本文根據 Apache Flink 系列直播課程整理而成，由阿里巴巴高級開發工程師邱從賢（山智）分享，文章將從 Window & Time 介紹、Window API 使用、Window 內部實現三部分內容分享。
Apache Flink (以下簡稱 Flink)是一個天然支持無限流數據處理的分布式計算框架，在 Flink 中 Window 可以將無限流切分成有限流，是處理有限流的核心組件，現在 Flink 中 Window 可以是時間驅動的(Time Window)，也可以是數據驅動的(Count Window)。
下面的代碼是在 Flink 中使用 Window 的兩個示例：
從第一部分我們已經知道 Window 的一些基本概念，以及相關 API，下面我們以一個實際例子來看看怎麼使用 Window 相關的 API。
代碼來自 flink-examples:
上面的例子中我們首先會對每條數據進行時間抽取，然後進行 keyby，接著依次調用 window(),evictor(),trigger() 以及 maxBy()。下面我們重點來看 window(), evictor() 和 trigger() 這幾個方法。
2.1 WindowAssigner, Evictor 以及 Triggerwindow() 方法接收的輸入是一個 WindowAssigner，WindowAssigner 負責將每條輸入的數據分發到正確的 window 中(一條數據可能同時分發到多個 Window 中)，Flink 提供了幾種通用的 WindowAssigner：tumbling window(窗口間的元素無重複)，sliding window(窗口間的元素可能重複)，session window 以及 global window。如果需要自己定製數據分發策略，則可以實現一個 class，繼承自 WindowAssigner。
evictor() 主要用於做一些數據的自定義操作，可以在執行用戶代碼之前，也可以在執行用戶代碼之後，更詳細的描述可以參考 org.apache.flink.streaming
.api.windowing.evictors.Evictor 的 evicBefore 和 evicAfter 兩個方法。Flink 提供了如下三種通用的 evictor：
evictor() 是可選的方法，如果用戶不選擇，則默認沒有。
trigger() 用來判斷一個窗口是否需要被觸發，每個 WindowAssigner 都自帶一個默認的 trigger，如果默認的 trigger 不能滿足你的需求，則可以自定義一個類，繼承自 Trigger 即可，我們詳細描述下 Trigger 的接口以及含義：
onElement()：每次往 window 增加一個元素的時候都會觸發
onEventTime()：當 event-time timer 被觸發的時候會調用
onProcessingTime()：當 processing-time timer 被觸發的時候會調用
onMerge()：對兩個 trigger 的 state 進行 merge 操作
clear()：window銷毀的時候被調用
上面的接口中前三個會返回一個 TriggerResult，TriggerResult 有如下幾種可能的選擇：
了解完上面的內容後，對於時間驅動的窗口，我們還有兩個概念需要澄清：Time 和 Watermark。
我們知道在分布式環境中 Time 是一個很重要的概念，在 Flink 中 Time 可以分為三種 Event-Time，Processing-Time 以及 Ingestion-Time，三者的關係我們可以從下圖中得知：
Event Time、Ingestion Time、Processing Time 區分：
在 Flink 中我們可以通過下面的方式進行 Time 類型的設置：
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);了解了 Time 之後，我們還需要知道 Watermark 相關的概念。
我們可以考慮一個這樣的例子：某 App 會記錄用戶的所有點擊行為，並回傳日誌(在網絡不好的情況下，先保存在本地，延後回傳)。A 用戶在 11:02 對 App 進行操作，B 用戶在 11:03 操作了 App，但是 A 用戶的網絡不太穩定，回傳日誌延遲了，導致我們在服務端先接受到 B 用戶 11:03 的消息，然後再接受到 A 用戶 11:02 的消息，消息亂序了。
那我們怎麼保證基於 event-time 的窗口在銷毀的時候，已經處理完了所有的數據呢？這就是 watermark 的功能所在。watermark 會攜帶一個單調遞增的時間戳 t，watermark(t) 表示所有時間戳不大於 t 的數據都已經到來了，未來小於等於 t 的數據不會再來，因此可以放心地觸發和銷毀窗口了。下圖中給了一個亂序數據流中的 watermark 例子：
2.3 遲到的數據
上面的 watermark 讓我們能夠應對亂序的數據，但是真實世界中我們沒法得到一個完美的 watermark 數值—要麼沒法獲取到，要麼耗費太大，因此實際工作中我們會使用近似 watermark —生成 watermark(t) 之後，還有較小的概率接受到時間戳t之前的數據，在 Flink 中將這些數據定義為「late elements」, 同樣我們可以在 window 中指定是允許延遲的最大時間(默認為 0)，可以使用下面的代碼進行設置：
設置 allowedLateness 之後，遲來的數據同樣可以觸發窗口，進行輸出，利用Flink 的 side output 機制，我們可以獲取到這些遲到的數據，使用方式如下：
需要注意的是，設置了 allowedLateness 之後，遲到的數據也可能觸發窗口，對於 Session window 來說，可能會對窗口進行合併，產生預期外的行為。
在討論 Window 內部實現的時候，我們再通過下圖回顧一下 Window 的生命周期：
每條數據過來之後，會由 WindowAssigner 分配到對應的 Window，當 Window 被觸發之後，會交給 Evictor(如果沒有設置 Evictor 則跳過)，然後處理 UserFunction。其中 WindowAssigner，Trigger，Evictor 我們都在上面討論過，而 UserFunction 則是用戶編寫的代碼。整個流程還有一個問題需要討論：Window 中的狀態存儲。我們知道 Flink 是支持 Exactly Once 處理語義的，那麼 Window 中的狀態存儲和普通的狀態存儲又有什麼不一樣的地方呢？
首先給出具體的答案：從接口上可以認為沒有區別，但是每個 Window 會屬於不同的 namespace，而非 Window 場景下，則都屬於 VoidNamespace，最終由 State/Checkpoint 來保證數據的 Exactly Once 語義，下面我們從 org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing.WindowOperator 摘取一段代碼進行闡述:
從上面我們可以知道，Window 中的的元素同樣是通過 state 進行維護，然後由 Checkpoint 機制保證 Exactly Once 語義。
至此，Time、Window 相關的所有內容都已經講解完畢，主要包括為什麼要有 Window；Window 中的三個核心組件：WindowAssigner、Trigger 和 Evictor；Window 中怎麼處理亂序數據，亂序數據是否允許延遲，以及怎麼處理遲到的數據；最後我們梳理整個 Window 的數據流程，以及 Window 中怎麼保證 Exactly Once 語義。
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