或状态中。 案例演示： 下面是一个简单的Flink滑动窗口程序，用来演示如何设置延迟时间和滑动窗口，并正确处理窗口数据。假设有一个Kafka数据源，包含用户的登录信息，计算每个用户在最近10秒内的登录次数：

// 设置事件时间和延迟时间
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(1000L);
env.setParallelism(1);
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "login-count-group");
FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("login-topic", new SimpleStringSchema(), props);
consumer.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkExtractor());
// 计算每个用户在最近10秒内的登录次数
DataStream<LoginEvent> loginEvents = env.addSource(consumer).map(new MapFunction<String, LoginEvent>() {
	@Override
	public LoginEvent map(String value) throws Exception {
		String[] fields = value.split(",");
		return new LoginEvent(fields[0], fields[1], Long.parseLong(fields[2]));
	}
});
DataStream<Tuple3<String, Long, Integer>> loginCounts = loginEvents
	.keyBy(new KeySelector<LoginEvent, String>() {
		@Override
		public String getKey(LoginEvent value) throws Exception {
			return value.getUserId();
		}
	})
	.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
	.apply(new LoginCountFunction());
loginCounts.print();

其中，CustomWatermarkExtractor是自定义的Watermark生成器，用于生成Watermark。LoginCountFunction是一个ReduceFunction，用于计算每个用户在最近10秒内的登录次数：

public class CustomWatermarkExtractor implements AssignerWithPeriodicWatermarks<String> {
	private long currentTimestamp = Long.MIN_VALUE;
	@Override
	public long extractTimestamp(String element, long previousElementTimestamp) {
		String[] fields = element.split(",");
		Long timestamp = Long.parseLong(fields[2]);
		currentTimestamp = Math.max(currentTimestamp, timestamp);
		return timestamp;
	}
	@Override
	public Watermark getCurrentWatermark() {
		return new Watermark(currentTimestamp - 3000L);
	}
}
public class LoginCountFunction implements ReduceFunction<LoginEvent> {
	@Override
	public LoginEvent reduce(LoginEvent value1, LoginEvent value2) throws Exception {
		return new LoginEvent(value1.getUserId(), "", Math.max(value1.getTimestamp(), value2.getTimestamp()));
	}
}

在这个程序中，我们设置了事件时间和延迟时间，并使用自定义的Watermark生成器生成Watermark。同时，也正确设置了滑动窗口的长度和滑动时间，并使用ReduceFunction计算每个用户的登录次数。这样，就能正确地计算每个用户在最近10秒内的登录次数了。